【MATLAB数学实验报告】MATLAB数学实验报告精选八篇
52fw.cn 11-24 次遇见实验名称 matlab常微分，概率和统计作图 学 院 机械工程学院 专业班级
姓 名
学 号
20xx年 11月
一、 【实验目的】
掌握运用Matlab解常微分方程的方法以及运用数值法解常微分的方法和步骤。学会使用matlab一组数据的方差，标准差，平均数等特征数据，以及同时画出频率直方图。
二、 【实验任务】
P168第24、27题，P190第15、16题
三、 【实验程序】
P168第24题：
y=dsolve('Dy=x*sin(x)/cos(y)','x')
P168第27题
编写函数文件
functionxdot=exf(t,x)
u=1-2*t;
xdot=[0,1;1,-1]*x+[0 1]'*u;
编写另一个主文件
t0=0;
tf=pi;
x0t=[0.1;0.2];
[t,x]=ode23('exf',[t0,tf],x0t);
y1=x(:,1);
y2=x(:,2);
plot(t,y1,'r-',t,y2,'bo')
legend('y','y一阶导数')
P190第15题
>> load a.txt
>> a
a =
6.8000
29.6000
33.6000
35.7000
36.9000
2
45.2000 54.8000 65.8000 43.4000 53.8000 63.7000 69.9000 70.7000 79.5000 97.9000 139.4000 157.0000 >>hist(a,10) P190第16题 >> a
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篇二 ：Matlab数学实验报告模板
数学实验报告
日期：20 年 月 日
Maylab实验报告
学院： 数学系 班级： 09级A班 姓名：
学号：
名称：
二0一二年五月八日
篇三 ：《数学实验》报告matlab-_第三次作业
《数学实验》报告
实验名称 matlab绘图
学 院机械工程学院
20xx年 10月
一、 【实验目的】
掌握Matlab绘图的基本知识。学会使用matlab绘制三维曲线和三维曲面，掌握基本的绘图指令，学会为图形添加各种标注，以及改变图形的着色效果，光照，改变图形的观测点以获取图形的投影等方法。
二、 【实验任务】
P79第5、7、8、9题
三、 【实验程序】
P79第5题：
t=0:pi/10:20*pi;
x=t.*cos(pi/6.*t);
y=t.*sin(pi/6.*t);
z=2*t;
plot3(x,y,z,'r*'),grid on
title('圆锥螺线')
xlabel('x轴'),ylabel('y轴'),zlabel('z轴')
P79第7题
t=-10:0.1:10;
[x,y]=meshgrid(t);
z=(x.^2+3*y.^2)+eps;
mesh(x,y,z),title('抛物面'),colormap(cool),light('position',[1 1 1])
t=-10:0.5:10;
[x,y]=meshgrid(t);
z=(x.^2+3*y.^2);
surf(x,y,z),title('抛物面'),colormap(hot),light('position',[10 0 300])
P79第8题
[xx,yy,zz]=sphere(40);
x=xx*2;
y=yy*3;
z=zz*4;
subplot(2,2,1)
surf(x,y,z);
2
axisequal
subplot(2,2,2)
surf(x,y,z);
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篇四 ：matlab数学实验报告2
西安交通大学数学实验报告
数学实验报告
20xx年6月12日
2
西安交通大学数学实验报告
培养容器温度变化率模型
一、 实验目的
利用matlab软件估测培养容器温度变化率
二、 实验问题
现在大棚技术越来越好，能够将温度控制在一定温度范围内。为利用这种优势，实验室现在需要培植某种适于在8.16℃到10.74℃下能够快速长大的甜菜品种。为达到实验所需温度，又尽可能地节约成本，研究所决定使用如下方式控制培养容器的温度： 1， 每天加热一次或两次，每次约两小时；
2， 当温度降至8.16℃时，加热装臵开始工作；当温度达到10.74℃
时，加热装臵停止工作。
已知实验的时间是冬天，实验室为了其它实验的需要已经将实验室的温度大致稳定在0℃。下表记录的是该培养容器某一天的温度
1， 分析：由物理学中的傅利叶传热定律知温度变化率只取决于温度
3
西安交通大学数学实验报告
差，与温度本身无关。因为培养容器最低温度和最高温度分别是：
8.16℃和10.74℃；即最低温度差和最高温度差分别是：8.16℃和10.74℃。而且，.74/8.16≈1.1467，约为1，故可以忽略温度对温度变化率的影响
2， 将温度变化率看成是时间的连续函数，为计算简单，不妨将温度
变化率定义成单位时间温度变化的多少，即温度对时间连续变化的绝对值（温度是下降的），得到结果后再乘以一系数即可。
四、 问题求解和程序设计流程
1） 温度变化率的估计方法
根据上表的数据，利用matlab做出温度-时间散点图如下：
下面计算温度变化率与时间的关系。由图选择将数据分三段，然后对每一段数据做如下处理：设某段数据为{(
y2),…,( xn,ynx0,y0),(x1,y1),(x2, )},相邻数据中点的平均温度变化率采取公式：
xi 温度变化率=（左端点的温度-右端点的温度）/区间长度 算得即：v(xi?1?
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篇五 ：matlab——大学数学实验报告
济南大学2012～2013学年第二学期数学实验上机考试题
班 级 计科1201 学号 20121222044 姓 名 黄静 考试时间 20xx年6 月 17日 授课教师 王新红
说明：每题分值20分。第5题，第6题， 第7题和第8题可以任选其一, 第9题和第10
题可以任选其一。每个同学以自己的学号建立文件夹，把每个题的文件按规定的方式命名存
入自己的文件夹。有多余时间和能力的同学可以多做。
1、自定义函数：y?lncosx?sinxlntanx，并求 y()?? 3?
（将总程序保存为test01.m文件）
%%代码区：
y=inline('log(cos(x))-sin(x)*log(tan(x))','x');
y(pi/3)
%%answer
ans = -1.1689
2、将一个屏幕分4幅，选择合适的坐标系在左与右下幅绘制出下列函数的图形。
（1）衰减振荡曲线: y?e?0.5xsin5x
（2）三叶玫瑰线：??asin3?
（将总程序保存为test02.m文件）
%%代码区：
x=linspace(0,2*pi,30);
y=exp(-0.5*x).*sin(5*x);
subplot(2,2,1),plot(x,y),title('衰减振荡曲线')
hold on
theta=linspace(0,2*pi);
r=sin(3*theta);
subplot(2,2,4);
polar(theta,r);
xlabel('三叶玫瑰线')
%%answer
衰减振荡曲线
10.5
0-0.5-1
02468
三叶玫瑰线
x2y2
?,?6?x?6,?8?y?8 3、作马鞍面：z?23
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篇六 ：matlab11实验报告
辽宁工程技术大学上机实验报告
1.
程序：
x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]';
X=[ones(10,1) x];
Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]';
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
结果：
b = 9.1212
0.2230
bint =8.0211 10.2214 0.1985
r =-0.3818
0.4030
0.5879
0.1727
-0.1424
-0.4576
-0.6727
-0.1879
-0.0030
0.6818
0.2333
线性回归方程：p=0.0000<0.05所以y=9.1212+0.2230x,回归系数的区间估计为
[8.0211,10.2214],[0.1985,0.2476],F=439.8311 检验回归效果显著,x=42℃时产量的估值18.4872
2.程序：xi=[0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20];
yi=[0.6 2.0 4.4 7.5
[p,S]=polyfit(xi,yi,2)
Y=polyconf(p,xi,S);
plot(xi,yi,'k+',xi,Y)
结果：
p = 0.1403 0.1971 1.0105
S = R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.1097 线性回归方程：y=0.1403+0.1971x+1.0105x^2
3.程序：
function y=volum(beta,x)
y=(beta(1)*x(:,2)-x(:,3)./beta(5))./(1+beta(2)*x(:,1)+beta(3)*x(:,2)+beta(4).*x(:,3));
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篇七 ：Matlab实验报告五(微分方程求解Euler折线法)
数学与信息科学系实验报告
实验名称 微分方程求解
所属课程 数学软件与实验
实验类型 综合型实验
专 业 信息与计算科学
班 级
学 号 姓 名 指导教师
1
2
3
4
篇八 ：数学实验“微分方程组数值算法——四阶Runge-Kutta数值算法”实验报告(内含matlab程序)
西京学院数学软件实验任务书
实验二十六实验报告
一、实验名称：微分方程组数值算法——四阶Runge-Kutta数值算法。
二、实验目的：进一步熟悉微分方程组数值算法——四阶Runge-Kutta数值算法。
三、实验要求：运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica等其中一种语言完成程序设计。
四、实验原理：
四阶Runge-Kutta数值算法：
对于求解一阶微分方程组问题
??yi??fi(x,y1,?,ym),i?1,2,?,m ?yi(x0)?yi0??
由初值问题的经典Runge-kutta公式可得一阶常微分方
程组初值问题的Runge-kutta公式：
h?y?y?(k1?2k2?2k3?k4)n?n?16??k1?f(xn,yn)
?11?k?f(x?h,y?hk1) ?2nn22?11?k?f(x?h,y?hk2)nn?3 22???k4?f(xn?h,yn?hk3)
- 1 -
五、实验内容：
%四阶Runge-Kutta数值算法
function y=DELGKT4_lungkuta(f, h,a,b,y0,varvec) format long;
N=(b-a)/h;
y=zeros(N+1,1);
y(1)=y0;
x=a:h:b;
var=findsym(f);
for i=2:N+1
K1=Funval(f,varvec,[x(i-1) y(i-1)]);
K2=Funval(f,varvec,[x(i-1)+h/2 y(i-1)+K1*h/2]); K3=Funval(f,varvec,[x(i-1)+h/2 y(i-2)+K2*h/2]); K4=Funval(f,varvec,[x(i-1)+h y(i-1)+h*K3]); y(i)=y(i-1)+h*(K1+2*K2+2*K3+K4)/6;