Файл: Добавляет сетку на 2D или 3D график d для каждой оси.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 07.11.2023
Просмотров: 32
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Xgrid
xgrid(цвет, толщина, стиль)
xgrid добавляет сетку на 2D или 3D график. d для каждой оси).
Fsolve
найти нуль системы из n нелинейных функций
x0 вещественный вектор (начальное значение аргумента функции).
Fct внешняя (т.е. функция, список или строка).
Fjac внешняя (т.е. функция, список или строка).
Tol действительный скаляр.
x :действительный вектор
v :необязательный вещественный вектор: значение функции в точке x.
дополнительный индикатор завершения:
| 0 | неправильные входные параметры. |
| 1 | алгоритм оценивает, что относительная ошибка между x и решением составляет не более tol. |
| 2 | количество обращений к fcn достигнуто |
| 3 | tol слишком мал. Дальнейшее улучшение приближенного решения x невозможно. |
| 4 | итерация не продвигается должным образом. |
Для некоторых начальных точек и некоторой системы уравнений метод fsolve может дать сбой. Метод fsolve является методом локального поиска. Итак, чтобы иметь хороший шанс найти решение вашей системы уравнений, вы должны предоставить, хорошую отправную точку для fsolve.
Poly
Определение полинома по заданным корням или коэффициентам, или характеристике квадратной матрицы
Vname строка: имя символьной переменной многочлена. Допустимые символы те же, что и для имен переменных (см. правила именования).
Vec скалярная, векторная или неквадратичная матрица действительных или комплексных чисел.
flag "roots" (default) | "coeff" (or "r" | "c") Указывает, какие числа в vec представлять. "roots" является значением по умолчанию.
P Многочлен с заданными корнями или коэффициентами и именем символьной переменной.
matNN Квадратная матрица действительных или комплексных чисел.
Pc Характеристический многочлен данной квадратной матрицы, = det(x*eye() - matNN), с символической переменной x = poly(0,vname)
.
Syslin
определение линейной системы
dom символьная строка ('c', 'd') или [] для скаляра.
A,B,C,D матрицы в виде пространства состояний (D не обязательная матрица, по умолчанию - нулевая). Для сингулярных систем D является матрицей многочленов.
x0 вектор (исходное состояние; значение по умолчанию 0)
N, D матрицы многочленов
H матрица рациональных дробей или в виде линейного пространства состояний
Sl типизированный список (tlist) ("syslin" список), представляющий линейную систему
syslin определяет линейную систему в виде списка и проверяет правильность данных.
dom определяет временную область системы и может иметь следующие значения:
csim
моделирование (временной отклик) линейной системы
u функция, список или строка (элемент управления)
t реальный вектор, задающий времена с помощью, t(1) - это начальное время (x0=x(t(1))).
Sl Линейная динамическая система SISO или SIMO в пространстве состояний, в представлениях передаточной функции или zpk, в непрерывном времени.
Y матрица такая, что y=[y(t(i)], i=1,..,n
X необязательная матрица, такая, что x=[x(t(i)], i=1,..,n
Tol 2 вектора [atol rtol], определяющие абсолютные и относительные допуски для решателя ode (см. ode)
Суть метода Крамера в следующем: Чтобы найти решение системы методом Крамера, первым делом вычисляем главный определитель матрицы . Когда вычисленный детерминант основной матрицы при подсчёте методом Крамера оказался равен нулю, то система не имеет ни одного решения или имеет нескончаемое количество решений.
Метод Гаусса — Жордана (метод полного исключения неизвестных) — метод, который используется для решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений, нахождения обратной матрицы, нахождения координат вектора в заданном базисе или отыскания ранга матрицы. Метод является модификацией метода Гаусса.
Что такое матричный метод решения слау?
Матричный метод решения системы линейных алгебраических уравнений
Матричный метод решения - метод решения с помощью обратной матрицы систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем.
Максимумом называют точку на функции, в которой значение функции больше, чем в соседних точках. Также можно сказать, что в этих точках меняется направление движения функции: если функция перестает падать и начинает расти – это точка минимума, наоборот – максимума.