Matlab如何处理多项式
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一、多项式的建立
对于多项式,用多项式的系数按照降幂次序存放在向量中,顺序必须是从高到低进行排列。例如,多项式可以用系数向量来表示。多项式就转换为多项式系数向量问题,在多项式中缺少的幂次要用0来补齐。
通过ploy2sym()将向量转换为多项式
如果通过多项式的根建立,可以使用ploy()来创建多项式
二、多项式的求值与求根
1.多项式求值
ployval():以数组或矩阵中的元素为计算单位
y=polyval(p,x)计算多项式系数向量p在x处的函数值
ployvalm():以矩阵为计算单位
2. 多项式求根
roots():
三、多项式的乘法和除法
conv()对多项式进行乘法运算,其调用格式为c=conv(a,b),其中a和b为多项式的系数向量,该函数实现向量a和b的卷积,在代数上相当于多项式a乘以多项式b,其中c为相乘所产生的多项式的系数向量。
四、多项式的求导和积分
polyder(p):向量p为系数的多项式求导
polyder(a,b):对以向量a和b为系数的多项式的乘积进行求导
[q,d]=ployder(b,a):返回以b为系数的多项式除以以a为系数的多项式的商的导数,并以q/d格式表示
ployint(p,k):返回以向量p为系数的多项式的积分,积分常数为k
polyint(p):积分常数为0
五、多项式展开
有理多项式用他们的分子多项式和分母多项式进行表示,函数residue()可以将多项式之比用部分分时展开,也可以将一个部分分式用多项式之比进行表示。
[r,p,k]=residue(b,a):求多项式之比b/a的分式展开,函数的返回值r是余数,p是部分分式的极点,k是常数项。
六、多项式的拟合
函数polyfit()采用最小二乘法对给定的数据进行多项式拟合,得到该多项式的系数。该函数的调用方式为:p=polyfit(x,y,n),采用n次多项式来拟合数据x和y,得到以p为系数的多项式。该函数使得p(x)与y最小均方误差最小。
七、插值
1.一维多项式插值:interp1()
2.一维快速傅里叶插值:interpft()
3.二维插值:图像处理,数据的可视化interp2(x,y,z,xi,yi):通过初始数据x、y和z产生插值函数y=f(x,y),返回zi是(xi,yi)在函数f(x,y)上的值
或者使用interp2(x,y,z,xi,yi,method):其中method采用的插值方法可选择为“nearest”,“linear”,“spline”和“cubic”,其中线性插值为默认的插值方法。
八、函数的极限
使用limit()计算函数的极限
y=limit(f):当x趋近于0时,对该函数求极限
y=limit(f,x,a):当x趋近于常熟a是,对函数f求极限
y=limit(f,x,a,’left’):左极限
y=limit(f,x,a,’right’):右极限
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