matlab小数多项式

symss>>num=4*s^4+3.2*s^3+s^2+s+1num=4*s^4+16/5*s^3+s^2+s+1>>sym2poly(num)ans=4.00003.20001.00001.000

symsx;vpa(expand(0.11971*(x-1.1503)*(x-1.1735)*(x-1.1792)/(1.1275-1.1503)/(1.1275-1.1735)/(1.1275-1.

用符号变量编写：y=1;symsxfori=1:5y=y+x^i;endyy=1+x+x^2+x^3+x^4+x^5求y(3)输入：subs(y,x,3)ans=364或用字符变量编写,代值转成符号变

symssp=(s+2)*(s+5)*(s+6)再问：中间那个乘号能去掉吗再答：最好不要省略，或者说绝对不能省略。还可以进行另一种输入方式，就是用一个向量保存多项式的系数（以次数从高到低，如果缺某一项

从第二个到最后一个都是-0.01.请检查你的公式是否输入错误了；我根据你现在给出的公式x(k+1)=0.99*x(k)-x(k)^2做个简单的非严格的证明：假设序列x收敛,那么对x取极限可以得到x=0

symsabcdx;p=a*x^2+c*x+c+d*x;t=coeffs(p,x);t(2)%%%%输出结果=c+d即为所得.coeffs(p,x)的结果是按照变量的幂来排列的.如上t(1)为常系数c

直接simple（aa）或者simplify（aa）ans=4*R*n1*cos(a)+(4*R^2*n2*cos(a)*sin(a)*(sin(t)*(1-(4*R^2*cos(a)^2*sin(a

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

用polyfit

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

vpa(s)就可以了.

这个可以先定义一个多项式函数,在函数内部利用循环达到目的,参数变量可以是变化的,提前赋值的方式也不唯一.

可以用pretty函数,它就是这个功能,但是显示出来的效果不是很好!举例如下：clearf=sym('x^2*y-3*x+8');pretty(f)运行结果：2xy-3x+8这里面显示不好你可以自己试

假设之前a,b,c,d,e,x,都已经是赋好值的等长度的向量fun=@(g)(a-1134*polyval(g,x)-b)./(c-d.*polyval(g,x))-e;g=lsqnonlin(fun

expandsimple针对符号计算对数值的东西当然错你先x,y值都赋值了z的值直接就出来了x=[20:5:60]';y=[2:1:10]';z=89.057-0.0601*(y-5)-0.09296

用matlab的符号运算功能:symsxfx1fx2fx3fx1=2+3*x^(-1)fx2=2*x+3*x^(-1)+4*x^(-1)fx3=fx1*fx2

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

事实上MATLAB的计算精度远不止你说的15位,只是结果一般以精简的形式表示.要提高结果得显示精度,有两个方法：1,用vpa函数,这个函数并不是简单地提高运算结果得显示精度,而是在整个计算过程中以你要

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy