MATLAB 代数
到目前为止，我们已经看到所有示例都可以在MATLAB及其GNU（也称为Octave）中运行。但是，为了求解基本的代数方程，MATLAB和Octave几乎没有什么不同，因此我们将尝试在单独的部分中介绍MATLAB和Octave。
我们还将讨论代数表达式的分解和简化。
在MATLAB中求解基本代数方程
solve函数用于求解代数方程。最简单的形式是，solve函数将用引号引起来的方程式作为参数。
例如，让我们求解方程x-5 = 0中的x
solve('x-5=0')
MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans =
5
您也可以将Solve函数称为-
y = solve('x-5 = 0')
MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
y =
5
您甚至可能不包括等式的右侧-
solve('x-5')
MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans =
5
如果方程式包含多个符号，则默认情况下MATLAB会假定您正在求解x，但是，solve函数具有另一种形式-
solve(equation, variable)
在这里，您还可以提及变量。
例如，让我们求解v的方程v -- u -- 3t 2 =0。在这种情况下，我们应该写-
solve('v-u-3*t^2=0', 'v')
MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans =
3*t^2 + u
用Octave法求解基本代数方程
roots函数用于求解Octave中的代数方程式，您可以编写以下示例，如下所示：
例如，让我们求解方程x-5 = 0中的x
示例
roots([1, -5])
Octave将执行以上语句并返回以下结果-
ans = 5
您也可以将Solve函数称为-
示例
y = roots([1, -5])
Octave将执行以上语句并返回以下结果-
y = 5
在MATLAB中求解二次方程
solve函数还可以求解高阶方程。它通常用于求解二次方程。该函数以数组形式返回方程式的根。
以下示例解决了二次方程x 2 -7x +12 =0。创建脚本文件并键入以下代码-
eq = 'x^2 -7*x + 12 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));
运行文件时，它显示以下结果-
The first root is:
3
The second root is:
4
用Octave法求解二次方程
下面的示例以Octave求解二次方程x 2 -7x +12 = 0。创建一个脚本文件并输入以下代码-
示例
s = roots([1, -7, 12]);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));
运行文件时，它显示以下结果-
The first root is:
4
The second root is:
3
在MATLAB中求解高阶方程
solve函数还可以求解高阶方程。例如，让我们求解一个三次方程为(x-3)2(x-7)= 0
solve('(x-3)^2*(x-7)=0')
MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans =
3
3
7
对于高阶方程，根长包含许多项。您可以通过将此类根转换为double来获得其数值。以下示例解决了四阶方程x 4 − 7x 3 + 3x 2 − 5x + 9 = 0。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
eq = 'x^4 - 7x^3 + 3 x^2 - 5*x + 9 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));
disp('The third root is: '), disp(s(3));
disp('The fourth root is: '), disp(s(4));
%将根转换为double类型
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));
运行文件时，它返回以下结果-
The first root is:
6.630396332390718431485053218985
The second root is:
1.0597804633025896291682772499885
The third root is:
- 0.34508839784665403032666523448675 - 1.0778362954630176596831109269793*i
The fourth root is: - 0.34508839784665403032666523448675 + 1.0778362954630176596831109269793*i
Numeric value of first root
6.6304
Numeric value of second root
1.0598
Numeric value of third root
-0.3451 - 1.0778i
Numeric value of fourth root
-0.3451 + 1.0778i
请注意，最后两个根是复数。
在Octave中求解高阶方程
以下示例解决了四阶方程x 4 − 7x 3 + 3x 2 − 5x + 9 = 0。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
示例
v = [1, -7, 3, -5, 9];
s = roots(v);
%将根转换为double类型
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));
运行文件时，它返回以下结果-
Numeric value of first root
6.6304
Numeric value of second root
-0.34509 + 1.07784i
Numeric value of third root
-0.34509 - 1.07784i
Numeric value of fourth root
1.0598
在MATLAB中求解方程组
solve函数还可用于生成涉及多个变量的方程组的解。让我们举一个简单的实例来演示这种用法。
让我们求解方程式-
5x + 9y = 5
3x -- 6y = 4
创建一个脚本文件并输入以下代码-
s = solve('5x + 9 y = 5','3x - 6 y = 4');
s.x
s.y
运行文件时，它显示以下结果-
ans =
22/19
ans =
-5/57
同样，您可以求解更大的线性系统。考虑以下一组方程式-
x + 3y -2z = 5
3x + 5y + 6z = 7
2x + 4y + 3z = 8
Octave方程组的求解
我们有一些不同的方法来求解n个未知数中的n个线性方程组。让我们举一个简单的实例来演示这种用法。
让我们求解方程式-
5x + 9y = 5
3x -- 6y = 4
这样的线性方程组可以写成单矩阵方程Ax = b，其中A是系数矩阵，b是包含线性方程右侧的列向量，x是表示解的列向量，如下所示：在下面的程序中显示-
创建一个脚本文件并输入以下代码-
示例
A = [5, 9; 3, -6];
b = [5;4];
A \ b
运行文件时，它显示以下结果-
ans =
1.157895
-0.087719
同样，您可以解决较大的线性系统，如下所示-
x + 3y -2z = 5
3x + 5y + 6z = 7
2x + 4y + 3z = 8
在MATLAB中展开和收集方程式
expand和collect分别用来展开和收集一个方程。以下示例演示了概念-
当使用许多符号函数时，应声明变量是符号性的。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
syms x %符号变量x
syms y %符号变量y
%扩展方程
expand((x-5)(x+9))
expand((x+2) (x-3)(x-5) (x+7))
expand(sin(2*x))
expand(cos(x+y))
%收集方程式
collect(x^3 (x-7))
collect(x^4 (x-3)*(x-5))
运行文件时，它显示以下结果-
ans =
x^2 + 4x - 45
ans =
x^4 + x^3 - 43 x^2 + 23x + 210
ans =
2 cos(x)sin(x)
ans =
cos(x)cos(y) - sin(x)sin(y)
ans =
x^4 - 7 x^3
ans =
x^6 - 8x^5 + 15 x^4
倍频程中的展开和收集方程
您需要拥有一个symbolic软件包，该软件包分别提供expand和collect函数来扩展和收集方程式。以下示例演示了概念-
当使用许多符号函数时，应声明变量是符号变量，但是Octave定义符号变量的方法不同。注意使用Sin和Cos，它们也在符号包中定义。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
%首先，加载包，确保它已安装。
pkg load symbolic
%使symbols模块可用
symbols
%定义符号变量
x = sym ('x');
y = sym ('y');
z = sym ('z');
%扩展方程
expand((x-5)(x+9))
expand((x+2) (x-3)(x-5) (x+7))
expand(Sin(2*x))
expand(Cos(x+y))
%收集方程式
collect(x^3 (x-7), z)
collect(x^4 (x-3)*(x-5), z)
运行文件时，它显示以下结果-
ans =
-45.0+x^2+(4.0)*x
ans =
210.0+x^4-(43.0)*x^2+x^3+(23.0)*x
ans =
sin((2.0)*x)
ans =
cos(y+x)
ans =
x^(3.0)*(-7.0+x)
ans =
(-3.0+x)x^(4.0) (-5.0+x)
代数表达式的因式分解和简化
factor函数分解一个表达式，simplify函数简化一个表达式。以下示例演示了概念-
实例
创建一个脚本文件并输入以下代码-
syms x
syms y
factor(x^3 - y^3)
factor([x^2-y^2,x^3+y^3])
simplify((x^4-16)/(x^2-4))
运行文件时，它显示以下结果-
ans =
(x - y)(x^2 + x y + y^2)
ans =
[ (x - y)(x + y), (x + y) (x^2 - x*y + y^2)]
ans =
x^2 + 4