2025年matlab编程经典例题（2025年matlab编程例题简单）

移动平均法例题答案

移动平均法（moving average method）是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。

例：某企业 1 月～11 月份的销售收入时间序列如表 1 示。试用一次简单滑动平均法预测第 12 月份的销售收入。计算结果表明，N = 4 时，预测的标准误差较小，所以选取N = 4 。预测第12 月份的销售收入为996。

你好，采用移动加权平均法计算成本如下：3月1日A存货结存数量200件，单价为2元；3月2日发出150件；--3月2日的库存成本为（200-150）*2=100元，单价2元/件。

移动平均法亦称移动加权平均法，指本次收货的成本加原有库存的成本，除以本次收货数量 加原有存货数量，据以计算加权平均单价，并对发出存货进行计价的一种方法。移动平均法 与加权平均法的计算原理基本相同，不同的是加权平均法一个月计算一次单位成本，而移动 平均法每收进一次存货，就计算一次单位成本。

如何用matlab求解多项式方程?

用多项式系数，来创建一个数组，即 构造一个矩阵 求解特征方程，|A-λE|=0，得到特征根λ（n个），λ即为多项式方程的根。【例题】：使用matlab软件，解多项式方程4x- 18x + 28x - 18x + 4=0。

首先使用root（）根函数可以查找出多项式的根，编写好的MATLAB求根程序代码为，将此代码写入到MATLAB命令窗口或M文件中，如下图所示。同理，运行程序代码，可以得出求根结果为如下图所示。如果需要对上述解进行进一步计算，比如求倒数，可以使用poly（）函数，MATLAB代码如下。

对于相对简单含有字母的多项式方程，可以用solve（）函数求解。

在使用MATLAB解决数学问题时，我们可以利用其内置函数和命令来求解多项式方程。例如，要找到多项式方程\（x^3 - 1 = 0\）的解，可以通过以下命令实现： solve（x^3-1）运行上述命令后，MATLAB会输出该方程的解。

电脑上打开软件。首先评估一下多项式P（x）=x4次幂+7x3次幂-5x+9，这里可以表示成p = [1 7 0 -5 9]；然后使用polyval评估计算。在命令行窗口按回车键可以看到语句返回的结果如下图所示。也可以创建一个方阵X，评估计算多项式P，按回车键，返回结果。

用matlab求收敛区间及和函数n→无穷对(n+1)x∧n/n!求和

你好！答案如图所示：和函数是e^x*（x+1）收敛区间为（-∞，+∞），不是楼上说的[-1，1]很高兴能回答您的提问，您不用添加任何财富，只要及时采纳就是对我们最好的回报 。若提问人还有任何不懂的地方可随时追问，我会尽量解祝您学业进步，谢谢。

例如，求1到n的和，可以设置a=1，b=n。无限项级数求和：当b取inf时，计算的是无限项级数求和。此时，需要确保级数在v趋向于无穷大时收敛。符号通式数组级数求和：如果f是一个符号通式数组，则求和会对数组中的每个元素逐个进行，但自变量v是定义在整个数组上的。

因此，原级数 ∑ nx^n 的和为 S = x^2T + 2T = 2x^2/^3 + 2x/^2 = x^2/^3。注意：上述求解过程在 |x| 1 的条件下成立，因为这是幂级数的收敛区间。

关于把二次型化为标准型的MATLAB实验,求一个实验,或者给一个应用型...

在Matlab中，我们运用函数eig求出二次型的矩阵A的特征值D和特征向量矩阵P，所求的矩阵D即为系数矩阵A的标准形，矩阵P即为二次型的变换矩阵。

整理原二次型：给出的二次型是 x1x2+x1x3-3x2x3。首先，我们可以通过重新排列项和合并同类项来简化这个表达式。这一步是为了让后续的配方过程更为方便。 配方过程：配方是二次型化为标准型的关键步骤。在这一步，我们需要选择合适的变换，使得原二次型经过变换后能够呈现出标准型的形式。

如果A是实对称矩阵，要求求正交矩阵P，使P^T*A*P成为对角阵，则求得的A的特征向量要先正交化（如果A有重特征值），再单位化，然后才可以写出正交阵P。

MATLAB快速生成三对角阵:三种方案性能对比

1、首先，我们可以使用最直观和直接的`for`循环方法。这种方法通过循环给矩阵的每个元素赋值，尽管看起来简洁，但在节点数较大时，执行效率并不高效。这种策略的平均耗时为0ms。其次，我们可以采用MATLAB内置的`diag`函数来创建对角矩阵。

2、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入一个向量n，向量n有4个元素。接着使用diag函数生成对角矩阵。diag（n，k）可以把向量放在第k条对角线上，k为正值，表示右上。k为负值，则表示左下。在命令行输入diag（n，2），即可把向量放在右上的第二条对角线上。

3、A（1：N-1，2：N） = rand（N-1，1）；最后，可以通过disp函数查看生成的矩阵A：disp（A）；这个例子中，我们使用了rand函数生成随机数，实际应用中可以根据需要修改生成数值的方式。通过这种方式，可以灵活地生成不同大小和元素值的三对角矩阵。

4、创建对角矩阵 在MATLAB中，使用diag函数可以方便地创建对角矩阵。当diag函数接受一个列向量作为输入时，它会返回一个以该列向量为对角元素的方阵。例如：matlab d = [1 2 3]； % 定义列向量 D = diag； % 创建对角矩阵 此时，D是一个对角矩阵，其对角线上的元素为d中的元素。