Matlab基础学习------------------函数微分
来源:互联网 发布:北京java工资3万 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 06:38
<span style="font-size:18px;">% 函数微分% 函数微分比函数积困难,积分描述函数的整体性质,微分描述函数在某一点的斜率% 由于微分非常困难,应尽量避免数值微分,特别是对实验获得的数据进行微分,这种情况下% 最好用最小二乘曲线拟合这种数据,然后对多项式进行微分% 1、使用diff()求解数值微分% diff(x) % x为向量,所得值为[x(2)-x(1),x(3)-x(2),x(4)-x(3)...]% x是矩阵,得到矩阵的差分% x是n维数组,得到言第一个相关维的差分值% diff(x,n) % 求矩阵的n阶差分值% 如果n>size(x,dim),先计算可能的连续差分值,直到size(x,dim)=1,然后沿任意的n+1维进行差分计算% diff(x,n,dim)% 用来计算n阶差分,如果n>size(x,dim),函数返回空的数组% 实例 A=[1,3,4,5,6,88] %================================================================diff(A) %================================================================%结果% A =% 1 3 4 5 6 88% ans =% 2 1 1 1 82B=[1,2,3;4,6,6;4,4,4]%================================================================diff(B)%================================================================%结果% B =% 1 2 3% 4 6 6% 4 4 4% ans =% 3 4 3% 0 -2 -2% 2、使用gradient求解近似梯度% 实例x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]%================================================================[fx,fy]=gradient(x)%================================================================%结果% x =% 6 9 3 4 0% 5 4 1 2 5% 6 7 7 8 0% 7 8 9 10 0% fx =% 3.0000 -1.5000 -2.5000 -1.5000 -4.0000% -1.0000 -2.0000 -1.0000 2.0000 3.0000% 1.0000 0.5000 0.5000 -3.5000 -8.0000% 1.0000 1.0000 1.0000 -4.5000 -10.0000% fy =% -1.0000 -5.0000 -2.0000 -2.0000 5.0000% 0 -1.0000 2.0000 2.0000 0% 1.0000 2.0000 4.0000 4.0000 -2.5000% 1.0000 1.0000 2.0000 2.0000 0% 计算规则说明% 计算规则: [Fx,Fy]=gradient(F),其中Fx为其水平方向上的梯度,Fy为其垂直方向上的梯度% Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差% Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2% 以此类推:Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。% 最后一列则为最后两列之差。% 同理,可以得到Fy。</span>
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