| Деструктор
Точечные изображения как объекты
Геометрическая оптика Фотоэлектрический
эффект
Ядерные реакции Волновые свойства
Квантовая механика Электромагнитное
поле
Задачник по ядерной физике Квантовая
физика Электростатика
Математика MATLAB Компьютерная математика Maple
Лекции по математике учебник
Outlook На главную Числовые
ряды |
Компьютерная математика Mathematica
Удаление
введенных в ходе сессии определений
Мы уже не раз отмечали возможность уничтожения введенных в ходе сессии определений
Применение большинства этих функций полезно разработчику серьезных приложений для систем Mathematica, например новых пакетов расширений и применений системы. В то же врем-я, для большинства пользователей вполне достаточно возможностей, предоставляемых системой по умолчанию — средств диалога с ее оболочкой и функций Input и Print.
Хотя Mathematica ориентирована на математические приложения, в ней достаточно полно представлены функции для работы со строками (strings). Они могут потребоваться как для организации вывода текстовых сообщений (например надписей на графиках), так и для организации текстового диалога при разработке пакетов расширений и приложений системы. К тому же надо постоянно помнить, что Mathematica — система символьной математики, так что символьным преобразованиям, как сугубо математическим, так и общепринятым, в ней, естественно, уделено много внимания.
Многие функции для работы со строками выполняют общепринятые преобразования, имеющиеся в большинстве языков программирования высокого уровня. Строкой является произвольная цепочка символов, заключенная в кавычки, например "String". Ниже представлены некоторые функции для работы со строками:
Матричные функции
Весьма представителен в MATLAB набор матричных функций. Они перечислены ниже.
ехрт(Х) — возвращает е х от матрицы X. Комплексный результат получается, если X имеет неположительные собственные значения. Функция expm является встроенной и использует разложение Паде. Ее вариант в виде m-файла располагается в файле expm1.m. Второй метод вычисления матричной экспоненты использует разложение Тейлора и находится в файле expm2.m. Метод Тейлора не рекомендуется применять как основной, так как он зачастую бывает относительно медленным и неточным. Реализация третьего способа вычисления матричной экспоненты находится в файле ехртЗ.m и использует спектральное разложение матрицы А. Этот метод неудачен, если входная матрица не имеет полного набора линейно независимых собственных векторов.
Пример:
» S-[l.0.3:1.3.1:4.0.0]
S=
1 0 3
1 3 1
4 0 0
>>a=expm(S)
а =
31.2203 0 23.3779
38.965920.0855 30.0593
31.1705 0 23.4277
funm(X, @f unction)[ Форма funm(X,@function), как в предыдущих версиях MATLAB, по-прежнему возможна, но не рекомендуется.— Примеч. ред. ]— возвращает любую функцию от квадратной матрицы X, если правильно ввести имя, составленное из латинских букв. Команды funm(X ,@exp), funm(X,@sqrt), funm(X.@log) Hexpm(X),sqrtm(x),logm(X) вычисляют соответственно одинаковые функции, но используют разные алгоритмы. Однако предпочтительнее использовать ехрт(Х), sqrtm(x).logm(X);
[Y.esterr] = funm(X.@f uncti on) — не выдает никакого сообщения, но помимо результата вычислений в матрице Y возвращает грубую оценку относительной погрешности результата вычислений funm в esterr. Если матрица X — действительная симметрическая или комплексная эрмитова, то ее форма Шура диагональна и полученный результат может иметь высокую точность.
Примеры:
» S=[1,0.3:1.3.1:4,0.0]
1 0 3
1 3 1
4 0 0
» a=funm(S.@exp)
a=
31.22030.0000 23.3779
38.965920.085530.0593
31.1705-0.000023.4277
logm(X) — возвращает логарифм матрицы. Результат получается комплексным, если X имеет отрицательные собственные значения;
[Y.esterr]=logm(X) — не выдает какого-либо предупреждающего сообщения, но возвращает оценку погрешности в виде относительной невязки norm(expm(Y)-X)/norm(X);
Если матрица X — действительная симметрическая или комплексная эрмитова, то теми же свойствами обладает и logm(X).
Пример:
а=
31.22030.0000 23.3779
38.965920.085530.0593
31.1705-0.000023.4277
» logm(a)
ans =
1.0000 0.0000 3.0000
1.0000 3.0000 1.0000
4.0000 -0.0000-0.0000
sqrtm(X) — возвращает квадратный корень из X, соответствующий неотрицательным действительным частям собственных значений X. Результат получается комплексным, если X имеет отрицательные собственные значения. Если X вырожденная, то выдает предупреждение об ошибке;
[Y.resnonii]=sqrtm(X) — не выдает какого-либо предупреждающего сообщения, но возвращает оценку погрешности в виде относительной невязки по нормам Фробениуса (см. урок 11) norm(X-Y ^ 2, ' fro') /norm(X, ' fro') ;
[Y. alpha, condest]=sqrtm(X) — с тремя выходными аргументами функция помимо квадратного корня возвращает также фактор стабильности (но не невязку!) и оценку числа обусловленности результирующей матрицы Y.
Пример:
» S=[2.1.0;6,7.-2:3.4.0]; » e=sqrtm(S)
е =
1.2586 0.2334 0.0688
1.6066 2.7006 -0.6043
0.5969 1.1055 0.7918
| Объектно-ориентированный подход CorelDRAW Установка параметров цвета в цифровом виде Искусство Западная Европа Трехмерное объектно-ориентированное программное обеспечение CAD Эффект Комптона Волновые свойства электронов Геометрическая оптика Фотоэлектрический эффект Строение атомных ядер Волновые свойства микрочастиц Математические пакеты Моделирование и расчет электронных схем Конструкционные материалы Релятивистская механика Справочник по физикеПрикладная математика Архитектурное проектирование ArchiCAD Строительное и ландшафтного проектирования Planix Home 3D Architect Функции преобразования ; |