oprate number(数值计算)

1.“求差分”指令：df = diff(X)/求差分 FX=gradient(F)/求一元（函数）梯度 FX,FY=gradient(F)/求二元（函数）梯度2.数值求和及近似数值积分：Sx=sum(X)/沿列方向求和 Scs=cumsum(X)/沿列方向求累计和 St=trapz(x,y)/采用梯形法沿列方向求函数y关于自变量x的积分 Sct=cumtrapz(x,y)/采用梯形法沿列方向求函数y关于自变量x的累计积分3.闭型数值积分指令：S1=quad(fun,a,b,tol)/采用递推自适应Simpson法计算积分S1=quadl(fun,a,b,tol)/采用递推自适应Lobatto法求数值积分S2=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol)/二重（闭型）数值积分指令S3=triplequad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,tol)/三重（闭型）数值积分指令4.求函数极值的两条指令：x,fval,exitflag,output=fminbnd(fun,x1,x2,options)/求一元函数在区间(x1,x2)中极小值 x,fval,exitflag,output=fminsearch(fun,x0,options)/单纯形法求多远函数极值点5.t,Y=ode45(odefun,tspan,y0)/采用4阶Runge-Kutta数值积分法解微分方程6.矩阵运算和特征参数：A+B,A-B/矩阵加减 a+B,a-B/标量与矩阵加减 A*B/矩阵乘积 a*B/标量与矩阵相乘 B=A/矩阵的转置7.矩阵的标量特征参数：rank(A)(秩)/矩阵A中线性无关列（或行）向量组中最大向量数；矩阵A中最高非零子行列式的阶数；矩阵A中最高非奇异子矩阵的维数；trace(A)(迹)/矩阵主对角元素之和det(A)（行列式）/|=8.矩阵的变换和特征值分解：R,ci=rref(A)/借助初等变换把A变换成行阶梯矩阵RX=null(A)/A矩阵零空间的全部正交基，满足AX=0Z=orth(A)/A矩阵值空间的全部正交基，满足span(Z)=span(A)V,D=eig(A)/A矩阵的特征值、特征向量分解，使AV=VD9.除法运算解方程：x=Ab/运用左除解方程Ax=b矩阵逆：A_1=inv(A)/求非奇异方阵A的逆，是A*A_1 =I10.“泛函”指令求精确解：x,favl=fzero(fun,x0)/求一元函数零点指令的最简格式x,fval=fsolve(fun,x0)/解非线性方程组的最简单格式11.二项分布：pk=binopdf(k,N,p)/事件A发生k次的概率PX=k=Fk=binocdf(k,N,p)/事件A发生次数不大于k的概率F(k)=R=binornd(N,p,m,n)/产生符合二项分布B(N,p)的(m*n)随机数组R正态分布：px=normpdf(x,Mu,Sigma)/服从N()分布的随机变量取值x的概率密度Fx=normcdf(x,Mu,Sigma)/服从N()分布的随机变量取值不大于x的概率R=normrnd(Mu,Sigma,m,n)/产生元素服从N()分布的(m*n)随机数组12.在指令窗中运行指令disttool，引出如图所示界面：13.随机数发生器和统计分析指令：rand(m,n)/产生各元素独立的0,1区间中服从均匀分布的（m*n）维随机数组randn(m,n)/产生各元素独立的服从N(0,)正态分布的（m*n）维随机数组min(X)/对（m*n）数组X各列分别求最小值max(X)/对（m*n）数组X各列分别求最大值xbar=mean(X)/对（m*n）数组X各列分别求均值，S=std(X)/对（m*n）数组X各列分别求标准差，var(X)/对（m*n）数组X各列分别求方差（标准差的平方）C=cov(X)/给出矩阵X各列间的协方差阵。P=corrocoef(X)/给出矩阵X各列间的相关系数，即14.多项式运算函数：c=conv(a,b)/求乘积系数向量cq,r=deconv(b,a)/求运算中商多项式和余多项式的系数向量q和rr,p,k=residue(b,a)/当a（x）中不含重根时，计算部分分式分解中的极点（Poles）、留数（Residues）、直项（Direct term）。r=roots(a)/求a（x）多项式的根a=poly(r)/若r是一维数组，则该指令实施“据多项式根求多项式各项系数”的运算；若r是方阵，