当前位置：极客教程 > MATLAB > MATLAB 精品教程 > MATLAB 多项式

MATLAB 多项式

MATLAB 多项式

MATLAB将多项式表示为按降幂排序的系数的行向量。例如，方程P(x) = x 4 + 7x 3 - 5x + 9 可以表示为−

p = [1 7 0 -5 9];

计算多项式的值

使用 polyval 函数可以计算指定值的多项式的值。例如，要计算我们之前定义的多项式 p 在x=4处的值，输入如下命令−

p = [1 7 0  -5 9];
polyval(p,4)
MATLAB

MATLAB执行上述语句并返回以下结果-

ans = 693
MATLAB

MATLAB还提供了用于求解矩阵多项式的 polyvalm 函数。矩阵多项式是一种以矩阵为变量的 多项式 。

例如，让我们创建一个方阵X，并在X处求解多项式p。

p = [1 7 0  -5 9];
X = [1 2 -3 4; 2 -5 6 3; 3 1 0 2; 5 -7 3 8];
polyvalm(p, X)
MATLAB

MATLAB执行上述语句并返回以下结果 −

ans =
      2307       -1769        -939        4499
      2314       -2376        -249        4695
      2256       -1892        -549        4310
      4570       -4532       -1062        9269
MATLAB

寻找多项式的根

roots函数用于计算多项式的根。例如，要计算我们的多项式p的根，请输入 –

p = [1 7 0  -5 9];
r = roots(p)
MATLAB

MATLAB执行上述语句并返回以下结果−

r =
   -6.8661 + 0.0000i
   -1.4247 + 0.0000i
   0.6454 + 0.7095i
   0.6454 - 0.7095i
MATLAB

函数 poly 是根函数的逆函数，返回多项式系数。例如 –

p2 = poly(r)
MATLAB

MATLAB执行上述语句并返回以下结果：

p2 =

   Columns 1 through 3:

      1.00000 + 0.00000i   7.00000 + 0.00000i   0.00000 + 0.00000i

   Columns 4 and 5:

      -5.00000 - 0.00000i   9.00000 + 0.00000i
MATLAB

多项式曲线拟合

函数 polyfit 是通过最小二乘法找到一个多项式的系数，使其与给定的一组数据拟合。如果x和y是包含要拟合到一个n次多项式的x和y数据的两个向量，我们可以通过以下方式来得到拟合数据的多项式：

p = polyfit(x,y,n)
MATLAB

示例

创建一个脚本文件，然后输入以下代码：

x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67];   %data
p = polyfit(x,y,4)   %get the polynomial

% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range, 
% and plot the estimate over the real data values for comparison:
x2 = 1:.1:6;          
y2 = polyval(p,x2);
plot(x,y,'o',x2,y2)
grid on
MATLAB

在运行文件时，MATLAB显示以下结果−

p =
   4.1056  -47.9607  222.2598 -362.7453  191.1250
MATLAB

并绘制以下图形 –

MATLAB 多项式

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

MATLAB 精品教程

登录

找回密码？

注册