matlab的整合問題是什麼？

前提是 a 和 b 介於 0 和 n 之間。

x=1:256;

y=rand(256,1);我在這裡使用隨機數，你用你的矩陣替換它們。

a=;b=;%a，b 我想要什麼我就拿什麼，只要它在 0 到 256 之間。

xi=sort([a,b]);保證 ayi=interp1（y， 習）;

插值，求y（a），y（b），等價於yi=interp1（x，y，習，'linear')

x 正好是 1：n，因此可以省略。

相鄰點由直線連線，因此使用預設的線性插值，也可以省略它。

m=ceil(xi(1)):floor(xi(2))xt=[xi(1) ,m, xi(2)];

a和b之間是否有重複的橫坐標點並不重要，因為在計算面積時，它相當於梯形高度為0，面積為0。

yt=[yi(1), y(m)', yi(2)];你給出的 y 是乙個列向量，所以讓我們與 yi 保持一致。

s=trapz（xt，yt） %trapz（） 是梯形的累積面積。

將曲線上每個點的值乘以橫坐標區間並相加以滿足精度，即求出每個小矩形的面積並加起來，畢竟MATLAB處理的資料都是離散的。 如果你想準確地找到它，你必須借一本關於MATLAB中數值運算的書。

如果我沒記錯的話，雖然正態分佈可以積分，但不能用初等函式表示，那麼MATLAB只會認為f（x）=int（f（x），x）無法解析找到，以標準正分布為例

syms m n m x p t t

m=exp(-x^2/2)/sqrt(2*pi)

m=int（m，x，0，t）% 對於 x 積分，下限為 0，上限為 t

p=int（m n，t，0，t）% 對 t 積分，下限為 0，上限為 t

m =2251799813685248/(5644425081792261*exp(x^2/2))

m =(1125899906842624*2^(1/2)*pi^(1/2)*erf((2^(1/2)*t)/2))/5644425081792261

warning: explicit integral could not be found.

在64%的人找不到原來的功能。

p =int(((1125899906842624*2^(1/2)*pi^(1/2)*erf((2^(1/2)*t)/2))/5644425081792261)^n, t = 0..t），可以看出它不是由初等函式表示的。

1.使用int函式，縮寫為integrate、int函式表示式、變數、積分上限、積分下限。

2. 例如，要找到 fx = a*x 2，要在區間 （m， n） 中對 x 進行積分，首先將四個變數 m、x、a、b 定義為符號變數。

syms m x a b;

fx = a*x^2;

int(fx,x,m,n)

3.通過上述方法，可以找到給定區間內任意函式的積分，如果要檢視書寫格式，可以使用漂亮的命令，使顯示更接近通常的表示。

1.在MATLAB中，整合操作的方式有很多種，為了方便以不同的方式處理異同，下面以集成為例：

2.梯形積分法。

首先，以最簡單的方式，以函式trapz為例，z = trapz（x，y），其中x是積分區間的離散化向量，y是與x同維的向量，表示被積數，z是返回積分近似。

clc，clear。

梯形積分法。

x = :1，y = exp(-x.^2)，s = trapz(x,y)

結果：s =

3.高精度數值積分（1）。

為了克服梯形積分法精度低的問題，可以採用高精度積分法，第一種方法可以是z = quad（fun，a，b）該方法是自適應步長Simpson評分法，得到區間[a，b]定積分上的函式趣味，如下：

clc;clear;

梯形積分法。

s = quad(inline('exp(-x.^2)')1,1)

結果：s =

4.高精度資料整合（2）。

高精度 Lobatto 積分方法的格式為：z = quadl（fun， a， b）。

clc;clear;

梯形積分法。

s = quadl(inline('exp(-x.^2)')1,1)

結果：s =

1. 雙擊MATLAB圖示，開啟MATLAB軟體，如下圖所示。

2. 使用 syms 命令建立七個符號變數 a、b、c、d、x、y、z，如下圖所示。

3. 這裡是乙個比較複雜的積分示例，使用符號變數 a、b、x、y、z 建立乙個多變數函式 a，其中 a=32*a+b 5+sin（7*z）+x*y，如下圖所示。

4. 使用函式 int（a，'a'），求解多元函式 A 相對於變數 a 的積分，得到答案，如下圖所示。

5. 使用函式 int（a，'b'），求解多變數函式 A 相對於變數 b 的積分，得到答案，如下圖所示。

6. 使用函式 int（a，'z'），求解多元函式 A 相對於變數 z 的積分，得到答案，如下圖所示。

7. 使用函式 int（a，'x'），求解多元函式 A 相對於變數 x 的積分，得到答案，如下圖所示。

在MATLAB中求積分的唯一解析解是int（f，v，a，b），f是被積，v是被積，a，b是積分區間，對於一些簡單的函式，int（）函式非常準確，可以執行定積分和不定積分，但是對於復積分，執行時間很長， 而且在很多情況下不是很適合使用（所以在實踐中，經常使用積分來求近似積分，經常使用以下三種方法。

1. 是使用 sum（） 函式根據積分的定義求積分。

2.就是使用trapz（）函式，用梯形法求積分。

3. 設定引數時，使用 filter（b，a，x） 函式進行 filter（[0,1]，[1，-1]，x）

eg.求sinx dx的值（積分區間為0-2）（各種方法的比較）。

1,d=pi/10;t=0:d:pi/2;y=sin(t);sum(y)*d

ans=2，d=pi 10; t=0:d:pi/2;y=sin(t);trapz(y)*d

ans=3 ，int（'sin(x)',0,pi/2)

答=1

4,syms x;int(‘sin(x)’,x)

ans = -cos（x）。

5 ,d=pi/10;t=0:d:pi/2;y=sin(t);t=filter([0,1],[1,-1],y); t(end)*d

ans =

對比：（1） int（） 函式在精度方面是最好的，但執行時間最多。

2）與Trapz方法和濾波方法相比，Trapz方法的精度更高，執行時間很短。求和法的精度與濾波法的精度相同。

3）濾波函式的優點是它得到的結果是乙個序列，每個序列都是它的先積分，可以在做gmsk和msk等累積階段時使用。

所以你找不到這個問題的解析解，你只能用上面的方法，根據其他具體引數的值求積分，以為我不知道你其他引數的值，所以你可以自己動手，如果你什麼都不懂，你可以找我。

我可以肯定地告訴你，你找不到這個積分的解析解，你只能通過數值積分來求解它，所以你需要先得到其中所有引數的值。

然後，您可以使用四邊形來表示積分。

你的問題在這句話中是錯誤的：t=b。^2*pi^2*10^(-3)*r^4*;

b.2*pi 2*10 （-3）*r 4* 是乙個向量，對吧？ “r^2+p.2“也是乙個向量，對吧？

這應該用“......“啊，你以前用過，怎麼在這裡大意。

只需更改它：t=b^2*pi^2*10^(-3)*r^4*;

你之所以在下乙個操作中沒有得到錯誤，是因為你可以用“ ”來計算t的值，相當於除以兩個向量，而t的值只是乙個值，而不是乙個向量，你以後用t=t*p;該操作等價於人為地將 t 轉換為向量，但不是 t 的原始值。 雖然沒有誤差，但結果應該不是很準確，有可能當 are 取到某個值時，結果比較接近。

反正我試了一下，兩種積分的結果相差不大，主要是因為我不知道你對b的定義。

% 向量乘法和除法問題的表示 t=b^2*pi^2*10^(-3)*r^4*;相反。

t=b.^2.*pi^2.*10^(-3).*r^4.*;

syms x a;

b=int(1/(,x,20,40)

基本上，無論公式多麼複雜，MATLAB都可以解決，只要輸入正確，解決它只是時間問題，我會給你乙個解決問題的參考格式。 讓 f 成為你的積分，你只能自己輸，不要犯錯; x 是積分變數，a 和 b 分別是積分的下限和上限。 在MATLAB中計算函式f的不定積分的格式如下：

syms x;int(f,x)

計算定積分的格式如下：

syms a b x;int(f,x,a,b)。

示例：syms x a;

b=int（a*exp（-a*x），x，0,10） 結果 b =

1 - 1/exp(10*a)