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1、实用标准文案第二章2．如何读取cell类型和struct类型数据中的值？答：cell型数据仍类似于矩阵，只不过矩阵中的每个元素可以是不同类型的数据。而struct型数据由多个子域（field）构成一个结构体。cell型数据的读取通过大括号{}和元素位置来读取，如A{1,1}；而struct型数据的读取通过点符.结合域名来读取，如student.score。4．在本章中没有介绍矩阵计算的相关内容，请在MATLAB的帮助中查找相关的函数，来对矩阵A进行如下的计算。求A的逆矩阵、特征根和特征向量、A的行列式、A的秩和A的迹，并判断A的对角线上元素和是否
2、等于A的迹。答：求A的逆矩阵：A_inv＝inv(A)求A的特征根和特征向量：[eigVeigR]=eig(A)注：eigV是特征向量，eigR的对角元素是特征根。求A的行列式：A_det=det(A)求A的秩：A_rank=rank(A)求A的迹：A_trace=trace(A)A的对角线上元素和：A_diagsum=sum(diag(A))注：应等于A的迹5．利用MATLAB的帮助，完成对矩阵A的下列操作。(1)将矩阵A转换为10×2的矩阵。答：B=reshape(A,10,2)(2)将矩阵A上下翻转后形成新的矩阵B。答：B=flipud(A
3、)精彩文档实用标准文案(3)将矩阵A左右翻转。答：B=fliplr(A)(4)提取A的主对角线上的元素。答：V=diag(A)(5)将A的第2行至第3行和第2列至第5列构成的子矩阵赋值为－1。答：A(2:3,2:5)=-1(6)将A的第2行至第3行部分作为元素复制为5×2的矩阵C，C的维数是多少？答：C=repmat(A(2:3,:),5,2),size(C)C的维数为10×10。6．请分别绘制和的三维图和等高线。>>x=-5:0.5:5;>>[xx,yy]=meshgrid(x);>>Z1=xx.*yy;>>Z2=sin(Z1);>>figur
4、e,surfc(xx,yy,Z1),title(‘xywithcontour’) ;>>figure,surfc(xx,yy,Z2),title(‘sin(xy)withcontour’) ;>>figure,contour(xx,yy,Z2),title(‘contourofsin(xy)’) ;7．下面给出一个迭代模型。写出求解该模型的M-函数。如果迭代初始值为，计算k=0∶1∶300的迭代过程，分别绘制x的变化曲线和y的变化曲线，并在二维平面上绘制点(x，y)的运行轨迹。答：%%%assignment2-7clear;closeall;cl
5、c;x(1)=0;y(1)=0;精彩文档实用标准文案fork=1:300x(k+1)=1+y(k)-1.4*x(k)^2;y(k+1)=0.3*x(k);endfigure,plot([1:length(x)],x),title('xwithk')figure,plot([1:length(y)],y),title('ywithk')figure,plot(x,y,'o-.'),title('trajectory')第三章1．画出医学上常用的正态分布曲线，并确定其极值点。%%%assign31.mclear;closeall;mu=0;sigma
6、=1;x=-5:0.1:5;y=1./(sqrt(2*pi)*sigma)*exp(-(x-mu).^2/(2*sigma^2));%%%y=normpdf(x,mu,sigma);%%%也可直接调用正态分布函数计算figure,plot(x,y)title('正态分布曲线')j=find(y==max(y));精彩文档实用标准文案xamx1=x(j)%%x极大值点ymax=y(j)%%极大值%%％方法2figure,fplot(@(x)1/(sqrt(2*pi)*sigma)*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2)),[-5,5],
7、'r-')title('正态分布曲线')[xmax2,ymaxval]=fminbnd(@(x)(-1)/(sqrt(2*pi)*sigma)*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2)),-5,5);%%乘以－1变为求极小值ymax2=-ymaxval;%%极大值xmax2ymax22．某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班中各抽取10人测量身高，并求其平均身高。如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？答：不能。从甲、乙两班分别抽取10人其身高分别是甲、乙两班的一个样本。该平均身高只是甲、乙两班所有
8、同学平均身高的一个点估计值。既使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。因此，不能仅凭两个样本均数
