MATLAB如何编写road.m程序

在MATLAB中，可以通过创建一个以m为文件扩展名的脚本文件来编写程序。下面是一个简单的例子，展示了如何编写一个名为roadm的MATLAB程序：

打开MATLAB编辑器或任何文本编辑器。

创建一个新文件，并将其命名为roadm，确保文件扩展名为m。

在roadm文件中输入以下MATLAB代码：

% roadm - 一个简单的MATLAB程序示例

% 清空命令窗口和工作空间

clc;

clear;

% 输入用户姓名

name = input('请输入您的姓名: ', 's');

% 输出欢迎消息

fprintf('欢迎来到MATLAB的世界, %s!\n', name);

% 计算两个数的和

a = input('请输入第一个数: ');

b = input('请输入第二个数: ');

sum = a + b;

% 输出计算结果

fprintf('两个数的和是: %d\n', sum);

以上代码演示了一个简单的MATLAB程序，其中包含了输入、输出和简单的计算 *** 作。程序首先清空了命令窗口和工作空间，然后通过input函数获取用户输入的姓名和两个数，通过fprintf函数输出欢迎消息和计算结果。

注意：MATLAB中的注释使用%符号，用于注释掉代码中的一行或多行。注释可以帮助解释代码的作用和功能。

保存roadm文件后，您可以在MATLAB命令窗口中运行这个程序，通过输入road命令即可执行。程序会提示您输入姓名和两个数，然后输出欢迎消息和计算结果。您可以根据自己的需求和逻辑在roadm文件中编写更复杂的MATLAB程序。

建模呢，我告诉你，很随意的。比如，令下雨为1（多么随意而模糊的假设。。。）比如数据风力3级，温度10到20，假设就这么两数据吧。那你可以设风力的导致下雨的因子x，温差导致下雨的因子y，那么就有3x+10y=1,看，列式了吧。

其实很多可以改，比如温差改为最低气温什么的。如果嫌因子大小不好比较，那么，可以用模糊函数，也可以将气温风力离散后写隶属函数，离散的比较简单，比如风力一共12级，12级定义为1，那么3级相对的隶属度可以定义为3/12，最大温差30度定义为1，那个10度就是10/30，这样求出的因子具有一定的可比性。几个因子，就列几个算式，求出后，用剩下的大量数据来验证，最后分析一下结果。例如，假设的是否合理啊，数据选取是否得当，验证数据是否足量等，一篇论文就OK了。（不过很低质。。。）

如果追求完美，可以完全用模糊函数、曲线回归或者隶属矩阵解决，验证的时候用一下MATLAB，不说高分吧，中档以上应该有了。

实际测算中，用得因子称为经验系数，使用类似的方法，在大量的数据下完成的。从建模的过程中，完全可以看出简化再简化，最后就可以用高斯消元了，也就是说，把数据处理成离散的，可列的以后可以用上高斯消元。

1、首先，这里举例代码如下：

x=-8:05:8;

[XX,YY]=meshgrid(x);

r=sqrt(XX^2+YY^2)+eps;

Z=sin(r)/r;

surf(Z);

生成了一幅静态的surf，XX,YY由meshgrid生成。

2、下面输入theAxes=axis;，

右侧可以看到，theAxes=[0,40,0,40,-05,1]，这是surf函数生成的，因为上面绘制的surf没有使用surf(XX,YY,Z)所以坐标范围不同，但是无论什么坐标范围，这里都先取出来，存到一个变量中，后面备用。

3、mat=moviein(20);将fmat保存为一个moviein结构体，20表示动画有20帧。

4、输入：

for j=1:20;

surf(sin(2pij/20)Z,Z)

axis(theAxes)

fmat(:,j)=getframe;

end

这里就是分别画每一帧的图像，此处我们的surf是分20份来画，坐标轴统一为之前的保存的坐标轴，把moviein结构体fmat的取为getframe，如图。

5、movie(fmat,10)；就是动画放10遍。

6、全代码如下：

x=-8:05:8;

[XX,YY]=meshgrid(x);

r=sqrt(XX^2+YY^2)+eps;

Z=sin(r)/r;

surf(Z);

theAxes=axis;

fmat=moviein(20);

for j=1:20;

surf(sin(2pij/20)Z,Z)

axis(theAxes)

fmat(:,j)=getframe;

end

movie(fmat,10)

完成效果图。

主要解一些微分方程，由于系统很庞大，影响因素很多，要的方程就很多，而且每个方程的项数也很多，微分方程很难解的，人是无法解复杂的微分方程的，计算量和精度要求太大了。一般的代数方程在5次以上就没有系统的解法了（没有求根公式，四次也没有一次就求出来的公式），微分方程更是难上加难。还有就是精度要求高，相信你也听过蝴蝶效应吧就算你精确到小数点后面几十位甚至更精确，在 后面稍稍改动一点（是在小数点后面后很多位哦），就可能得出截然不同的答案。形象的说就是在南美洲一只蝴蝶扇动了一下翅膀，导致在太平洋形成了一场飓风，差别就有这么大，是超出想象的。这些都要求强大的处理器。有一个形象的说法，以目前的技术来看，要做出准确的天气预报，就需要造出一台摩天大楼般的处理器来。现在的超级计算机处理能力大概有1千万亿次每秒，而现在的天气预报据说准确度才在80%左右。

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