matlab中的poly是什么意思？
MATLAB中的poly函数是用于求以向量为解的方程或方阵的特征多项式，可以直接传递多项式方程的系数矩阵进行使用，例如poly([1 2 3])。
1、poly([1 2 3])使用的举例。
P=poly([1 2 3]) 可以解出P=[1 -6 11 -6]，即求得方程为：x^3-6*x^2+11*x-6=0。
2、poly([1 2 3; 4 5 6; 7 8 0])使用的举例。
P=poly([1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]) 可以解出P=[1 -6 -72 -27]，即方阵A特征多项式为：λ^3-6*λ^2-72*λ-27=0。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
扩展资料：
matlab优势特点：
1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；
2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；
4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
参考资料来源：百度百科-MATLAB
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2024-10-28 广告
MATLAB中的poly函数是用于求以向量为解的方程或方阵的特征多项式，可以直接传递多项式方程的系数矩阵进行使用，例如poly([1 2 3])。
1、poly([1 2 3])使用的举例。
P=poly([1 2 3]) 可以解出P=[1 -6 11 -6]，即求得方程为：x^3-6*x^2+11*x-6=0。
2、poly([1 2 3; 4 5 6; 7 8 0])使用的举例。
P=poly([1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]) 可以解出P=[1 -6 -72 -27]，即方阵A特征多项式为：λ^3-6*λ^2-72*λ-27=0。
扩展资料：
matlab常用函数：
1、size
size(A)：对于矩阵A，函数size(A)会返回一行向量。
该行向量第一个元素表示矩阵的行，第二个元素表示矩阵的列。
size(A, 1)：表示获取矩阵A的行数。
size(A, 2)：表示获取矩阵A的列数。
2、zeros
zeros(n)：n*n生成全零矩阵。
zeros(m,n)：m*n生成全零矩阵。
zeros(d1,d2,d3……dn)：生成d1*d2*d3*……*dn的全零矩阵或数组。
zeros(size(A))：生成与矩阵A大小相同的全零矩阵。
3、ones
ones(n)：n*n生成全1矩阵。
ones(m,n)：m*n生成全1矩阵。
ones(d1,d2,d3……dn)：生成d1*d2*d3*……*dn全1矩阵或数组。
ones(size(A))：生成与矩阵A大小相同的全1矩阵。
参考资料来源：百度百科-poly
poly指C/C++语言或Matlab函数。
功能：求以向量为解的方程或方阵的特征多项式。
用法：poly(r)，poly(A)
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。
其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
扩展资料：
调用方法：polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。
matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。
例子：
x = (0: 0.1: 2.5)';
y = erf(x);
p = polyfit(x,y,6)
p =
0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004
则y=0.0084x^6-0.0983x^5+0.4217x^4-0.7435x^3+0.1471x^2+1.1064x+0.0004
参考资料：
poly可以生成矩阵的特征多项式。如A为某一矩阵，poly（A）就能够得到该矩阵的特征多项式的各项系数
