MATLAB将多项式表示为行向量,其中包含按幂次降序排列的系数。例如,方程P(x)= X 4 + 7× 3 - 5×+ 9可以表示为-
p = [1 7 0 -5 9];
polyval函数用于求一个特定值的多项式。例如,在 x = 4 时,计算我们之前的多项式 p,请键入-
p = [1 7 0 -5 9]; polyval(p,4)
MATLAB执行上述语句并返回以下结果-
ans = 693
MATLAB还提供了计算矩阵多项式的polyvalm函数。矩阵多项式是以矩阵为变量的多项式。
例如,让我们创建一个平方矩阵X并计算X处的多项式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
roots函数计算多项式的根。例如,要计算多项式p的根,请输入-
p = [1 7 0 -5 9]; r = roots(p)
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
该函数poly是根函数的逆函数,并返回到多项式系数。例如-
p2 = poly(r)
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
polyfit函数查找在最小二乘意义上适合一组数据的多项式的系数。如果x和y是包含要拟合为n次多项式的x和y数据的两个向量,则我们可以通过写-来拟合数据的多项式-
p = polyfit(x,y,n)
创建一个脚本文件并输入以下代码-
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) %得到多项式 % 计算一个较小范围内的 polyfit 估计值, % 并根据实际数据绘制出估计值以供比 x2 = 1:.1:6; y2 = polyval(p,x2); plot(x,y,'o',x2,y2) grid on
运行文件时,MATLAB显示以下结果-
p = 4.1056 -47.9607 222.2598 -362.7453 191.1250
并绘制下图-