MTLAB 求解微积分(包含导数、极限、积分、级数和、微分方程、数值方法全面求解)

本文详细介绍了使用MATLAB进行数学计算的各种操作,包括导数求解(显函数与隐函数)、极限计算(单变量与多变量)、积分运算(不定积分与定积分的解析解和数值解)、级数展开与求和,以及微分方程的符号解和数值解。通过具体示例展示了MATLAB函数的调用格式和使用方法。

1. 导数求解

1.1 显函数求导

MATLAB 求解导数一般使用 diff 函数,其一般由一下四种调用格式:
格式一

diff(s)

其中 s是符号表达式,系统按照 findsym 函数指示的默认变量求一阶导。
格式二

diff(s, v)

v 为变量, 对符号表达式 s 求一阶导。
格式三

diff(s, n)

其中 s是符号表达式,系统按照 findsym 函数指示的默认变量求 n 阶导。
格式四

diff(s, v, n)

v 为变量, 对符号表达式 sn 阶导。


y = − x s i n ( x ) y=-xsin(x) y=xsin(x),求 y ′ , y ′ ′ y',y'' y,y′′

syms x;
y = -x * sin(x);
dy = diff(y,x);
d2y = diff(y,x,2);

输出答案:

dy =

- sin(x) - x*cos(x)


d2y =

x*sin(x) - 2*cos(x)

1.2 隐函数求导

已知隐函数的数学表达式为 f ( x 1 , x 2 , ⋯   , x n ) = 0 f(x_1, x_2, \cdots ,x_n)=0 f(x1,x2,,xn)=0,若想要求出 ∂ x i ∂ x j \frac{\partial x_i}{\partial x_j} xjxi,可以使用下面的公式 ∂ x i ∂ x j = − ∂ ∂ x j f ( x 1 , x 2 , ⋯   , x n ) ∂ ∂ x i f ( x 1 , x 2 , ⋯   , x n ) \frac{\partial x_i}{\partial x_j}=- \frac{\frac{\partial}{\partial x_j}f(x_1, x_2,\cdots,x_n)}{\frac{\partial}{\partial x_i}f(x_1, x_2,\cdots,x_n)} xjxi=xif(x1,x2,,xn)xjf(x1,x2,,xn)

z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y) x 2 − y 2 + 2 z 2 = a 2 x^2-y^2+2z^2=a^2 x2y2+2z2=a

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