带积分的方程组怎么求解！！
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nxx=@(x) ;
y=fsolve(nxx,[1,1])
你的版本太老了，integral 函数要求版本不低于 2012a。你可以把integral函数换成quadgk试试
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 7, 距离下一级还需 43 积分
你的版本太老了，integral 函数要求版本不低于 2012a。你可以把integral函数换成quadgk试试 ...
嗯，这次对了。谢谢您。可还是没能算出来，quadgk里面的积分变量用什么表示
E=7800000;
fff=@(x) [quadgk(@(x1) E/(0.75*cd*B)*(x(1)+(d/2-x1)*sin(x(4)/pi*180))*2*(d^2/4-x1.^2)^0.5*x1,0,d/2)+F*H*sin((x(3)+x(4))/pi*180)
& & -quadgk(@(x1) E/(0.75*cd*B)*(x(1)+d*sin(x(4)/pi*180)/2+x1*sin(x(4)/pi*180))*2*(d^2/4-x1.^2)^0.5*x1,0,d/2);
& & quadgk(@(x1) E/(0.75*cd*B)*(x(1)+x1*sin(x(4)/pi*180))*2*(d^2/4-(d^2/4-x1.^2)^0.5)^0.5,0,d)-F*cos((x(3)+x(4))/pi*180);
& & 0./(F*cos((x(3)+x(4))/pi*180))-tan((x(3)+x(4))/pi*180);]
y=fsolve(fff,[2,8,0.1,0.0001])
下面这个也不对
fff=@(x) [quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+(170-x1)*sin(x(4)/pi*180))*2*(170*170-x1.^2).^0.5*x1,0,170)+5040000*sin((x(3)+x(4))./pi*180)
& & -quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+340*sin(x(4)/pi*180)/2+x1*sin(x(4)/pi*180))*2*(170*170-x1.^2).^0.5*x1,0,170);
& & quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+x1*sin(x(4)/pi*180))*2*(170*170-(170*170-x1.^2).^0.5)^0.5,0,340)-F*cos((x(3)+x(4))/pi*180);
& & 0./(40000*cos((x(3)+x(4))/pi*180))-tan((x(3)+x(4))/pi*180);]
y=fsolve(fff,[2,8,0.1,0.0001])
您能不能帮我看一下，多谢
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嗯，这次对了。谢谢您。可还是没能算出来，quadgk里面的积分变量用什么表示
E=7800000;
quadgk 要求被积函数支持向量化自变量，所以，* / ^ 这些运算符要带点
<h1 style="color:# 麦片财富积分
quadgk 要求被积函数支持向量化自变量，所以，* / ^ 这些运算符要带点
quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+(170-x1).*sin(x(2)/pi*180))*2*sqrt(170*170-x1.^2)*x1,0,170)+5040000*sin((x(3)+x(2))/pi*180)
& & -quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+340*sin(x(2)/pi*180)/2+x1.*sin(x(2)/pi*180)).*2*sqrt(170*170-x1.^2)*x1,0,170)
这个式子怎么错了，找了还几遍
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quadgk(@(x1) 38719*(x(1)+(170-x1).*sin(x(2)/pi*180))*2*sqrt(170*170-x1.^2)*x1,0,170)+5040000*sin(( ...
问题我已经告诉你了，需要给 * / ^ 带点，我不可能因为你的每一步粗心而帮你查错，这是你自己的义务
<h1 style="color:# 麦片财富积分
问题我已经告诉你了，需要给 * / ^ 带点，我不可能因为你的每一步粗心而帮你查错，这是你自己的义务 ...
万分感谢，问题已解决！
就是运行结果为什么不符合第三个方程？
fff=@(x) [quadgk(@(x1) *(x(1)+(0.17-x1).*sin(x(2)/180*pi)).*2.*sqrt(0.17^2-x1.^2).*x1,0,0.17)+5040.*sin((x(3)+x(2))/180*pi)
& & -quadgk(@(x1) *(x(1)+0.17*sin(x(2)/180*pi)+x1.*sin(x(2)/180*pi)).*2.*sqrt(0.17^2-x1.^2).*x1,0,0.17);
& & quadgk(@(x1) *(x(1)+x1.*sin(x(2)/180*pi)).*2.*sqrt(0.17^2-(0.17-x1).^2),0,0.34)-40000*cos((x(3)+x(2))/180*pi);
& & x(3)+x(2)-25.46]
y=fsolve(fff,[0,0,0])
& & 0.0415& &-8.8458&&-20.9398
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万分感谢，问题已解决！
就是运行结果为什么不符合第三个方程？
fff=@(x) [quadgk(@(x1) *(x(1)+ ...
我早就跟你说了，方程能降维就降维，很明显，你的第三个方程可以代入前两个方程，消去一个方程
<h1 style="color:# 麦片财富积分
我早就跟你说了，方程能降维就降维，很明显，你的第三个方程可以代入前两个方程，消去一个方程 ...
问题已解决，万分感谢！！！
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我早就跟你说了，方程能降维就降维，很明显，你的第三个方程可以代入前两个方程，消去一个方程 ...
fff=@(x) [quadgk(@(x1) x1,0,x(1))-2;]
y=fsolve(fff,[0])
请问这个哪里错了？
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这个积分方程Matlab应该怎么求？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
方程组.jpg (30.36 KB, 下载次数: 1)
18:42 上传
1.积分方程中的上限是两个未知数的函数，用int函数求行不通。
& & 应该用什么积分函数呢？
2.这个积分方程组最后能用fsolve解吗？
哪位知道的给解答一下吧！不甚感激！
[ 本帖最后由 mooni 于
19:26 编辑 ]
<h1 style="color:# 麦片财富积分
建议先对方程两边求正切看一看效果
<h1 style="color:# 麦片财富积分
关键方程左边的积分部分不知道该用哪个函数哦
还是说不能用现成的函数？只能自己编？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
学光学的吧
int 只能进行符号积分
另外 你确定 Beta_0&&Beta_1 已知？？？
[ 本帖最后由 AngeLion 于
12:55 编辑 ]
<h1 style="color:# 麦片财富积分
嗯，学光的哈！同学也是？
那两个值确定已知的。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
这两个方程应该是关于扩散型波导的
不知道你是 本科生 还是 研究生
我对你的方程的理解是 该方程更像是 计算题 而非 科研类相关参数的求解
同时我觉得 Deff 为常量 应该可以查到 Deff 是不是应该叫做扩散常数
[ 本帖最后由 AngeLion 于
16:54 编辑 ]
<h1 style="color:# 麦片财富积分
你说对了，Deff是等效扩散系数，是我要求的东西。
我是研究生，目前任务在于通过测量Beta_0&&Beta_1求出Deff。
Angelion也是研究这方面的么？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
不晓得有没有搜索法或者迭代法求解非线性方程组的程序参考
<h1 style="color:# 麦片财富积分
是哪种类型的扩散波导呢，不大像离子交换的。
同时猜测是用耦合法测 传输常数的吧？
了解了一些
现在我尝试着回答你的问题
1. 积分方程中的上限是Xc0和Xc1，我觉得 它们可以分别用Beta_0, ns,Delta n, Deff和 Beta_1,ns,Delta n, Deff表示, 建议先把Xc0和Xc1表示出来。
&&用int函数求行不通的真正原因是方程式左边的积分根本就没有解析解。请用quadl求解，
2.该方程组可以使用fsolve求解，但要选对初始值。fsolve函数的思想就是 搜索法 迭代法， 不同初始值有可能得到不同数值解。
[ 本帖最后由 AngeLion 于
21:33 编辑 ]
<h1 style="color:# 麦片财富积分
谢谢AngeLion ！
是离子交换没错哦，棱镜耦合测量的。
n（x）这个函数中有erfc函数，这个余误差函数好像是不能求反函数的，
xc0=solve(ns+dn*(1-erf(xc0/2*(sqrt(Deff*t)))))=N0);
这个式子里边有两个未知数 恐怕solve不出来
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MATLAB中文论坛微社区真心搞不懂这极坐标代换,如果令x=rcosθ,那么dx=-rsinθdθ,可替换的结果完全不是这样,求各位老师能说下什么情况下最好用极坐标代换,具体怎么代换的,感激不尽.
<img onerror="imgDelByClass('comimg_box');" class="piczoom mpic" alt="
直角坐标系下面积元素是dσ=dxdy，即由【平行于坐标轴，即x=常数，y=常数】的两族坐标线围成的小矩形面积。
极坐标系下面积元素是由【θ=常数，r=常数】的两族坐标线围成的小“曲边矩形”面积。很容易“用直观的方法”来得到dσ=(rdθ)(dr)=rdrdθ。
以上是高等数学方法，在数学分析里，二重积分换元x=x(u,v)，y=y(u,v)，
可以用雅可比【J=偏(x,y)/偏(r,θ)】来进行面积元素的转换dxdy=|J|dudv，
这里，在x=rcosθ，y=rsinθ下，有 J=偏(x,y)/偏(r,θ)=r。
其他答案（共3个回答）
方法，在数学分析里，二重积分换元x=x(u,v)，y=y(u,v)，可以用雅可比【J=偏(x,y)/偏(r,θ)】来进行...
直角坐标系下面积元素是dσ=dxdy，即由【平行于坐标轴，即x=常数，y=常数】的两族坐标线围成的小矩形面积。极坐标系下面积元素是由【θ=常数，r=常数】的两族坐标线围成的小“曲边矩形”面积。很容易“用直观的方法”来得到dσ=(rdθ)(dr)=rdrdθ。以上是高等相关信息方法，在数学分析里，二重积分换元x=x(u,v)，y=y(u,v)，可以用雅可比【J=偏(x,y)/偏(r,θ)】来进行面积元素的转换dxdy=|J|dudv，这里，在x=rcosθ，y=rsinθ下，有 J=偏(x,y)/偏(r,θ)=r。
直角坐标系下面积元素是dσ=dxdy，即由【平行于坐标轴，即x=常数，y=常数】的两族坐标线围成的小矩形面积。
极坐标系下面积元素是由【θ=常数，r=常数】的两族坐标线围成的小“曲边矩形”面积。很容易“用直观的方法”来得到dσ=(rdθ)(dr)=rdrdθ。
以上是高等数学方法，在数学分析里，二重积分换元x=x(u,v)，y=y(u,v)，
可以用雅可比【J=偏(x,y)/偏(r,θ)】来进行面积元素的转换dxdy=|J|dudv，
这里，在x=rcosθ，y=rsinθ下，有 J=偏(x,y)/偏(r,θ)=r。
直角坐标与极坐标的关系是x＝rcosθ，y＝rsinθ.
首先r＝cosθ在直角坐标系下表示圆周x^2＋y^2＝x，所以0≤r≤cosθ表示圆域x^2＋y^2≤...
上楼方法分析的不错！就是最后极径的取值范围有问题！极径的取值范围是靠近极点的曲线到外面的曲线！所以ρ的取值范围是2sinθ到4sinθ之间，即是θ(π/6,π/...
积分域是圆心在原点、半径为2的圆(记为D1)之内，
且圆心在(1,0)、半径为1的圆(记为D2)之外的区域。
积分域D关于x轴对称，则y的积分为零；
积分域D1...
假设D_2是右半部分。因为对称所以∫∫_{D_1}f(x,y)dxdy = ∫∫_{D_2}f(x,y)dxdy, 因此 ∫∫_{D}f(x,y)dxdy = ...
答: 就是给宝宝吃奶粉的时候,最好就是按照宝宝的年龄来进行分段的呀。因为每一段奶粉的营养都是不一样的,而且每一个年龄段的宝宝所需要的营养也是不一样的呀。不过如果你在一...
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=1/[x->0:lim(1+x)^(1/x)
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答: 计算科学是一门什么样的学科？
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概率的计算
最好的那个人在位置的可能性是多少？跟其他任何位置一样，最好的那个人同样可能在位置。所有的位置都同样可能，所以每一个位置的概率为。现在，如果最好的那个人在位置，它被选到的概率是多少？因为第一个中的任何人我们都不会选择，所以这个概率就是。所以，在位置并被选择到的组合概率为：
事实上，对于第一个所以，我们有
所以我们又有
在。在这个点上，
现在，我们需要将这些不同项求和。如果我们能够算出位。
对于这个问题的思考，其中一个办法就是：它怎么才不会被选到。在这种情况下，我们假定最好的选择在位置）。（在数学计算推进中，这是最重要的一点。你要确保自己已经理解这个概率为什么是正确的。）
所以，这时我们有，
接着我们发现，最佳选择在位置。
如果在第一个）。所以，
其他选项的可能性都可以同样地确定。所以，我们有，
这里有一个重要的地方我们要注意，上边的两个方程不是等价的。在第一个中，我们的函数丢失了这个值，不过我们丢失的这个东西它的值我们已经知道。所以，我们仍然可以把函数
作为我们的模型。
让我们来看一个例子。假我们有，
在这个例子中我们看到，的其他几个值的结果。
我们看到，成功的最大概率在稳步下降。这是可以预料的。最佳值？我们能够设计一种算法吗，用它来找到正确的那个值更容易一些？
我们可以借助于微积分吗？为什么我们不用关。所以标准的演算技术不是我们的选择。不过，后边我们会再次考虑到微积分。
从上边的这个表和图，我们注意到，这个过程类似于微积分中使用的一阶导数检定法。
如果我们累积求和，那么不同的值计算可得
为负值的第一个和将会给予我们求解的答案。下表举例说明了的这一求解过程。
在离散数学的优化问题中，求解的算法常常产生出那个解决方法。但是，它不是某一个具体而清晰的解决方法。通常，我们对这种“解决方法”不满意。不过，写一个程序十分简单。当
的时候，它会运算到程序结束。所以对于任意给定的：
程序名：寻找最佳配偶
微积分求解
我们不能直接用微积分解决这个问题，不过我们可以用微积分得到一个近似值。对于微积分，离散数学模型的运用原则为人熟知。这也包括近似连续模型方法的使用。在微分方程中，也可以利用欧拉方法近似求解。以及，莱曼求和或者定积分逼近的梯形原则也涉及到这个问题。对于这个问题我们的思路是反向的，我们有一个离散函数但我们用连续函数来求它的近似值。对于连续逼近来说，微积分是一种更强有力的手段。
设这个概率的函数为
在对应一个面积。对于这个面积，微积分可以被视为是近似求和。
同样，对于
的微积分被视为是一种近似值。所以，我们可以用函数
来求函的值。现在，我们令变量为比率们就得到近似的连续函数
于是，我们可以借助微积分进行计算。
常数在问题中露面了，这叫人很兴奋。这即是说，我们应该放过位置≈，然后才开始选择我们的配偶。我们也应该核查一下从那个程序计算所得的值，看看这是否是一个合理的近似值。
成功的概率是多少？它减小到了吗？现在，我们可以用下边这个函数计算成功率的近似值：
随着好的那第一个。
对于学生而言，这里可以得到一个建议。与你中学的心上人结婚不是一个特别好的策略。不要太过认真，不要太匆忙。走出去，与大量的人的接触。去看看你喜欢谁，谁喜欢你。然后，做出你的选择。
附：当时，这个近似值相当精确。所以，至少约会过个对象，你的择偶决定才会更靠谱一些。一般而言，我们一生择偶对象的量不会很大。所以，刚开始的几个情侣可以彻底放开心地相处，因为那才是最好的爱情练习。然后，情侣数、阅历以及年龄到了一定程度后，碰到一个比之前都要好的人就赶紧婚了吧。意中人可能多如金黄的麦田，但你只能摘其中一支麦穗。（另：否决项当译为放弃项）
参考文献：
和〈文秘雇佣策略〉，《本科数学及其应用杂志》，年冬季卷第。
馆藏&374729
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