MATLAB - 代数

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到目前为止，我们已经看到所有示例都可以在 MATLAB 以及其 GNU 版本（也称为 Octave）中运行。但是，对于解决基本的代数方程，MATLAB 和 Octave 略有不同，因此我们将尝试在单独的部分中介绍 MATLAB 和 Octave。

我们还将讨论代数表达式的因式分解和化简。

在 MATLAB 中解决基本的代数方程

solve 函数用于解决代数方程。在最简单的形式中，solve 函数将用引号括起来的方程作为参数。

例如，让我们求解方程 x-5 = 0 中的 x

solve('x-5=0')

MATLAB 将执行上述语句并返回以下结果：

ans =
   5

您还可以这样调用 solve 函数：

y = solve('x-5 = 0')

MATLAB 将执行上述语句并返回以下结果：

y =
   5

您甚至可以不包含方程的右侧：

solve('x-5')

MATLAB 将执行上述语句并返回以下结果：

ans =
   5

如果方程涉及多个符号，则 MATLAB 默认情况下假设您正在求解 x，但是，solve 函数还有另一种形式：

solve(equation, variable)

其中，您也可以提及变量。

例如，让我们求解方程 v – u – 3t2 = 0 中的 v。在这种情况下，我们应该写：

solve('v-u-3*t^2=0', 'v')

MATLAB 将执行上述语句并返回以下结果：

ans =
   3*t^2 + u

在 Octave 中解决基本的代数方程

roots 函数用于在 Octave 中解决代数方程，您可以将上述示例编写如下：

例如，让我们求解方程 x-5 = 0 中的 x

实时演示 
roots([1, -5])

Octave 将执行上述语句并返回以下结果：

ans = 5

您还可以这样调用 solve 函数：

实时演示 
y = roots([1, -5])

Octave 将执行上述语句并返回以下结果：

y = 5

在 MATLAB 中解决二次方程

solve 函数还可以解决高阶方程。它通常用于解决二次方程。该函数返回方程的根，以数组的形式。

以下示例求解二次方程 x2 -7x +12 = 0。创建一个脚本文件并键入以下代码：

eq = 'x^2 -7*x + 12 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));

运行文件时，它会显示以下结果：

The first root is: 
   3
The second root is: 
   4

在 Octave 中解决二次方程

以下示例在 Octave 中求解二次方程 x2 -7x +12 = 0。创建一个脚本文件并键入以下代码：

实时演示 
s = roots([1, -7, 12]);

disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));

运行文件时，它会显示以下结果：

The first root is: 
   4
The second root is: 
   3

在 MATLAB 中解决高阶方程

solve 函数还可以解决高阶方程。例如，让我们求解三次方程 (x-3)2(x-7) = 0

solve('(x-3)^2*(x-7)=0')

MATLAB 将执行上述语句并返回以下结果：

ans =
   3
   3
   7

对于高阶方程，根很长，包含许多项。您可以通过将它们转换为双精度数来获得此类根的数值。以下示例求解四阶方程 x4 − 7x3 + 3x2 − 5x + 9 = 0。

创建一个脚本文件并键入以下代码：

eq = 'x^4 - 7*x^3 + 3*x^2 - 5*x + 9 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));
disp('The third root is: '), disp(s(3));
disp('The fourth root is: '), disp(s(4));

% converting the roots to double type
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));

运行文件时，它会返回以下结果：

The first root is: 
6.630396332390718431485053218985
 The second root is: 
1.0597804633025896291682772499885
 The third root is: 
- 0.34508839784665403032666523448675 - 1.0778362954630176596831109269793*i
 The fourth root is: 
- 0.34508839784665403032666523448675 + 1.0778362954630176596831109269793*i
Numeric value of first root
   6.6304
Numeric value of second root
   1.0598
Numeric value of third root
   -0.3451 - 1.0778i
Numeric value of fourth root
   -0.3451 + 1.0778i

请注意，最后两个根是复数。

在 Octave 中解决高阶方程

以下示例求解四阶方程 x4 − 7x3 + 3x2 − 5x + 9 = 0。

创建一个脚本文件并键入以下代码：

实时演示 
v = [1, -7,  3, -5, 9];
s = roots(v);

% converting the roots to double type
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));

运行文件时，它会返回以下结果：

Numeric value of first root
 6.6304
Numeric value of second root
-0.34509 + 1.07784i
Numeric value of third root
-0.34509 - 1.07784i
Numeric value of fourth root
 1.0598

在 MATLAB 中解决方程组

solve 函数还可以用于生成涉及多个变量的方程组的解。让我们举一个简单的例子来演示此用法。

让我们求解以下方程：

5x + 9y = 5

3x – 6y = 4

创建一个脚本文件并键入以下代码：

s = solve('5*x + 9*y = 5','3*x - 6*y = 4');
s.x
s.y

运行文件时，它会显示以下结果：

ans =
   22/19
ans =
   -5/57

同样，您可以求解更大的线性系统。考虑以下方程组：

x + 3y -2z = 5

3x + 5y + 6z = 7

2x + 4y + 3z = 8

在 Octave 中解决方程组

我们有一个稍微不同的方法来解决'n'个未知数的'n'个线性方程组。让我们举一个简单的例子来演示此用法。

让我们求解以下方程：

5x + 9y = 5

3x – 6y = 4

这样的线性方程组可以写成单个矩阵方程 Ax = b，其中 A 是系数矩阵，b 是包含线性方程右侧的列向量，x 是表示解的列向量，如下面的程序所示：

创建一个脚本文件并键入以下代码：

实时演示 
A = [5, 9; 3, -6];
b = [5;4];
A \ b

运行文件时，它会显示以下结果：

ans =

   1.157895
  -0.087719

同样，您可以求解如下所示的更大线性系统：

x + 3y -2z = 5

3x + 5y + 6z = 7

2x + 4y + 3z = 8

在 MATLAB 中展开和收集方程

expand 和 collect 函数分别展开和收集方程。以下示例演示了这些概念：

当您使用许多符号函数时，您应该声明您的变量是符号变量。

创建一个脚本文件并键入以下代码：

syms x   %symbolic variable x
syms y   %symbolic variable x
% expanding equations
expand((x-5)*(x+9))
expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7))
expand(sin(2*x))
expand(cos(x+y))
 
% collecting equations
collect(x^3 *(x-7))
collect(x^4*(x-3)*(x-5))

运行文件时，它会显示以下结果：

ans =
   x^2 + 4*x - 45
ans =
   x^4 + x^3 - 43*x^2 + 23*x + 210
ans =
   2*cos(x)*sin(x)
ans =
   cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y)
ans =
   x^4 - 7*x^3
ans =
   x^6 - 8*x^5 + 15*x^4

在 Octave 中展开和收集方程

您需要安装 symbolic 包，该包分别提供 expand 和 collect 函数来展开和收集方程。以下示例演示了这些概念：

当您使用许多符号函数时，您应该声明您的变量是符号变量，但 Octave 定义符号变量的方法有所不同。请注意 Sin 和 Cos 的用法，它们也在 symbolic 包中定义。

创建一个脚本文件并键入以下代码：

% first of all load the package, make sure its installed.
pkg load symbolic

% make symbols module available
symbols

% define symbolic variables
x = sym ('x');
y = sym ('y');
z = sym ('z');

% expanding equations
expand((x-5)*(x+9))
expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7))
expand(Sin(2*x))
expand(Cos(x+y))
 
% collecting equations
collect(x^3 *(x-7), z)
collect(x^4*(x-3)*(x-5), z)

运行文件时，它会显示以下结果：

ans =

-45.0+x^2+(4.0)*x
ans =

210.0+x^4-(43.0)*x^2+x^3+(23.0)*x
ans =

sin((2.0)*x)
ans =

cos(y+x)
ans =

x^(3.0)*(-7.0+x)
ans =

(-3.0+x)*x^(4.0)*(-5.0+x)

代数表达式的因式分解和化简

factor 函数对表达式进行因式分解，simplify 函数对表达式进行化简。以下示例演示了该概念：

示例

创建一个脚本文件并键入以下代码：

syms x
syms y
factor(x^3 - y^3)
factor([x^2-y^2,x^3+y^3])
simplify((x^4-16)/(x^2-4))

运行文件时，它会显示以下结果：

ans =
   (x - y)*(x^2 + x*y + y^2)
ans =
   [ (x - y)*(x + y), (x + y)*(x^2 - x*y + y^2)]
ans =
   x^2 + 4
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