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发表于 2005-10-7 15:56
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回复:(vincent2)[分享]mathematica命令大全
六、多项式函数 <BR>Variables[poly] 给出多项式poly中独立变量的列表 <BR>CoefficientList[poly, var] 给出多项式poly中变量var的系数 <BR>CoefficientList[poly, {var1,var2...}]给出多项式poly中变量var(i)的系数列?<BR>PolynomialMod[poly, m] poly中各系数mod m同余后得到的多项式,m可为整式 <BR>PolynomialQuotient[p, q, x] 以x为自变量的两个多项式之商式p/q <BR>PolynomialRemainder[p, q, x] 以x为自变量的两个多项式之余式 <BR>PolynomialGCD[poly1,poly2,...] poly(i)的最大公因式 <BR>PolynomialLCM[poly1,poly2,...] poly(i)的最小公倍式 <BR>PolynomialReduce[poly, {poly1,poly2,...},{x1,x2...}]得到一个表{{a1,a2,...},b}其中Sum[ai*polyi]+b=poly <BR>Resultant[poly1,poly2,var] 约去poly1,poly2中的var <BR>Factor[poly] 因式分解(在整式范围内) <BR>FactorTerms[poly] 提出poly中的数字公因子 <BR>FactorTerms[poly, {x1,x2...}] 提出poly中与xi无关项的数字公因子 <BR>FactorList[poly]给出poly各个因子及其指数{{poly1,exp1},{...}...} <BR>FactorSquareFreeList[poly] <BR>FactorTermsList[poly,{x1,x2...}] 给出各个因式列表,第一项是数字公 <BR>因子,第二项是与xi无关的因式,其后是与xi有关的因式按升幂的排排?<BR>Cyclotomic[n, x] n阶柱函数 <BR>Decompose[poly, x] 迭代分解,给出{p1,p2,...},其中p1(p2(...))=poly <BR>InterpolatingPolynomial[data, var] 在数据data上的插值多项式 <BR>data可以写为{f1,f2..}相当于{{x1=1,y1=f1}..} <BR>data可以写为{{x1,f1,df11,df12,..},{x2,f2,df21..} <BR>可以指定数据点上的n阶导数值 <BR>RootSum[f, form] 得到f[x]=0的所有根,并求得Sum[form[xi]] <BR>七、随机函数 <BR>Random[type,range] 产生type类型且在range范围内的均匀分布随机数 <BR>type可以为Integer,Real,Complex,不写默认为Real <BR>range为{min,max},不写默认为{0,1} <BR>Random[] 0~1上的随机实数 <BR>SeedRandom[n] 以n为seed产生伪随机数 <BR>如果采用了 <<BR>在2.0版本为 <<"D:\\Math\\PACKAGES\\STATISTI\\Continuo.m" <BR>Random[distribution]可以产生各种分布如 <BR>Random[BetaDistribution[alpha, beta]] <BR>stribution[alpha, beta]] <BR>Random[NormalDistribution[miu,sigma]]等 <BR>常用的分布如 <BR>BetaDistribution,CauchyDistribution,ChiDistribution, <BR>NoncentralChiSquareDistribution,ExponentialDistribution, <BR>ExtremeValueDistribution,NoncentralFRatioDistribution, <BR>GammaDistribution,HalfNormalDistribution, LaplaceDistribution, <BR>LogNormalDistribution,LogisticDistribution, <BR>RayleighDistribution,NoncentralStudentTDistribution, <BR>UniformDistribution, WeibullDistribution<BR>八、数值函数 <BR>N[expr] 表达式的机器精度近似值 <BR>N[expr, n] 表达式的n位近似值,n为任意正整数 <BR>NSolve[lhs==rhs, var] 求方程数值解 <BR>NSolve[eqn, var, n] 求方程数值解,结果精度到n位 <BR>NDSolve[eqns, y, {x, xmin, xmax}]微分方程数值解 <BR>NDSolve[eqns, {y1,y2,...}, {x, xmin, xmax}]微分方程组数值解 <BR>FindRoot[lhs==rhs, {x,x0}] 以x0为初值,寻找方程数值解 <BR>FindRoot[lhs==rhs, {x, xstart, xmin, xmax}] <BR>NSum[f, {i,imin,imax,di}] 数值求和,di为步长 <BR>NSum[f, {i,imin,imax,di}, {j,..},..] 多维函数求和 <BR>NProduct[f, {i, imin, imax, di}]函数求积 <BR>NIntegrate[f, {x, xmin, xmax}] 函数数值积分 <BR>优化函数: <BR>FindMinimum[f, {x,x0}] 以x0为初值,寻找函数最小值 <BR>FindMinimum[f, {x, xstart, xmin, xmax}] <BR>ConstrainedMin[f,{inequ},{x,y,..}] <BR>inequ为线性不等式组,f为x,y..之线性函数,得到最小值及此时的x,y..取值 <BR>ConstrainedMax[f, {inequ}, {x, y,..}]同上 <BR>LinearProgramming[c,m,b] 解线性组合c.x在m.x>=b&&x>=0约束下的最小值,x,b,c为向量,m为矩阵 <BR>LatticeReduce[{v1,v2...}] 向量组vi的极小无关组 <BR>数据处理: <BR>Fit[data,funs,vars]用指定函数组对数据进行最小二乘拟和 <BR>data可以为{{x1,y1,..f1},{x2,y2,..f2}..}多维的情况 <BR>emp: Fit[{10.22,12,3.2,9.9}, {1, x, x^2,Sin[x]}, x] <BR>Interpolation[data]对数据进行差值, <BR>data同上,另外还可以为{{x1,{f1,df11,df12}},{x2,{f2,.}..}指定各阶导数 <BR>InterpolationOrder默认为3次,可修改 <BR>ListInterpolation[array]对离散数据插值,array可为n维 <BR>ListInterpolation[array,{{xmin,xmax},{ymin,ymax},..}] <BR>FunctionInterpolation[expr,{x,xmin,xmax}, {y,ymin,ymax},..]以对应expr[xi,yi]的为数据进行插值 <BR>Fourier 对复数数据进行付氏变换 <BR>InverseFourier 对复数数据进行付氏逆变换 <BR>Min[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最小值 <BR>变换 <BR>Min[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最小值 <BR>Max[{x1,x2...},{y1,y2,...}]得到每个表中的最大值 <BR>Select[list, crit] 将表中使得crit为True的元素选择出来 <BR>Count[list, pattern] 将表中匹配模式pattern的元素的个数 <BR>Sort 将表中元素按升序排列 <BR>Sort[list,p] 将表中元素按p[e1,e2]为True的顺序比较list的任两个元素e1,e2,实际上Sort中默认p=Greater <BR>集合论: <BR>Union[list1,list2..] 表listi的并集并排序 <BR>Intersection[list1,list2..] 表listi的交集并排序 <BR>Complement[listall,list1,list2...]从全集listall中对listi的差集<BR>九、虚数函数 <BR>Re[expr] 复数表达式的实部 <BR>Im[expr] 复数表达式的虚部 <BR>Abs[expr] 复数表达式的模 <BR>Arg[expr] 复数表达式的辐角 <BR>Conjugate[expr] 复数表达式的共轭 <BR> |
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