西安交通大学数学实验报告模板.docx
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西安交通大学数学实验报告模板
西安交通大学
数学实验报告
实验名称 Matlab期末实验报告
学院电信学院
专业班级 计算机26班
姓 名
学 号
朱增梅
2120505129
石磊
2120505140
尹畅畅
2120505145
2013年6月
实验一:
一、【实验目的】
了解MATLAB软件,熟悉MATLAB的操作与运用,编写程序,解决一些给出的实际问题或数学问题。
二、【实验题目】
一个对称的地下油库,内部设计如下图所示:
横截面为圆,中心位置处的截面半径为3m,上下底处的半径为2m,高为12m,纵截面的两侧是顶点在中心位置的抛物线,试求:
(1)油库内油面的深度为h(从底部算起)时,库内的油量容积V(h)
Z
(2)设计测量油库油量的标尺,即当油量容积V已知时,算出油的深度h,刻出油量大小,试给出当V=10,20,30……时油的深度。
y
X
三、【实验程序】
设抛物线方程为:
根据题设条件知:
解得:
任取
,在
上,
则:
程序为:
>>symsx
>>int('pi*(x^2/(-36)+1/3*x+2)^2',x)
得到
用求定积分的数值解trapz命令求出油库的容积:
>>h0=12;y=0:
0.01:
h0;
>>fy=pi*(-y.^2/36+y/3+2).^2;
>>V0=trapz(y,fy);
>>fprintf('ThevolumnoftheoilbankisV=%.8f\n',V0);
结果:
最大储油量约为271.4335立方米
fori=10:
10:
270
c=roots([1/6480,-1/216,0,2/3,4,-i/pi])
end
得到结果为:
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0.7117
1.3092
1.8372
2.3182
2.7656
3.1878
3.5908
3.9790
4.3559
100
110
120
130
140
150
160
170
180
4.7240
5.0857
5.4431
5.7978
6.1515
6.5060
6.8628
7.2238
7.5909
190
200
210
220
230
240
250
260
270
7.9663
8.3527
8.7534
9.1725
9.6158
10.0914
10.6116
11.1971
11.8880
作图显示:
四、【实验结果】
1.最大储油量约为271.4335立方米。
2.
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0.7117
1.3092
1.8372
2.3182
2.7656
3.1878
3.5908
3.9790
4.3559
100
110
120
130
140
150
160
170
180
4.7240
5.0857
5.4431
5.7978
6.1515
6.5060
6.8628
7.2238
7.5909
190
200
210
220
230
240
250
260
270
7.9663
8.3527
8.7534
9.1725
9.6158
10.0914
10.6116
11.1971
11.8880
五、【实验总结】
通过软件的使用,将作业题通过matlab计算出,使得运算更加迅速和精确,更好的实现一些比较复杂数学问题的解决。
数量掌握软件的使用,并适当编程就可以让一些看似运算复杂无法解决的问题交给电脑去处理,能成功实现要求。
实验二:
一、【实验目的】
本实验的目的是通过对矿区面积的计算,掌握定积分的近似计算方法,对有关数值积分的有关理论和数值计算方法有所了解
二、【实验题目】
煤矿的储量估计,下表给出了某露天煤矿在平面矩形区域(800m
600m)上,在纵横均匀的网格交点处测得的煤层厚度(单位:
m)(由于客观原因,有些点无法测量煤层厚度,这里用/标出),其中的每个网格都为(10m
8m)的小矩形,试根据这些数据,来估算出该矩形区域煤矿的储藏量(体积)
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
1
/
/
12.5
13.5
17.2
/
8.8
14.7
8.0
13.0
/
2
/
/
/
15.6
18.2
13
6.4
8.9
9.2
11.7
/
3
/
12
13.5
13.5
17.8
16.9
13.2
/
/
/
/
4
7.5
12.6
14.9
18.7
17.7
17.5
14.7
13
/
/
6.5
5
8.9
7.8
12.4
13.5
15.7
17.6
11.7
9.6
9.2
9.5
8.6
6
/
/
/
13.7
13.6
16.5
12.5
8.7
9.7
/
/
7
/
/
8.6
11.8
12.5
11.3
13.4
/
/
/
/
三、【实验程序】
(1)分行数据拟合:
第一行:
y=[12.513.517.28.814.78.013.0];
x=[160240320480560640720];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,2);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=14.271814.102713.882613.611613.289612.916512.492512.017511.491610.914610.2867、
第二行:
y=[15.618.2136.48.99.211.7];
x=[240320400480560640720];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,1);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=19.100017.892916.685715.478614.271413.064311.857110.65009.44298.23577.0286
第三行:
y=[1213.513.517.816.913.2];
x=[80160240320400480];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,1);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=12.433313.019013.604814.190514.776215.361915.947616.533317.119017.704818.2905
第四行:
y=[7.512.614.918.717.717.514.7136.5];
x=[080160240320400480560800];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,4);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=7.502812.352215.771817.679418.110817.219415.275912.66909.90507.60776.5188
第五行:
y=[8.97.812.413.515.717.611.79.69.29.58.6];
x=[080160240320400480560640720800];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,4);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=8.22459.328711.683013.957815.269015.177913.691111.26118.78537.60709.5147
第六行:
y=[13.713.616.512.58.79.7];
x=[240320400480560640];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,2);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=8.135010.832912.770013.946414.362114.017112.911411.04508.41795.03000.8814
第七行:
y=[8.611.812.511.313.4];
x=[160240320400480];
plot(x,y,'k.','markersize',15)
axis([0800020])
grid;
holdon
t=0:
80:
800;
p=polyfit(x,y,2);
u=polyval(p,t)
plot(t,u,'r--')
u=3.78006.74009.114310.902912.105712.722912.754312.200011.06009.33437.0229
(2)运用插值法对煤层储量进行估计:
主程序如下
x=0:
80:
800;
y=0:
100:
600;
z=[14.2,14.1,12.5,13.5,17.2,12.9,8.8,14.7,8.0,13.0,10.3;
19.1,17.9,16.7,15.6,18.2,13,6.4,8.9,9.2,11.7,7.0;
12.4,12,13.5,13.5,17.8,16.9,13.2,16.5,17.1,17.7,18.3;
7.5,12.6,14.9,18.7,17.7,17.5,14.7,13,9.9,7.6,6.5;
8.9,7.8,12.4,13.5,15.7,17.6,11.7,9.6,9.2,9.5,8.6;
8.2,9.3,11.7,13.7,13.6,16.5,12.5,8.7,9.7,7.6,9.5;
8.1,10.8,8.6,11.8,12.5,11.3,13.4,11.0,8.4,5.0,0.88];
[x0,y0]=meshgrid(0:
1:
800,0:
1:
600);
z1=interp2(x,y,z,x0,y0,'linear');
z2=interp2(x,y,z,x0,y0,'cubic');
z3=interp2(x,y,z,x0,y0,'spline');
surf(x0,y0,z1)
%surf(x0,y0,z2)
%surf(x0,y0,z3)
shadinginterp;
fori=1:
601
forj=1:
801
M(i,j)=z1(i,j);
%M(i,j)=z2(i,j);
%M(i,j)=z3(i,j);
end
end
sum(sum(M))
四、【实验结果】
1.线性结果:
ans=6.0777e+006
2.三次插值:
ans=6.0964e+006
3.三次样条插值:
ans=6.0873e+006
五、【实验总结】
通过对本次实验结果进行分析该程序较好的完成了实验的各项要求,达到了预期效果。
插值法的使用与联系,在本次实验过程中得到了综合使用,使我们又有一次新的体会与经历。
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