截断误差matlab-截断误差什么意思

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本文目录一览：

• 1、我用Matlab和Dsp对同一组数据进行了fft变换,但两者的结果却是相差甚远...
• 2、Matlab中,乘积、点积、叉积有何区别?如何应用?
• 3、matlab怎么用梯形法则判断是否满足精度?
• 4、matlab中ode45,4和5分别代表什么?
• 5、请教matlab中的计算问题,可能和精度有关?

我用Matlab和Dsp对同一组数据进行了fft变换,但两者的结果却是相差甚远...

1、图像的细节对应的是高频部分，轮廓对应的是图像的低频部分，所以要留下轮廓的话应该去掉高频，结果是图像被模糊了。

2、直接对其使用ceil函数，可以向上取整：即大于等于给定数据的最小整数。使用floor函数可以进行向下取整。如图，将矩阵A中的每个元素取小于等于该元素的最大整数。使用fix函数则可以去除小数部分。

3、一组数据，用vb求fft，数据需要归一化。归一化后求FFT和没有归一化的值幅值相差一个倍数，各次谐波的角度不变。这个倍数就是归一化的过程缩小的倍数。

Matlab中,乘积、点积、叉积有何区别?如何应用?

1、矩阵点乘和叉乘的区别如下：点乘计算得到的结果是一个标量，叉乘得到的结果是一个垂直于原向量构成平面的向量。点乘又叫向量的内积，叉乘又叫向量的外积。

2、运算结果不同：叉乘运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。点乘，也叫数量积。结果是一个向量在另一个向量方向上投影的长度，是一个标量。

3、两者的运算结果不同：点乘的运算结果得到的结果为一个标量。叉乘的运算结果为一个向量而不是一个标量；应用范围不同：点乘的应用范围是线性代数，叉乘的应用范围十分广泛，通常应用于物理学光学和计算机图形学中。

4、向量的叉乘会得到一个新的向量，该向量垂直于ab所在平面，符合右手螺旋定则，四根手指从a到b，a×b和大拇指同向。应用 在生产生活中，点积应用广泛。利用点积可判断一个多边形是否面向摄像机还是背向摄像机。

5、两者的应用范围不同：点乘的应用范围：线性代数。叉乘的应用范围：其应用也十分广泛，通常应用于物理学光学和计算机图形学中。计算过程不同。点乘：点乘是两个向量的模的乘积再乘上两个向量夹角的余弦值。

matlab怎么用梯形法则判断是否满足精度?

matlab中，用梯形法计算定积分的函数是trapz函数。tapz调用格式为：Z = trapz（X，Y，DIM）X为自变量，可以缺省，缺省时函数将做间隔为1的积分。

【求解方法】用预估校正Euler法来求解，其方法是： 第一步，根据y（0）=1边界值，通过折线法计算，提供初值，即 上述式（1）也就是预报公式。 第二步，根据初值，通过梯形法计算，得到较精确的值，即 上述式（2）也就是校正公式。

直接验证梯形公式（1）与中矩形公式（2）具有一次代数精度，而辛甫生公式（3）则 具有3次代数精度。

当n趋于无穷大时，梯形的面积之和将逼近原函数围成的面积。

.001。用梯形递推化方法计算：231Ixdx=∫，给出精度达到0.001的定积分近似值。积分结果为曲线与x轴之间部分的面积，也即为每份面积之和。

matlab中ode45,4和5分别代表什么?

1、ode45是用4阶方法提供候选解，5阶方法控制误差，是一种自适应步长的方法。而我们平时用的4阶和5阶龙格库塔法的公式中步长是给定的。

2、ode45表示***用四阶-五阶Runge-Kutta算法，它用4阶方法提供候选解，5阶方法控制误差，是一种自适应步长（变步长）的常微分方程数值解法，其整体截断误差为（Δx）^5。解决的是Nonstiff（非刚性）常微分方程。

3、ode45是基于四点法和五点法的解微分方程数值解的方法，ode23等也一样，都是基于已知点“预测”下一个点的函数值的方法，不同的算法“预测”的方法不一样。

4、ode45 解非刚性微分方程，中等精度，使用Runge-Kutta法的四五阶算法。ode113 解非刚性微分方程，变精度变阶次Adams-Bashforth-Moulton PECE算法。ode23t 解中等刚性微分方程，使用自由内插法的梯形法则。

5、ode45基于显式4-5阶龙格库塔公式，其算法属于单步法；ode15s是一个变阶求解器，用的是多步法。对于很多问题，这些求解器都是可以使用的，尽管可能存在一些效率和精度方面的差异。

6、[t，x]=ode45（f，[0，10]，[1；2；3；4]）； 中的[1；2；3；4]代表 一个列向量作为参数值。

请教matlab中的计算问题,可能和精度有关?

Matlab中默认是双精度浮点类型（double），这个精度已经很高了。可以通过对应的设置来避免这种浮点计算误差。

这是matlab计算精度导致的。matlab中计算精度默认为16位有效数字。你取的这两个数刚好本身可以在精度范围内分辨，但是进行加法计算以后得到的两个数恰好不可分辨。如果要消除这个问题，可以***用符号运算。

你的问题与精度没关系，因为你的算子中存在指数衰减因子，但参变量大于某个程度时，已经衰减到稳定程度，你也将结果夸大了，还没衰减到足够深度时，如0.99995等其它一些结果还是有的。

matlab计算时默认的***用double类型的数据，所以绝大多数的数值都是存在误差的。在比较两个数是否相等时，就判断这两个数的差是否在误差内，在内部就认为想等，在外部就认为不等。

这个属于计算机计算精度的问题。我们知道，0.3/0.025=12，但是计算机计算出来的，会有一点点的误差。

造成精度不够。例如数值“233000.25”会变成“3E05”，导致后面的0.25丢失。解决方法，使用dlmwrite（）函数导出时可以设置精度。注意，如果使用writematrix（）函数导出数据，需要2019a以上的matlab版本才行。

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