MATLAB. 4. gyakorlat. Lineáris egyenletrendszerek, leképezések



Hasonló dokumentumok
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

Programozás I gyakorlat

2004. december 1. Irodalom

Gépi forgácsoló Gépi forgácsoló

Digitális technika (VIMIAA01) Laboratórium 1

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Lineáris algebra gyakorlat

Jelek tanulmányozása

Bevezetés a lágy számítás módszereibe

Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Rel aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

2011. március 9. Dr. Vincze Szilvia

A döntő feladatai. valós számok!

Párhuzamos programozás

MBLK12: Relációk és műveletek (levelező) (előadásvázlat) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)

1. forduló. MEGOLDÁSOK Pontszerző Matematikaverseny 2015/2016-os tanév

Áramlástechnikai gépek soros és párhuzamos üzeme, grafikus és numerikus megoldási módszerek (13. fejezet)

Azonosító jel: Matematika emelt szint

MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA május 8.

MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA május 3.

Egyszerű áramkörök vizsgálata

Érettségi feladatok Algoritmusok egydimenziós tömbökkel (vektorokkal) 1/6. Alapműveletek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A táblázatkezelő felépítése

Fókuszban a formahibák. Konzultációs nap Minőségfejlesztési Iroda szeptember 18. Fekete Krisztina

ÍRÁSBELI FELADAT MEGOLDÁSA

6. előadás. Matlab 1. (Ismerkedés, környezet, adattípusok) Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor. Széchenyi István Egyetem

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, május 29.) Maróti Miklós

Vektoralgebrai feladatok

MATLAB. 3. gyakorlat. Mátrixműveletek, címzések

Az aktiválódásoknak azonban itt még nincs vége, ugyanis az aktiválódások 30 évenként ismétlődnek!

MATEMATIKA HETI 3 ÓRA

Függvények ábrázolása

Programozható irányítóberendezések és szenzorrendszerek ZH. Távadók. Érdemjegy

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY FŐVÁROSI DÖNTŐ SZÓBELI (2005. NOVEMBER 26.) 5. osztály

ÚTMUTATÓ A KONTROLL ADATSZOLGÁLTATÁS ELKÉSZÍTÉSÉHEZ (2012-TŐL)

Mágneses szuszceptibilitás vizsgálata

Használható segédeszköz: szabványok, táblázatok, gépkönyvek, számológép

Időzített rendszerek és az UPPAAL

Csoportosított adatok megjelenítése sorhalmaz függvények használatával

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY DÖNTŐ osztály

- mit, hogyan, miért?

ELLENÁLLÁSOK PÁRHUZAMOS KAPCSOLÁSA, KIRCHHOFF I. TÖRVÉNYE, A CSOMÓPONTI TÖRVÉNY ELLENÁLLÁSOK PÁRHUZAMOS KAPCSOLÁSA. 1. ábra

CAD-CAM

IV.5. GARÁZS 1. A feladatsor jellemzői

Koordináta - geometria I.

Vektoros elemzés végrehajtása QGIS GRASS moduljával 1.7 dr. Siki Zoltán

G Szabályfelismerés feladatcsomag

1. Írja fel prímszámok szorzataként a 420-at! 2. Bontsa fel a et két részre úgy, hogy a részek aránya 5 : 4 legyen!

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Szászné Simon Judit; dátum: november. I. rész

A C programozási nyelv VI. Parancssori argumentumok File kezelés

Analízis elo adások. Vajda István szeptember 24. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

MATEMATIKA VERSENY

xdsl Optika Kábelnet Mért érték (2012. II. félév): SL24: 79,12% SL72: 98,78%

Útmutató a vízumkérő lap kitöltéséhez

Lineáris algebra jegyzet

MÁTRIXOK SAJÁTÉRTÉKEINEK ÉS SAJÁTVEKTORAINAK KISZÁMÍTÁSA. 1. Definíció alkalmazásával megoldható feladatok

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 30%.

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

DLookup függvény 1. (5)

Programozás I ZH, Név:... EHA:... A. csoport. 25 pont. Gyakorlatvezető:...

Készítsen négy oldalas prezentációt egy vállalat bemutatására!

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY ORSZÁGOS DÖNTŐ SZÓBELI (2012. NOVEMBER 24.) 3. osztály

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK

3. Matematikai logika (megoldások)

Adatok ábrázolása, adattípusok. Összefoglalás

Conjoint-analízis példa (egyszerűsített)

Földrajzi helymeghatározás

Operációkutatás. 2. konzultáció: Lineáris programozás (2. rész) Feladattípusok

Analízis elo adások. Vajda István október 3. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták, lineáris függetlenség

I. rész. Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati. Név:...osztály:... Matematika kisérettségi május 15. Fontos tudnivalók

A Hozzárendelési feladat megoldása Magyar-módszerrel

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Geometria IV.

5. Előadás. Matlab függvények, Salamon Júlia. Előadás I. éves mérnök hallgatók számára

M A G Y A R K O N G R E S S Z U S I I R O D A

HWDEV-02A GSM TERMOSZTÁT

Feladatok diszkriminancia anaĺızisre

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

Előre is köszönjük munkádat és izgatottan várjuk válaszaidat! A Helleresek

Kidolgozott. Dudás Katalin Mária

Kombinatorika. 9. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Kombinatorika p. 1/

Vegyes tételek könyvelése felhasználói dokumentum Lezárva:

A mérés célja: Példák a műveleti erősítők lineáris üzemben történő felhasználására, az előadásokon elhangzottak alkalmazása a gyakorlatban.

MAGYAR KÜZDELMEK HARMADIK GYAKORLAT ELINDULÁS NYERS SZÖVEG RENDBETÉTELE (ISMÉTLÉS) ÜZLETI INFORMATIKAI ESZKÖZÖK Kiadványszerkesztés

3. Térvezérlésű tranzisztorok

Fordítóprogramok Készítette: Nagy Krisztián

Számítógép-hálózatok Egyéni Feladat

Ha a síkot egyenes vagy görbe vonalakkal feldaraboljuk, akkor síkidomokat kapunk.

Az új modulrendszer tapasztalatai

Khi-négyzet próbák. Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

QGIS tanfolyam (ver.2.0)

Puskás Tivadar Távközlési Technikum

Petz D enes Line aris anal ızis

Amit a Hőátbocsátási tényezőről tudni kell

SÜTIK TÖRLÉSE. Készült: Módosítva:

Átírás:

MATLAB 4. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek, leképezések

Menetrend Kis ZH MATLAB függvények Lineáris egyenletrendszerek Lineáris leképezések

Kis ZH pdf

MATLAB függvények a szkriptekhez hasonlóan az Editorban készülnek.m kiterjesztés, NE kezdődjön számmal a fájlnév, NE legyen benne space és NE egyezzen meg beépített függvény nevével (pl. plot.m) function kulcsszóval kezdődik, end zárja le bemenő paraméterek és lehetséges kimenetek saját, lokális scope (a nem visszatérési értékként megadott változók csak a függvény futása alatt léteznek)

peldafv.m function kimenet = peldafv(bemenet1, bemenet2) % Példafüggvény help bejegyzése. A két bemenő % paraméter tetszőleges szám lehet, a kimenet % ezek összege. end kulonbseg = bemenet1 bemenet2; kimenet = bemenet1 + bemenet2; 1. help peldafv 2. hívjuk meg a függvényt: osszeg = peldafv(2.3, 5.6); 3. Mi van a Workspace-ben?

Példa 1. Írjunk függvényt, amely két bemenő paraméterrel és egy visszatérési értékkel rendelkezik. A bemenő paraméterek közül az első egy mátrix, a második pedig egy egész szám 1 és 3 között. A függvény a második bemenő paraméter értéke alapján a következőket adja vissza: 1 esetén az első paraméterként kapott mátrix rangját 2 esetén a mátrix determinánsát 3 esetén a mátrix inverzét A feltételvizsgálathoz switch struktúrát használjunk!

Megoldás 1. function kimenet = MatrixMuv(matrix, kapcsolo) end switch kapcsolo case 1 kimenet = rank(matrix); case 2 kimenet = det(matrix); case 3 kimenet = inv(matrix); otherwise error('hibás kapcsoló érték.'); end

Megoldás 1. - ellenőrzés >> M = [3 2 7;8 10 23;15 4 1]; >> M_rang = MatrixMuv(M,1) M_rang = 3 >> M_det = MatrixMuv(M,2) M_det = -398.0000 >> M_inv = MatrixMuv(M,3) M_inv = 0.2060-0.0653 0.0603-0.8467 0.2563 0.0327 0.2965-0.0452-0.0352 >> M*M_inv ans = 1.0000 0-0.0000 0.0000 1.0000-0.0000 0.0000-0.0000 1.0000

Lineáris egyenletrendszerek ( ax+by+cz=d ex+ fy+ gz=h ix+ jy+kz=l ) ( a11 x1+a12 x2+a13 x3=b1 a 21 x 1 +a 22 x 2 +a 23 x 3 =b 2 a 31 x 1 +a 32 x 2 +a 33 x 3 =b 3 ) A x=b A 1 A x=a 1 b x= A 1 b

Példa 2. Anna, Béla és Cili Münchenbe utaznak a hétvégére vonattal. Amint leszállnak a RailJet-ről, elhatározzák, hogy gyümölcsöt vesznek. Be is térnek az első kisboltba, ahol: Anna vásárol három almát, 12 banánt és egy narancsot, összesen 2.36 EUR-ért. Béla 12 almát és két narancsot vesz 5.26 EUR-ért. Cili két banánt és három narancsot vesz 2.77 EUR-ért. Számoljuk ki, hogy mennyibe került az egyes gyümölcsök darabja!

Megoldás 2. >> A = [3 12 1;12 0 2;0 2 3] A = 3 12 1 12 0 2 0 2 3 >> b = [2.36;5.26;2.77] b = 2.3600 5.2600 2.7700 >> x = inv(a)*b x = 0.2900 0.0500 0.8900 >> x = A\b x = Ezt használjuk! (gyorsabb és pontosabb, mint az inv()) 0.2900 0.0500 0.8900

Példa 3. Feladat: Adjuk meg I 1, I 2 és I 3 irányát és nagyságát!

Megoldás 3. >> A = [1-1 -1;50 20 0;0-20 60] A = 1-1 -1 50 20 0 0-20 60 >> I = A\b I = -0.1346-0.3635 0.2288 >> b = [0;-14;21] b = Eredmény: 0-14 21 I 1 = 134.6 ma, a csomópontból kifelé I 2 = 363.5 ma, a csomópontba befelé I 3 = 228.8 ma, a csomópontból kifelé

Megoldás 3. - szimuláció Qucs (http://qucs.sourceforge.net/) >> I = A\b I = -0.1346-0.3635 0.2288

Lineáris leképezések Minden mátrix egy lineáris leképezésnek tekinthető. A gyakorlaton csak 2D leképezésekről lesz szó.

Példa 4. Töltsük be a house.mat fájlt és rajzoljuk ki a house változó tartalmát! Végezzük el az alábbi mátrixok által megadott transzformációkat az alakzaton és rajzoljuk ki az eredményeket egy ábrán, 4 subplotra: [ A = 0.5 0 ] 1 0 1 A 2 =[ 1 0 ] 0 0.5 A 3 = [ 0 1 0.5 0 ] A 4 = [ 0.5 0 0 1 ]

Megoldás 4. load house.mat figure(1); plot(house(:,1),house(:,2)); axis equal; title('house'); % transzformációk % elvégzése H1 = house*a1; H2 = house*a2; H3 = house*a3; H4 = house*a4;

Megoldás 4. load house.mat figure(1); plot(house(:,1),house(:,2)); axis equal; title('house'); % transzformációk % elvégzése H1 = house*a1; H2 = house*a2; H3 = house*a3; H4 = house*a4; figure(2); subplot(221); plot(h1(:,1),h1(:,2)); axis equal title('house*a1'); subplot(222); plot(h2(:,1),h2(:,2)); axis equal title('house*a2'); subplot(223); plot(h3(:,1),h3(:,2)); axis equal title('house*a3'); subplot(224); plot(h4(:,1),h4(:,2)); axis equal title('house*a4');

2D forgatás 2D esetben forgatásról a rajzolási síkra merőleges (általában Z) tengely körül beszélhetünk. Forgatási transzformációs mátrix (φ szöggel): [ R(φ)= cos(φ) sin (φ) ] sin(φ) cos(φ)

Példa 5. Rajzoljuk ki a house változó 15-15 fokkal elforgatott változatait 90 fokig! Ehhez írjunk egy for ciklust, amely minden iterációban elvégez egy kirajzolást! (az adott forgatási szöget a ciklusváltozó jelöli) A program futásának gombnyomásig történő késleltetését a pause paranccsal érhetjük el.

Megoldás 5. % ha nem lenne betöltve load house.mat figure(3); for ang = 0:15:90 % aktuális forgatási szög phi = ang; % aktuális forgatási mátrix R = [cosd(phi) -sind(phi); sind(phi) cosd(phi)]; % forgatás elvégzése HR = house*r; % kirajzolás plot(hr(:,1),hr(:,2)); xlim([-10 10]); Ylim([-10 10]); title(['forgatás ' num2str(ang) ' fokkal']); end % a futás megállítása tetszőleges % billentyű megnyomásáig pause;