利用MATLAB求方程y1=3x1+x2+x3，y2=3x1-x2-x3在x1=-2，x2=3，x3=1时的值

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,1); %列向量均值 % avg2=mean(i,2); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=0; for x=1:m for y=

描述 给定三角形.矩形.圆等二维几何图形,请根据面积从大到小进行排序. 主函数里的代码已经给出,请补充完整,提交时请勿包含已经给出的代码. int main() { vector<CShape*> vec; //为了使用多态,使用指针数组 string name; int num[3]= {}; //用于存储3种形状的ID while(cin>>name) { if(name=="rectangle") { CPoint p1, p2; cin>>p

最近开始了模式识别的学习,在此之前需要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义,也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每个环节,从事着模式识别的活动.可以说每个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动.坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路,对观察到的现象作出判断,对听到的声音作出反应,判断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们判断是非,判别事物的过程

牛顿迭代法 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊方法(Newton-Raphson method),它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法.多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要. 方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根.牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来求方程的重根.复根,此时线性

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

//求方程ax^2+bx+c=0的根 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a,b,c,dis,x1,x2; printf("请输入a,b,c的值: "); scanf("%f %f %f",&a,&b,&c); dis=b*b-4*a*c; if(dis<0) { printf("该函数无实根.\n"); return

题目描述 求方程 的根,用三个函数分别求当b^2-4ac大于0.等于0.和小于0时的根,并输出结果.从主函数输入a.b.c的值. 输入 a b c 输出 x1=? x2=? 样例输入 4 1 1 样例输出 x1=-0.125+0.484i x2=-0.125-0.484i 提示 主函数已给定如下,提交时不需要包含下述主函数 /*  C代码或C++代码   */ int main() { float a,b,c,q; void shigen(float,float,float); void den

THE SECANT METHOD In numerical analysis, the secant method is a root-finding algorithm that uses a succession of roots of secant lines to better approximate a root of a function f. The secant method can be thought of as a finite difference approximat

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160