2.5. Системы математических вычислений MatLab
Графический интерфейс пользователя и простейшие вычисления.
MatLab (англ. Matrix Laboratory – матричная лаборатория), разработанная фирмой MathWorks, Inc.(США), является интерактивной системой для выполнения инженерных, экономических, научных и других расчетов. В MatLab интегрирован мощный математический аппарат, позволяющий решать сложные задачи анализа динамических систем, а также систем управления с предоставлением пользователю эффективных средств графического отображения информации.
Графический интерфейс пользователя MatLab состоит из 4 независимых окон, имеющих следующие названия:
- Command Window (Командное окно) - область ввода команд и вывода получаемых результатов. ;
- Workspace (Рабочая область) - область отображения всех переменных, используемых в текущем сеансе работы.;
- Command History (Окно истории команд) - перечень команд, выполнявшихся ранее.;
- Current Directory (Список файлов) - один из элементов панели инструментов (в верхней части экрана), на который указывается папка, которая будет по умолчанию использоваться для всех операций с файлами.
Вид окна можно изменять с помощью команд из меню Desktop, а также используя стандартные возможности управления окнами.
В рабочей области окна Command Window находится строка ввода команд, отмеченная знаком курсора >>, в которой можно вводить числа, имена переменных и знаки операций, составляющих в совокупности выражения. Имена переменных должны начинаться с буквы и состоять из букв, цифр и знаков припинания.
Вид команд, вводимых в командном окне, очень нагляден. Например, если ввести x = 4*3 и нажать клавишу Enter, то на экран выводится результат. После отображения результатов вычисления в командном окне создается новая строка ввода команд, отмеченная знаком >>. При этом выполненная команда отображается в окне истории команд (Command History), а в рабочей области (Workspace ) создается переменная х.
Если команда завершается точкой с запятой, то ее результат не выводится на экран. Если при выполнении команды не указана переменная, которой должен быть присвоен результат, то он по умолчанию присваивается переменной ans.
Новую команду в командном окне можно вводить только в строке ввода, в которой находится курсор. В эту строку можно копировать команды, выполненные ранее, используя обычные способы копирования. Кроме того, команды, выполненные ранее, можно вызывать в строку ввода из окна истории команд (двойным щелчком или перетаскиванием с помощью мыши), а также нажатиями клавиши "Стрелка вверх".
С переменными можно работать в рабочей области. Двойной щелчок по имени переменной в рабочей области вызывает редактор в виде электронной таблицы, в котором можно изменять значение переменной, строить графики (если переменная представляет собой матрицу) и выполнять ряд других операций. Кроме того, для переменных в рабочей области можно использовать команды контекстного меню, вызываемого правой кнопкой мыши.
Заглавные и строчные буквы в именах переменных различаются. Имеется возможность просмотра краткой подсказки но любой функции. Для этого используется команда help. Например, для получения подсказки о функции sin следует в окне команд ввести help sin. Для очистки командного окна используется команда clc.
Представление и отображение данных в MatLab
Основной тип данных, используемый в MatLab ‑ вещественные числа (тип double). Точность представления - 15 значащих цифр. Для управления форматом представления данных на экране используется команда format. Основные форматы вывода данных на экран следующие: format short - вывод с точностью до четырех значащих цифр после запятой (используется по умолчанию); format long - полное представление числа. Выбранный формат применяется до тех пор, пока не будет введена команда format с другим форматом.
Значения переменных, вычисленных в течение текущего сеанса работы, сохраняются в специально зарезервированной области оперативной памяти компьютера, называемой рабочей областью. Значения переменных, необходимость хранения которых нецелесообразна, удаляются командой
clear name1 name2 …
Здесь name1, name2, … - имена удаляемых переменных.
Для удаления всех переменных используется команда
clear
Содержимое рабочей области (т.е. значения всех переменных) можно сохранить на диске, используя команду меню File, Save Workspace As..., или команду save имя файла в командном окне. Файл с содержимым рабочей области сохраняется с расширением .mat. При выходе из MatLab содержимое рабочей области теряется, поэтому, прежде чем завершать сеанс работы в MatLab, необходимо сохранить рабочую область.
Для загрузки сохраненного содержимого рабочей области используется команда меню File, Open или команда load имя файла в командном окне. Имя файла в командах save и load задается по обычным правилам. Если при сохранении или загрузке файла не указывается путь, то используется папка, указанная в поле окна Current Directory.
Все команды, вводимые в MatLab, а также результаты их выполнения, выводимые в командном окне, можно сохранять в текстовом файле. Для этого требуется ввести команду diary имя_файла. Для прекращения вывода команд и результатов в файл используется команда diary off.
Операции с матрицами
Все данные в MatLab рассматриваются как матрицы. Даже обычная переменная представляет собой матрицу размером 1x1.
Применяются следующие простейшие способы задания матриц:
- перечислением;
- в виде диапазона значений (с помощью операции "двоеточие");
- с помощью специальных функций.
Например, требуется задать для дальнейшего применения следующие матрицы:
a = (3 6 5), b = .
Для этого ввести:
а=[3 6 5]
b=[5 7 9; 6 2 1]
Как видно, матрицы вводятся в квадратных скобках. Если матрица двумерная (многомерная), то она вводится по строкам; при вводе в одной строке конец строки обозначается точкой с запятой. Элементы матрицы разделяются пробелами. Вместо пробела в качестве разделителя элементов матриц можно использовать запятую, например:
а=[3,6,5]
b=[5,7,9; 6,2,1]
Вычисления с матрицами
Основные приемы работы с матрицами рассмотрим на следующих примерах.
Задать матрицу-строку:
>> s1 =[1 3 2]
s1 =
1 3 2
Задать матрицу-столбец:
>> s2=[2;1;-1]
s2 =
2
1
-1
Задать одномерную матрицу-строку, содержащую числа от 0 до 10 с шагом 0,1.
В конце команды вставить точку с запятой, чтобы созданная матрица (в рассматриваемом примере из 101 элемента) не выводилась на экран.
>> dialр=0:0.1:10;
4. Вычислить скалярное произведение векторов
>> a=[1 2 3];
>> b=[3 2 1];
>> a* b'
ans =
10
В соответствии с правилами умножения матриц, принятыми в линейной алгебре, можно умножать вектор-строку на вектор столбец, поэтому, для вычисления скалярного произведения необходимо, как видно, предварительно транспонировать вектор b: «'» – символ транспонирования.
5. Поэлементное умножение векторов
>> a=[1 2 3];
>>b=[3 2 1];
>> а.*b
ans =
3 4 3
6. Создать матрицу
>> А=[-1 1 2;3 -1 1; -1 3 4]
А =
-112
3 -1 1
-1 3 4
7. Выделить заданный столбец матрицы
>>А(:,1)
ans =
-1
3
-1
8. Выделить заданную строку матрицы
>>А(2, :)
ans =
3 -1 1
>>
9. Выделить определитель матрицы
>> det(А)
ans =
10
10. Вычислить обратную матрицу
>> inv (А)
ans =
-0.7000 0.2000 0.3000
-1.3000 -0.2000 0.7000
0.8000 0.2000 -0.2000
Пример. Решить систему линейных алгебраических уравнений:
A * X = B
Для решения системы уравнений следует вычислить столбец значений переменных Х следующим образом: Х=A-1 B, где А ‑ матрица коэффициентов уравнений (А-1 - обратная матрица), B - столбец правых частей уравнений. Для проверки полученного решения перемножить матрицы А и Х: в результатеен получиться вектор правых частей уравнений B.
Построение графиков
Для построения простых графиков вида y=f(x) применяется функция рlot(х,у,'строка'), где х и у - матрицы (обычно - одномерные), задающие
координаты точек, по которым строится график; 'строка' - набор управляющих символов, задающих вид линии графика (необязателен). Кроме того, в окне графика имеется собственная система меню для настройки его внешнего вида. Можно также построить в одном окне графики несколько графиков.
Пример. Построить график функции y=0,25*+ sin(x)-1 для значений от 0 до 10.
1 Получить массив значений переменной 0 от 0 до 10 с шагом 0,1. Для этого ввести: х=0:0.1:10; (точка с запятой требуется, чтобы на экран не выводились все полученные величины).
2 Получить массив соответствующих значений переменной у:
y=0.25*x+sin(x)-l;.
3 Для построения графика ввести: plot(x,y).
Построение трехмерных графиков
В качестве примера построения трехмерных графиков рассмотрим построение графиков функций z=f(x,y). Такие графики строятся следующим образом:
- задаются диапазоны значений переменных х и у;
- строятся две матрицы значений переменных х и у, составляющие координатную сетку для последующего вычисления функции z=f(x,y) и построения ее графика. Для этого используется функция meshgrid: [х,у] = meshgrid(диапазон_x, диапазон_у); (точка с запятой в конце строки желательна, так как матрицы координатной сетки х и у, получаемые в результате применения функции meshgrid, обычно достаточно велики);
- вычисляются значения функции z=f(x,y) (матрица z);
- строится график функции z=f(x,y): plot3(x,y,z).
Основы программирования в MatLab
Система компьютерной математики MATLAB имеет собственный язык программирования высокого уровня, включающий как все обычные возможности традиционных языков программирования и математические возможности MatLab.
Файлы с текстами программ сохраняются в MATLAB с расширением .m и, как правило, называются М-файлами. Для подготовки текста нового М-файла следует использовать команду File, New, M-file, для загрузки существующего М-файла и его последующего редактирования - команду File, Open. В MATLAB имеются два основных вида М-файлов: файлы-сценарии и файлы функции.
Файлы-сценарии
Файл-сценарий представляет собой набор команд MATLAB, сохраненный в файле. После того, как файл-сценарий подготовлен и сохранен, для его выполнения требуется указать имя данного файла-сценария в командном окне или в другом М-файле. Файл-сценарий не имеет входных или выходных параметров. При выполнении файла–cценария используются и изменяются переменные рабочей области, как если бы команды, составляющие файл-сценарий, просто вводились в командном окне.
Пример. Разработать файл-сценарий для выделения последнего столбца произвольной матрицы в отдельную матрицу.
Для подготовки текста М-файла требуется выбрать команду File, New M-file. Вызывается редактор для записи текста М-файла. В данном примере текст М-файла может быть следующим:
% Выделение последней строки в отдельную матрицу
[m,n]=size(a);
b=a(:,n);
Символ "% " в М-файле является признаком комментария. Функция size(имя_матрицы) определяет размеры заданной матрицы. Точнее, результатом выполнения функции size является матрица (строка) из двух элементов, первый из которых - количество строк заданной матрицы, второй количество столбцов. В результате переменная m получит значение, равное количеству строк матрицы а, а переменная n - количеству ее столбцов. Последняя команда в файле-сценарии выделяет из матрицы с именем а последний столбец.
Для сохранения М-файла выбирается команда File, Save, в которой указывается имя. После сохранения М-файла можно закрыть окно редактора и вернуться в командное окно.
Прежде чем использовать созданную программу-сценарий, необходимо создать матрицу с именем а, которая будет обрабатываться с помощью этого сценария. Например, введем в командном окне следующую матрицу из трех строк и четырех столбцов: а=[5,8,5,7;3,1,9,5;5,9,6,1]. Матрица, которую предполагается обрабатывать с помощью созданного файла-сценария, должна иметь имя а, так как это имя указано в файле-сценарии. Чтобы выделить из введенной матрицы последний столбец в отдельную матрицу, требуется ввести в командном окне имя файла-сценария, т.е. слово stolbec. В результате выполнения файла-сценария в рабочей области создаются три новые переменные: m=3, n=5, b=[7; 5; 1]. Если до выполнения файла-сценария переменные с такими именами уже имелись в рабочей области, то их прежние значения теряются.
Файлы-функции
Файл-функция представляет собой программу, обычно имеющую входные и выходные параметры. Файл-функция обрабатывает величины, переданные ему в качестве входных параметров, и возвращает переменные, указанные как выходные параметры.
При выполнении файла-функции переменные рабочей области не изменяются и не используются: все переменные файла-функции локальны. Например, если в рабочей области имеется переменная с именем х, и в файле-функции имеется переменная с тем же именем, то любые операции с переменной х в файле-функции никак не влияют на ее значение в рабочей области (конечно, если при вызове файла-функции переменная х не была указана в качестве выходного параметра).
Первая строка (заголовок) файла-функции имеет вид:
function [выходные_параметры] = имя файла (входные_параметры)
Здесь function - зарезервированное слово. Имя_файла - это имя М-файла, в котором сохраняется функция.
Пример. Разработать файл-функцию для решения квадратного уравнения. Функция должна вычислять как вещественные, так и комплексные корни. Если корни комплексные, то выводится сообщение. Кроме корней уравнения, функция должна возвращать код результата: 1 - уравнение имеет два вещественных корня, 0 - один вещественный корень, -1 - корни комплексные.
Подготовка текста файла-функции.
Для подготовки текста файла-функции, как и файла-сценария, используется редактор М-файлов. В данном примере текст файла-функции может быть следующим:
function [x,kod]=neizv(a,b,c)
% Решение квадратного уравнения
% Вызов: neizv (a,b,c), или x= neizv(a,b,c), или [x,k]= neizv (a,b,c)
% a,b,c - коэффициенты уравнения
% х- корни уравнения
% к - код результата (1 - уравнение имеет два вещественных корня,
% 0 - один вещественный корень, -1 - корни комплексные)
n=nargin;
if n~=3
егтог('Неверное количество аргументов')
end
d=b^2-5*a*c;
if d<0
x(1)=(-b+sqrt(d)/(2*a);
x(2)=(-b-sqrt(d)/(2*a);
else
x=-b/(2*a);
end
if d<0
kod=-l;
else
if d= 0
kod=0;
else
kod=l;
end
Сохраним этот файл-функцию под именем neizv.m. Указанный в начале функции function комментарий, включается в систему подсказок MATLAB. Это значит, что если в командном окне ввести команду help neizv (конечно, после того, как приведенный выше файл neizv.m сохранен), то комментарий, приведенный в файле neizv.m, выводится на экран.
Использованная в М-файле функция nargin - стандартная функция, возвращающая количество аргументов выполняемой функции (в данном примере функции quadur). В данной функции предусмотрена проверка: если количество аргументов отличается от трех, значит, при вызове функции допущена ошибка. Error - команда прерывания функции с выводом заданного сообщения. Из текста М-файла видно, что для проверки на неравенство в MATLAB используется обозначение "~= " (условие if d~=0 означает: "если переменная d не равна нулю"). Проверка на равенство обозначается двумя знаками "равно" (условие else if d=0 ) в отличие от операции присваивания, обозначаемой одним знаком "равно".
Использование файла-функции
Пусть требуется решить уравнение -5х+2х+1=0. Приведем возможные способы вызова функции neizv для его решения. Если в командном окне ввести
neizv (-5,2,l)
то переменная ans получает значение матрицы из двух элементов - корней уравнения (0,6899 и -0,2899). Код результата (второй выходной параметр функции quadur) не возвращается, так как по умолчанию файл-функция возвращает лишь первый выходной параметр.
Основные управляющие структуры для программ в MatLab
Основные конструкции, используемые для управления выполнением программы в MATLAB, подобны аналогичным конструкциям в алгоритмических языках программирования Fortran, Pascal и др.
Условный оператор:
if условие_1
команды_1
elseif условие_2
команды_2
else
команды_3
end
Здесь команды_1, команды_2 и команды_3 - произвольные наборы команд MatLab, выполняемые при соответствующих условиях.
Оператор цикла "до":
for переменная=начальное_значение : шаг : конечное_значение
команды
end
Если шаг равен единице, то его можно не указывать.
Оператор цикла "пока":
while условие
команды
end
Для прерывания цикла используется команда break.
Переключатель:
switch выражение
case значение_1
команды_1
case значение_2
команды_2
otherwise
команды
end
Если выражение равно значению_1, то выполняются команды_1; если
выражение равно значению_2, то выполняются команды__2 и т.д. Если выражение не равно ни одному из указанных значений, то выполняются команды, указанные после слова otherwise.
Команда ввода (ввод значения переменной x):
х=input('Введите переменную:');
Команда вывода (вывод значения переменной у):
disp('Значение Y равно ') ; disp(y)
Решение алгебраических и дифференциальных уравнений
Функция для решения алгебраических уравнений
Основная функция для решения алгебраических уравнений вида f(х)=0 функция
fzero. Она может применяться в двух формах:
fzero('уравнение', начальная_точка)
или
fzero('уравнение', [а b]),
где 'уравнение' - левая часть решаемого уравнения f(x)=0 или имя М-файла, реализующего функцию f(x); начальная_точка - значение переменной, в окрестности которого ищется решение; a, b - границы отрезка, на котором ищется решение, при этом величины f(a)и f(b) должны иметь разные знаки. Если уравнение имеет несколько решений, то функция fzero находит лишь одно из них. Другие решения требуется определять, изменяя значения начальной точки или границы отрезка (а или b).
Решение систем алгебраических уравнений
Основная функция для решения систем алгебраических уравнений - функция
fsolve('система_уравнений', начальная_точка),
где 'система уравнений' - имя М-файла (функции), реализующего левые части уравнений системы; начальная_точка - массив, задающий начальную точку для поиска решения. Для использования функции fsolve решаемую систему уравнений необходимо преобразовать к виду, где правые части уравнений представляют собой нули.
Решение дифференциальных уравнений
Для решения дифференциальных уравнений в MATLAB имеется ряд специальных функций, называемых решателями. Решатель ode55 вызывается следующим образом:
[x,y]=ode55('ду',[xmin, xmax], у0);
где 'ду' - имя М-файла (функции), реализующего правую часть системы дифференциальных уравнений; xmin, xmax - границы диапазона значений независимой переменной; у0 - массив начальных условий для функций у1, у2,...,уn.
Выходные параметры решателя ode55 имеют следующий смысл:
х - массив-столбец значений независимой переменной;
у - матрица из n столбцов, представляющих собой наборы значений переменных у1, у2,..., уn, полученные по результатам решения системы дифференциальных уравнений. Каждый столбец содержит набор значений одной переменной.
Поиск экстремумов функций. решение задач линейного и нелинейного программирования
Поиск экстремумов функций одной переменной
Для поиска минимумов функций одной переменной y=f(x) используются следующие функциия MATLAB:
fminsearch('функция',x0)
или
fminsearchbnd('функция', a, Ь b),
где 'функция ' - функция f(x), для которой требуется найти минимум, или имя М-файла, реализующего эту функцию; x0 - значение переменной, в окрестности которого ищется минимум; a, b - границы отрезка, на котором ищется минимум.
Если функция y=f(x) имеет несколько минимумов, то функциия fminsearch и fminbnd находят лишь один из них. Другие минимумы требуется определять, изменяя значения x0, а или b. Если требуется найти максимум функции y=f(x), то необходимо использовать функции MatLab fminsearch или fminbnd, указав в них функцию f(x), умноженную на -1.
Для поиска минимума функций нескольких переменных применяется функция fminsearch:
fminsearch('функция',x0)
где 'функция ' - функция f(x), для которой требуется найти минимум, или имя М-файла, реализующего эту функцию; x0 – вектор аргументов, с которого начинается поиск экстремума.
Решение задач линейного программирования
Для решения задач линейного программирования в MATLAB используется функция
linprog(f, a, b, ar, br, xmin, xmax),
где f - массив-столбец коэффициентов целевой функции, подлежащей минимизации;
а - матрица коэффициентов ограничений-неравенств, имеющих вид "меньше или равно" (коэффициенты каждого ограничения указываются в отдельной строке матрицы);
b - массив-столбец правых частей ограничений-неравенств;
аr - матрица коэффициентов ограничений-равенств (коэффициенты каждого ограничения указываются в отдельной строке матрицы);
br - массив-столбец правых частей ограничений-равенств;
xmin - массив-столбец ограничений на минимальные значения переменных;
хmах - массив-столбец ограничений на максимальные значения переменных.
Большой класс практических задач оптимизации может быть сведен к решению задачи линейного программирования.
Пример. Молочный завод выпускает два вида молочных продуктов (1) и (2), для чего используются два исходных вида сырья – А и B. Суточные запасы этих видов сырья составляют соответственно 6 и 8 т. Расходы сырья А и В на 1 т соответствующих продуктов приведены в таблице.
Таблица
Исходный вид сырья | Расход исходных видов сырья ( в тоннах ) на тонну продуктов | Запас сырья, т | |
Продукт (1) | Продукт (2) | ||
А | 1 | 2 | 6 |
В | 2 | 1 | 8 |
Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на продукт (2) не превышает спроса на продукт (1) более чем на 1 т и, кроме того, не превышает 2 т. Прибыль от продукта (1) составляет 3000 ден.ед./т, от продукта (2) - 2000 ден.ед./т. Требуется определить, какое количество продуктов каждого вида следует производить, чтобы получить максимальную прибыль.
Построение математической модели задачи.
Обозначим через x1иx2( т ) суточный обьем производства продуктов (1) и (2) соответственно.
Целевой функцией Sявляется прибыль:
S= (3x1+ 2x2)1000 --> max (4)
Запишем условие задачи в виде системы ограничений:
1) ограничение по сырью А
x1 + 2x2 ≤ 6 (5)
2) ограничение по сырью В
2x1+ x2≤ 8 (6)
3) ограничения по спросу
x2 - x1≤ 1 (7)
x2≤ 2? (8)
Очевидно, должно также выполняться условие не отрицательности параметров
x1≥ 0 ; x2≥ 0. (9)
Как видно, рассматриваемая математическая модель записывается в форме общей задачи линейного программирования: найти значения оптимизируемых параметров x1иx2, обеспечивающие максимум целевой функции (4) при ограничениях (5)...(8), а также при ограничениях на не отрицательность параметров (9).
Решение задачи в системе MatLab
Для решения задач линейного программирования применим процедуру linprogприкладного пакетаOptimization ToolboxсистемыMatLab. Процедура имеет много вариантов обращения и может использовать различные алгоритмы.
Процедура решает задачу:
при ограничениях:
где S, x, b, beq, lbиub– векторы, аAиAeq– матрицы.
наиболее простая форма обращения:
x = linprog(S,A,b,Aeq,beq),
а наиболее полная:
[x,Sval,exitflag,output,lambda] = linprog(S,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
Для рассматриваемой задачи достаточно:
[x,Sval] = linprog(S,A,b,Aeq,beq,lb)
Здесь Sval– значение целевой функции.
Если необходимо найти максимум целевой функции, то ее коэффициенты следует взять с обратным знаком. Если в ограничениях неравенствах стоят знаки "≥", то знаки левых и правых частей неравенств следует взять с обратным знаком.
Рассмотренный пример может быть решен с помощью следующего сценария:
function optim
% ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
% ЦЕЛЕВАЯ ФУНКЦИЯ
% S = (3*X(1) + 2*X(2))*1000 -> max
% ОГРАНИЧЕНИЯ
% X(1) + 2*X(2) <= 6
% 2*X(1) + X(2) <= 8
% X(2) - X(1) <= 1
% X(2) <= 2
% X(1) >= 0; X(2) >= 0
%
S = [-3; -2];
A = [1 2
2 1
-1 1
0 1];
b = [6; 8; 1; 2];
lb = zeros(2,1); % ФОРМИРОВАНИЕ ВЕКТОРА [0; 0]
[x,Sval] = linprog(S,A,b,[],[],lb)
Результат будет в виде:
Optimization terminated successfully.
x =
3.3333
1.3333
Sval =
-12.6667
Таким образом, первый продукт должен производиться в объеме 3.3333т, а второй – 1.3333т. При этом прибыль составит 12.6667 тыс. ден. ед. и будет максимальной.
Решение задач нелинейного программирования
Для решения задач нелинейного программирования в MATLAB используется функция:
fmincon('ц_ф',х0, a, b, ar, br,xmin, xmax, 'н_о'),
где 'ц_ф'- целевая функция или имя М-файла, реализующего эту функцию;
х0 - массив-строка, задающий начальные значения переменных;
а - матрица коэффициентов линейных ограничений-неравенств (коэффициенты каждого ограничения указываются в отдельной строке матрицы);
b - массив-столбец правых частей линейных ограничений неравенств;
аг - матрица коэффициентов линейных ограничений-равенств (коэффициенты каждого ограничения указываются в отдельной строке матрицы);
br - массив-столбец правых частей линейных ограничений-равенств;
xmin - массив-столбец ограничений на минимальные значения переменных;
xmax - массив-столбец ограничений на максимальные значения переменных;
'н_о' - имя М-файла (функции), реализующего нелинейные ограничения задачи.
Моделирование динамических систем в пакете Simulink
Основные сведения о системе Simulink
Система Simulink предназначена для моделирования динамических систем, состояние которых изменяется во времени. Система Simulink может применяться для моделирования самых разнообразных объектов и процессов: электрических схем, систем передачи и обработки сигналов, механизмов, тепловых процессов и т.д. Модель в системе Simulink строится в виде набора стандартных блоков, описывающих моделируемый объект или явление. На основе такой модели система Simulink автоматически строит описание объекта моделирования в виде систем дифференциальных уравнений, решает эти системы и отображает характеристики объекта моделирования.
Для начала работы с системой Simulink требуется в командном окне ввести команду simulink. На экран выводится окно библиотек Simulink (Simulink Library Browser).
В состав системы Simulink входят основная библиотека блоков (собственно Simulink) и ряд специализированных библиотек. Для удобства пользования библиотеки Simulink разбиты на группы и подгруппы блоков.
Приведем примеры некоторых из них:
Sources (источники) - набор блоков, используемых для имитации источников моделируемых величин, например: Clock (сигнал, имитирующий независимую переменную), Constant (постоянный сигнал), Pulse Generator (импульсный сигнал), Random Number (случайный сигнал), Sine Wave (синусоидальный сигнал), Step (ступенчатый сигнал), From File (ввод величины из файла), From Workspace (ввод величины из рабочей области MATLAB) и т.д.;
Sinks (приемники) - набор блоков, используемых для имитации приема и отображения моделируемых величин, например: Display (отображение числовой величины), Scope (осциллограф), То File (вывод результатов моделирования в файл), То Workspace (вывод результатов моделирования в рабочую область MATLAB) и т.д.;
Continuous (непрерывные процессы): Derivative (производная), Integrator (интегрирование), Delay (задержка) и т.д.:
Math Operations (математические операции): Add (суммирование и вычитание входных величин), Divide (деление и перемножение входных величин), Gain (умножение на число или матрицу), Sum (то же, что Add), Product (то же, что Divide), Math Function (набор математических функций) и т.д.
Имеется также большой набор специализированных библиотек, например,
Communications Blockset (коммуникационные системы), Neural Network Toolbox (нейронные сети), SimMechanics (механизмы), SimPowerSystems (электротехника и электроника) и т.д.
Для создания модели требуется в окне библиотек Simulink выбрать команду File, New, Model. Создается пустое окно модели. Необходимые блоки перетаскиваются из библиотек в окно модели с помощью мыши.
Двойной щелчок мыши по любому из блоков, размещенных в окне модели, вызывает на экран окно параметров выбранного блока. Эти параметры могут представлять собой, например, амплитуду и частоту моделируемого сигнала, сопротивление резистора, формулу математического преобразования и т.д.
Результаты моделирования не только отображаются на экране с помощью соответствующих блоков, но и представляются в виде матриц, которые могут выводиться в рабочую область MATLAB. Это позволяет выполнять их дальнейшую обработку, используя все средства MATLAB. Сохранение файла модели осуществляется командой File, Save. Файл сохраняется под указанным именем с расширением .MDL.
Контрольные вопросы
Каково назначение независимых окон графического интерфейса пользователя MATLAB?
Выводится ли результат на экран, если команда завершается точкой с запятой?
Можно ли в качестве разделителя элементов матриц использовать запятую?
Как построить в одном окне графики нескольких функций?
Имеет ли файл-сценарий входные или выходные параметры?
В чем особенность поэлементного умножения векторов?
Для решения дифференциальных уравнений в MATLAB имеется ряд специальных функций, называемых решателями. Решатель ode55 вызывается следующим образом:
Как выполняется обращение к решателю дифференциальных уравнений в MATLAB ode55?
Какая функция используется в MATLAB для решения задач нелинейного программирования?
Для моделирования каких систем эффективно применение пакета Simulink?
Какой набор блоков используется для имитации приема и отображения моделируемых величин?.
- Основы информационных технологий
- Оглавление
- Предисловие
- Современные информационные технологии
- 1.1 История, современное состояние и перспективы развития вычислительной техники
- 1.2 Элементная база, архитектура, сетевая компоновка, производительность
- 1.3 Понятие информации. Классификация и виды информационных технологий
- Основные свойства информационных технологий.
- 1 .4 Операционные системы
- 2 Основные программные средства информационных технологий
- 2.1. Программное обеспечение. Текстовые редакторы, их возможности и назначение
- 2.2. Графические редакторы
- 2.3. Электронные таблицы
- 2.4. Сервисные инструментальные программные средства
- 2.5. Системы математических вычислений MatLab
- 2.6 Система подготовки презентаций
- 3 Сетевые технологии и интернет
- 3.1 Классификация компьютерных сетей
- 3.2 Семиуровневая модель структуры протоколов связи
- 2.3. Взаимодействие компьютеров в сети
- 3.3 Организационная структура Internet
- 3.4 Инструментальные средства создания web-сайтов. Основы web-дизайна
- 3.5 Языки разметки гипертекста html и xml
- 3.6 Скриптовые языки программирования
- 4 Системы управления базами данных
- 4.1. Классификация систем управления базами данных
- 4.2 Модели данных
- 4.3 Моделирование баз данных
- 4.4 Архитектура и функциональные возможности субд. Языковые и программные средства субд
- 4.5 Общая характеристика субд ms Access
- 4.6 Основные объекты ms Access
- 4.7 Основы языка sql
- Контрольные вопросы
- 5 Защита информации при использовании информационных технологий
- 5.1 Основы информационной безопасности
- 5.2. Методы и средства защиты информации
- 5.3 Защита от несанкционированного доступа к данным
- 5.4 Классы безопасности компьютерных систем
- 5.5 Основные аспекты построения системы информационной безопасности
- 6 Математическое моделирование и численные методы
- 6.1 Математические модели и численные методы решения задач в различных предметных областях
- 6.2 Численное дифференцирование и интегрирование
- 6.2.1 Особенность задачи численного дифференцирования
- 6.2.2 Интерполяционная формула Лагранжа для равноотстоящих узлов
- 6.2.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа
- 6.2.4 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона
- 6.2.5 Постановка задачи численного интегрирования
- 6.2.6 Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- 6.2.7 Формула трапеций
- 6.2.8 Формула Симпсона
- 6.2.9 Оценка точности квадратурных формул
- 6.3 Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.3.1 Задача Коши и краевая задача
- 6.3.1.1 Классификация уравнений
- 6.3.1.2 Задача Коши
- 6.3.2 Одношаговые методы решения задачи Коши
- 6.3.2.1 Метод Эйлера
- 6.3.2.2 Модифицированный метод Эйлера
- 6.3.2.3 Метод Рунге-Кутта четвертого порядка
- 6.3.2.4 Погрешность решения и выбор шага
- 6.3.3 Многошаговые методы решения задачи Коши
- 6.3.3.1 Многошаговые методы
- 6.3.3.2 Метод Адамса
- 6.3.3.3 Методы прогноза и коррекции (предиктор-корректор)
- 6.3.3.4 Общая характеристика многошаговых методов
- 6.3.4 Краевая задача и метод стрельбы
- 6.3.4.1 Краевая задача
- 6.3.4.2 Метод стрельбы
- 6.3.4.3 Метод стрельбы для линейного дифференциального уравнения
- 6.4 Решение дифференциальных уравнений в чстных производных
- 6.4.1 Краткие теоретические сведения
- 6.4.2 Классификация уравнений по математической форме
- 6.4.3 Основы метода конечных разностей
- 6.4.3.1 Построение сетки
- 6.4.3.2 Аппроксимация уравнения эллиптического типа
- 6.4.3.3 Аппроксимация уравнения гиперболического типа
- 6.4.3.4 Аппроксимация уравнения параболического типа
- 6.4.3.5 Погрешность решения
- 6.4.4 Основы метода конечных элементов
- 6.4.4.1. Формирование сетки
- 6.4.4.2 Конечно-элементная аппроксимация
- 6.4.4.3 Построение решения
- 6.6 Элементы математической статистики
- 6.6.1 Генеральная совокупность. Выборка. Статистические ряды
- 6.6.2 Графическое изображение вариационных рядов. Эмпирическое распределение
- 6.6.3 Средние величины и показатели вариации
- 6.6.4 Средняя арифметическая и ее свойства
- 6.6.5 Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- 6.6.6 Коэффициент вариации
- 6.6.7 Структурные средние
- 6.6.8 Законы распределения случайных величин
- 6.6.9 Статистические гипотезы
- 7 Методы оптимизации и системы поддержки принятия решений
- 7.1 Характеристика методов решения задач оптимизации
- 7.1.1 Численные методы безусловной оптимизации нулевого порядка
- 7.1.1.1 Основные определения
- 7.1.1.2 Классификация методов
- 7.1.1.3 Общая характеристика методов нулевого порядка
- 7.1.1.4 Метод прямого поиска (метод Хука-Дживса)
- 7.1.1.5 Метод деформируемого многогранника (метод Нелдера—Мида)
- 7.1.1.6 Метод вращающихся координат (метод Розенброка)
- 7.1.1.7 Метод параллельных касательных (метод Пауэлла)
- 7.1.2 Численные методы безусловной оптимизации первого порядка
- 7.1.2.1 Минимизация функций многих переменных. Основные положения
- 7.1.2.2 Метод наискорейшего спуска
- 7.1.2.3 Метод сопряженных градиентов
- 7.1.3 Численные методы безусловной оптимизации второго порядка
- 7.1.3.1 Особенности методов второго порядка
- 7.1.3.2 Метод Ньютона
- 7.2 Линейное программирование
- 7.2.1 Транспортная задача линейного программирования
- 7.2.1.1 Постановка задачи
- 7.2.1.2 Венгерский метод
- 7.2.1.3 Метод потенциалов
- 7.3 Прямые методы условной оптимизации
- 7.3.1 Основные определения
- 7.3.2 Метод проекции градиента
- 7.3.3 Комплексный метод Бокса
- 7.4 Методы штрафных функций
- 7.4.1 Основные определения
- 7.4.2 Методы внутренних штрафных функций
- 7.4.3 Методы внешних штрафных функций
- 7.4.4 Комбинированные алгоритмы штрафных функций
- 7.5 Информационные технологии поддержки принятия решений
- 7.6 Информационные технологии экспертных систем Характеристика и назначение
- Список литературы