大年初四,最近很火的流浪地球大家有没有去看呢哈哈哈!

今天继续和大家分享MATLAB

x = linspace(0,2*pi,1000); y = sin(x);

plot(x,y), set(gcf,'Color',[1,1,1]);

我们用这个程序开始我们今天的分享:

linespace用来等分空间,将[a,b]等分成 n+1份

x=(x1,x2,n),n是间距

Modifying Properties of An Object

1. Identify the "handle" of an object

2. Fetch or modify the object's properties

句柄是一种特殊的智能指针.当一个应用程序要引用其他系统对管理的象时,就要使用句柄.

For example, to change the limits of the x-axis:

Find the handle of the x-axis

Modify the limits

1.Identifying the Handle of An Object

Upon creation

h = plot(x,y);

Utility functions:

gca   Return the handle of the "current" axes

gcf     Return the handle of the "current" figure

allchile  Find all children of specified objects

ancestor  FInd ancestor of a graphics object

delete      Delete an object

findall    Find all graphics objects

Fetching or Modifying Properties

>To fetch properties, use

To modify properties,use

Getting Object Properties

Getting properties of a graphical object: get()

What do you see after running?

x = linspace(0, 2*pi, 1000);

y = sin(x); plot(x,y);

h = plot(x,y); get(h)

在这里x= linspace 和x= [0, pi/2; 500]效果是一样的

x= linspace(0,2*pi,1000);

y = sin(x), plot(x,y);

h = plot(x,y),get(h)

Displayname:''

Annotation:[1*1 hg.Annotation]

Color:[0 0 1]

Linestyle:'-'

LineWidth:0.5000

Marker :'none'

Markersize: 6

Markersizecolor:'auto'

MarkerFacecolor:'none'

XData:[1*1000 double]

YData:[1*1000 double]

ZData:[1*0  double]

BeingDelted:'off'

ButtonDownfun;[]

Children:[0*1 double]

Clipping:'on'

CreateFun:[]

DeleteFun:[]

BusyAction:'queue'

Handlevisibility :'on'

Bittest: 'on'

Interruptible: 'on'

Selected :'off'

SelectionHighlight:'on'

Type: 'line'

UIContexMenu:[]

UserData:[]

Visible:'on'

Parent:176.0110

XDataMode:'manual'

XDatascore: ''

YDatascore:"

ZDatascore""

>> plot(x,y)

灰色系统理论简介:

灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过少量的,不完全的信息,建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题,制定发展战略和政策\进行重大问题的决策时,都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律,借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析,并进行科学的假设和判断.

灰色系统理论是研究解决灰色系统分析\建模\预测\决策和控制的理论.灰色预测是对灰色系统所做的预测.目前常用的一些预测方法(如回归分析等),需要较大的样本.若样本较小,常造成较大误差,使预测目标失效.. 灰色预测模型所需建模哦信息少,运算符方便,建模精度高,在各种预测领域都有着广泛的应用,是处理小样本预测问题的有效工具.

year 作品印刷的年代,或者未出版作品的完成年底代. 年代通常要求有四位数,例如1999.

另外还有一些域名, BIBTEX通常就把它忽略掉.例如,想要向数据库中加进文章的摘要,可以用

abstract = [摘要文体]

$B.2.3  域的交叉应用

**本节内容只适用于BIBTEX0.99版本及以后版本. *

如果参考文献数据库中有许多条目相同的域信息集合(例如出现在同一会议论文集中的几篇作品),那么就可以用crossref域来引用另一个条目中的与自己相同的域信息.例如:

@INPROCEEDINGS{

crossref = {xyz-proceedings},

author = {J. S. Jones},

title={The first Results from the {Appleville Experiment}}

pages= {34--38}

@PROCEEDINGS{xyz-proceedings,

editor = {C.H.Kelvin},

title = {Proceedings of the First Conference on the {Appleville Experiment}},

booktitle = {Proceedings of the First Conference on the {Appleville Experiment}}

year = 1991}

第一项关键词是 xyz-1.利用crossref从关键词为xyz-proceedings的第二个条目得到自己所缺少的域信息.这里缺少的域有editor,booktitles和year,这也是对会议论文集中所有论文都一样的域.注意在@PROCEEDINGS中booktitle域是被忽略的,而在这儿必须包含它,因为@INTERPROCEEDINGS需要这一个域的信息.

如果一个条目被其他两个或更多条目引用了,即使没有\cite 或\notice命令用其关键词做参数值,这项也会包含在参考文献中.

为了使整个系统工作正常,在数据库中那些被引用的条目必须放在引用它们的条目后面.因此我们建议把所以这些只被其他条目引用的条目放在数据库尾部.交叉索引不能嵌套.

好了今天的分享就先到这里了,祝大家年初四快乐呀!