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第1题.

(1)

A（保存为Afun1.m）

 function f = Afun1(x) ;

 f=(x^2-1)*(x<=-5)+(x*cos(x))*(x>-5&x<5)+(x+5)*(x>=5);

B  y=@(x) (x^2-1)*(x<=-5)+(x*cos(x))*(x>-5&x<5)+(x+5)*(x>=5);

C  y=@(x) (x.^2-1).*(x<=-5)+(x.*cos(x)).*(x>-5&x<5)+(x+5).*(x>=5);

(2)

A

clc,clear

a=1;

x=[-15:0.1:15];

while a<=301

   z(a)=Afun1(x(a));

   a=a+1;

end

z

B

clc,clear

y=@(x) (x^2-1)*(x<=-5)+(x*cos(x))*(x>-5&x<5)+(x+5)*(x>=5);

a=1;

x=[-15:0.1:15];

while a<=301

   z(a)=y(x(a));

   a=a+1;

end

z

C   x=[-15:0.1:15]; z=y(x);

(3)  

A:      fplot(‘Afun1‘,[-15,15]);

B、C：   fplot(y,[-15,15]);

(4)

在第二问代码的基础上

A、B：plot(x,z);

C： plot(x,z);

第2题

rand(‘state’,sum(clock));

a=rand(3,5);

b=rand(4,7);

c=rand(6,9);

ma=max(max(a));

[ax,ay]=find(a==max(max(a)));

mb=max(max(b));

[bx,by]=find(b==max(max(b)));

mc=max(max(c));

[cx,cy]=find(c==max(max(c)));

第3题

y=@(x) sin(x).*x;

fplot(y,[0,100]);

%有16个极小值点

%估计位置

clc,clear

y=@(x) sin(x).*x;

x0=[5,10,18,22,30,37,41,49,55,61,68,74,80,87,92,99];

[x1,yval]=fminunc(‘y‘,5);

第四题

给出模型：

（符号说明）

（模型）

给出代码：

clc,clear

c=[1,0,0,0,1,0,1,0;

    1,1,0,0,1,0,0,1;

    1,0,1,0,1,0,0,0;

    0,1,0,1,0,0,0,1;

    0,0,1,0,0,1,0,0;

    0,0,0,1,0,1,0,1;

];

c=-c;

c=c‘;

%c‘是A

b=ones(8,1);

b=-b;

f=ones(6,1);

ub=ones(6,1);

lb=zeros(6,1);

intcon=1:6;

[x,val]=intlinprog(f,intcon,c,b,[],[],lb,ub);

运算结果：

x =[1,0,0,1,1,0]’

val = 3;

【问题转化】

分别给学生数量为34,29,42,21,56,18,71的点标号为1~7，

设1~2,3; 2~3,4,5; 3~4; 4~5,6,7; 5~6;6~7的边标号为 1~11

则第i边的权值为63,76,71,50,85,63,77,39,92,74,89

可以证明 应当不能取到重顶点

问题转化为在这11条边上任选两条，求在不取到重顶点的情况下，所取权值最大的两条边

【符号说明】

f_i代表第i条边的权值

X_i代表是否选i（是为1，否为0）

【建立模型】

Max f_i*X_i

 s.t     

【代码如下】

clc,clear

f=[-63;-76;-71;-60;-85;-63;-77;-39;-98;-74;-89];intcon=11;

a=[1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;

   1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0;

   0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0;

   0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0;

   0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0;

   0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1;

   0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1];

b=ones(7,1);

aeq=ones(1,11);beq=2;

lb=zeros(11,1);ub=ones(11,1);

[x,fval]=intlinprog(f,intcon,a,b,aeq,beq,lb,ub)

val=-fval

【结果如下】

LP:                Optimal objective value is -174.000000.

x =[ 0  1  0  0  0  0  0  0  1  0  0]’

fval =-174

val =174

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原文地址：http://www.cnblogs.com/weiweiyi/p/5313073.html