* 符号表达式和符号矩阵的创建 * 符号微积分、线性代数、方程求解 * 因式分解、展开和简化 * 符号函数的二维图形 * 图形化函数计算器 (19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox) * 状态空间和传递函数模型 * 模型验证 * MA,* LMI的基本用途 * 基于GUI的LMI编辑器 * LMI问题的有效解法 * LMI问题解决方案 (9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox * 建模、辨识及验证 * 支持MISO模型和MIMO模型 * 阶跃响应和状态空间模型 (10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox) * u分析与综合 * H2和H无穷大最优综合 * 模型降阶 * 连续和离散系统 * u分析与综合理论 (11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox),* LQG／LTR最优综合 * H2和H无穷大最优综合 * 奇异值模型降阶 * 谱分解和建模 (15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox) * 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真 * 谱分析和估计 * FFT,掌握软件Matlab（数值计算功能非常强大）（薛定宇的书《高等应用数学问题Matlab求解》 讲得很好）和Maple（符号运算很强大,* 线性规划和二次规划 * 求函数的最大值和最小位 * 多目标优化 * 约束条件下的优化 * 非线性方程求解 (13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox),令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 (8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox),* 概率分布和随机数生成 * 多变量分析 * 回归分析 * 主元分析 * 假设检验 (18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox),* 基于小波的分析和综合 * 图形界面和命令行接口 * 连续和离散小波变换及小波包 * 一维、二维小波 * 自适应去噪和压缩MATLAB的迪杰斯特拉算法求7个起始点到15个终点的最短路径。
怎样准备全国大学生数学建模竞赛
以我的参赛经历： 首先，要学好高等数学(数学分析)、线性代数、概率论，这三门课在大一、二分别会开课，（这里的学好是会较为熟练的计算书上习题即可，建模比赛时真正的问题不是复杂的计算理论，而是数学软件的基础和创新能力和论文水平）。 其次，掌握软件Matlab（数值计算功能非常强大）（薛定宇的书《高等应用数学问题Matlab求解》 讲得很好）和Maple（符号运算很强大，简单学一下），还可以看看spss软件（主要用于统计分析）。 （这里你无法熟练使用所有函数，但一定要做到能在很短时间内用互联网和“help”查找需要的函数，比赛时很重要！！！！） 最后，你要考虑你比赛时的团队组成，找一些优势不同的。括号里是我们队的组合（有一个会写论文且创新性极强的（好像是我）负责提出模型框架和写论文；有一个计算软件极强的，可以将提出的框架进行计算；另一个人要理智检测出前两个人的细小错误）。切记切记！！参考书目：薛定宇的书《高等应用数学问题Matlab求解》；姜启源的《数学模型》其他软件的书可以问一下教数学的老师，他们都用。
MATLAB学习的书籍
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB应用非常之广泛！薛定宇《高等应用数学问题的MATLAB求解》樊京《MATLAB控制系统应用与实例》李南南《MATLAB 7简明教程》sandy《Matlab与数值分析简明教程》满晓宇《战胜MATLAB必做练习50题》宋新山《Matlab在环境科学中的应用》R. S. Schestowitz《MATLAB GUI Tips》(Matlab GUI编程技巧) L. F. Shampine《Solving ODEs with MATLAB》周胜军《Matlab web server 开发文档》郭毓《MATLAB与SIMULINK基础》讲义--南京理工大学自动化系《Matlab在数学规划中的应用》《Matlab关于微分方程的解法》《先进算法讲义》(中科大) 乌旭《Matlab基础》实验讲义---大连海事大学《Matlab详细手册(web版)》讲义 《simulink建模仿真》讲义《精通MATLAB综合辅导与指南例程》讲义《科学计算与MATLAB语言》讲义 《MATLAB 程式设计与应用》讲义(by 张智星)《Matlab6.0数学手册》pdf版(by Archan)《MATLAB实验仿真与算法设计》教学课件(谢红梅) 冈萨雷斯《数字图像处理》中文版雷英杰《MATLAB 遗传算法工具箱与应用》Stephen J.Chapman《Matlab编程(中文版)》Mohand Mokhtari《MATLAB与SIMULINK工程应用》王立宁《Matlab与通信仿真》苏金明《matlab7.0使用指南》苏金明《Matlab图形图像》薛定宇《基于MATLABSimulink的系统仿真技术与应用》李显洪《Matlab7.x界面设计与编译技巧》飞思科技《MATLAB 7辅助信号处理技术与应用》苏金明《Matlab工具箱应用》何强《Matlab扩展编程》何衍庆《控制系统分析、设计和应用---MATLAB语言的应用》李国勇《智能控制及其Matlab实现》韩利竹《Matlab电子仿真与应用(第二版)》程卫国《Matlab5.3精要、编程及高级应用》苏金明《Matlab高级编程》 飞思科技《MATLAB6.5应用接口编程》 飞思科技《MATLAB6.5辅助小波分析与应用》 欧阳黎明《MATLAB控制系统设计》 沈辉 《精通simulink系统仿真与控制》 网冠科技《MATLAB 6.0时尚创作百例》王正林《精通Matlab7》 钟麟《Matlab仿真技术与应用教程》贾秋玲《基于MATLAB 7.X SIMULINK/STATEFLOW系统仿真/分析及设计》陈继光 《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》 李强《MATLAB数据处理与应用》 闻新《Matlab模糊逻辑工具箱的分析与应用》 苏金明《Matlab工程数学》飞思科技《Matlab7辅助控制系统设计与仿真》 陈杰《Matlab宝典》邹鲲《MATLAB6.x信号处理》 张志涌《掌握和精通Matlab》 张志涌《精通matlab6.5 (北航)》 施晓红《精通GUI图形界面编辑》蒲俊《Matlab工程数学解题指导 》 蒲俊《MATLAB 6.0数学手册》陆君安《偏微分方程的MATLAB解法》刘宏友《MATLAB6.x符号运算及其应用》梁宏《信号与系统分析及MATLAB实现》李涛《Matlab工具箱应用指南——应用数学篇》 杨高波《精通matlab7.0混合编程》 精锐创作组《MATLAB 6.0科学运算完整解决方案》 王能超《计算方法：算法设计及其matlab实现》 黄文梅《信号分析与处理—MATLAB语言及应用》 胡良剑《数学实验：使用MATLAB》飞思科技《MATLAB6.5辅助优化计算与设计》 飞思科技《MATLAB6.5辅助图像处理》陈在平《控制系统计算机仿真与CAD—MATLAB语言应用》陈亚勇《MATLAB信号处理详解》陈怀琛《MATLAB及其在理工课程中的应用指南》车晴《电子系统仿真与MATLAB》Steven T. Karris《Signals and Systems(Second Edition)》Steven T. Karris《Numerical Analysis Using MATLAB and Spreadsheets》Nakamura 梁恒译《科学计算引论--基于MATLAB的数值分析》Magrab Edward《MATLAB原理与工程应用》Vinay K.Ingle《数字信号处理及其Matlab实现》 David McMahon 《Matlab揭秘》陆君安《偏微分方程的Matlab解法》张国良《模糊控制及其Matlab应用》丛爽《面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用(第2版)》陈仲生 《基于matlab7.0的统计信息处理》王正林《过程控制与Simulink应用》 施阳《MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK》王正林《Matlab Simulink与控制系统仿真》 孙亮《MATLAB语言与控制系统仿真》楼顺天《基于MATLAB 的系统分析与设计——模糊系统》王全友《Matlab在工程数学上的应用》龚妙昆《现代控制引论教程 Matlab辅助实验》Matlab官方教程《Learn Matlab7.0》 康永《MATLAB语言与控制系统仿真》 Matlab官方教程《MATLAB Start》Dave Anderson《Artificial Neural Networks_ Technology》(人工神经网络技术) 仿真科技论坛《Matlab与VC混合编程》 《Matlab神经网络工具箱应用简介》 Richard Johnson《MATLAB 编程风格指南》 聚类算法综述
MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！
MATLAB工具箱介绍有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。 * 二维滤波器设计和滤波 * 图像恢复增强 * 色彩、集合及形态操作 * 二维变换 * 图像分析和统计 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用 (6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox * 高阶谱估计 * 信号中非线性特征的检测和刻画 * 延时估计 * 幅值和相位重构 * 阵列信号处理 * 谐波重构 (7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 (8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。 * LMI的基本用途 * 基于GUI的LMI编辑器 * LMI问题的有效解法 * LMI问题解决方案 (9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox * 建模、辨识及验证 * 支持MISO模型和MIMO模型 * 阶跃响应和状态空间模型 (10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox) * u分析与综合 * H2和H无穷大最优综合 * 模型降阶 * 连续和离散系统 * u分析与综合理论 (11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。 * BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络 * 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数 * 前馈、递归等网络结构 * 性能分析及应用 (12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。 * 线性规划和二次规划 * 求函数的最大值和最小位 * 多目标优化 * 约束条件下的优化 * 非线性方程求解 (13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。 * 二维偏微分方程的图形处理 * 几何表示 * 自适应曲面绘制， * 有限元方法 (14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。 * LQG／LTR最优综合 * H2和H无穷大最优综合 * 奇异值模型降阶 * 谱分解和建模 (15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox) * 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真 * 谱分析和估计 * FFT，DCT等变换 * 参数化模型 (16)样条工具箱(SPline Toolbox)。 * 分段多项式和B样条 * 样条的构造 * 曲线拟合及平滑 * 函数微分、积分(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。 * 概率分布和随机数生成 * 多变量分析 * 回归分析 * 主元分析 * 假设检验 (18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。 * 符号表达式和符号矩阵的创建 * 符号微积分、线性代数、方程求解 * 因式分解、展开和简化 * 符号函数的二维图形 * 图形化函数计算器 (19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox) * 状态空间和传递函数模型 * 模型验证 * MA，AR，ARMA等 * 基于模型的信号处理 * 谱分析 (20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。 * 基于小波的分析和综合 * 图形界面和命令行接口 * 连续和离散小波变换及小波包 * 一维、二维小波 * 自适应去噪和压缩
MATLAB的迪杰斯特拉算法求7个起始点到15个终点的最短路径！
你对图论的知识有了解吧~W是关联矩阵，s和t分别是起始点和终止节点的序号。返回的d为最短的加权路径长度,p为最优路径节点的序号向量。注意，这里W矩阵为0的点权值已经自动设为无穷大了。请参考《高等应用数学问题的 MATLAB一书》。我吧程序赋给你。你做一个M函数用吧。function [d,path]=dijkstra(W,s,t)[n,m]=size(W);ix=(W==0);W(ix)=inf;if n~=m,error(’Square W required’);endvisited(1:n)=0; dist(1:n)=inf;parent(1:n)=0;dist(s)=0;d=inf;for i=1:(n-1),%求出每个节点与起始点的关系 ix=(visited==0);vec(1:n)=inf;vec(ix)=dist(ix); [a,u]=min(vec);visited(u)=1; for v=1:n,if (W(u,v)+dist(u)《dist(v)), dist(v)=dist(u)+W(u,v);parent(v)=u; end;end;endif parent(t)~=0,path=t;d=dist(t);%回溯最短路径 while t~=s,p=parent(t);path=[p path];t=p;end;end;希望对你有用