函数在不同步距的取值

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1. x=[-pi : 0.05: pi];  % 以 0.05 为步距构造自变量向量
   3 ], j/ r- M: P, X: u! Y% H1 l
2. y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
   8 B0 i- t/ A. ]8 F
3. plot(x,y)' b. o9 O3 f; A5 v
   
4. 
   + b0 W: Y. F, T2 E
5. x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...5 Y0 U- L2 q) B4 C3 z, O+ ~
   
6.     1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量
   & v, U: m- Z  U3 v
7. y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
   + O) \: Z1 g* E! T' U# }
8. plot(x,y)  % 绘制曲线
   5 H- ?$ R- _. }) L1 g' a3 A

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这段代码涉及 MATLAB 中的函数计算和绘图操作，主要分为以下几个步骤：
2 I2 S) d2 A) }& ^, Q/ ?$ Y! C. l
1. `x=[-pi : 0.05: pi];`: 这行代码定义了一个自变量向量 x，从 -π 到 π，步距为 0.05。这个向量用于构造函数中的自变量值。
4 E6 B- _4 L$ m$ `2 q; |
2. `y=sin(tan(x))-tan(sin(x));`: 这行代码计算了函数 sin(tan(x)) - tan(sin(x)) 在 x 向量上的取值，得到了对应的因变量值 y。
& {) O7 N( C& K# }0 w8 A, C# n% E, X
1 t' ?: C9 {  _% B% x, V3. `plot(x,y)`: 这行代码使用 `plot` 函数将 x 和 y 中的数据点连接起来，绘制出函数的图像。
$ f) l) e6 O6 e1 c, x$ s, w  \+ ?; R
6 W& v& O& M+ d' i$ k2 {% b2 K6 ^1 [4. 接下来的代码段：
   ```matlab
1 z6 I% V: y$ Y* d7 k* x   x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
+ O  @/ N( k# u0 J, R3 d       1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi];
   y=sin(tan(x))-tan(sin(x));
* I" H  C# O+ u1 |   plot(x,y)
   ```
. w( E3 Y5 M- f8 U- e   进行了类似的操作，但这次构造 x 向量的步距是变化的。具体来说：
" x8 P  M: P- k   - 从 -π 到 -1.8，步距为 0.05；
: T' V4 F5 j+ e/ j/ H) F   - 从 -1.801 到 -1.2，步距为 0.001；
: G0 f8 o$ h) D  f( }  c: R* _   - 从 -1.2 到 1.2，步距为 0.05；
   - 从 1.201 到 1.8，步距为 0.001；
   - 从 1.81 到 π，步距为 0.05。

! c5 r: @. G  V# R: s   这样构造的 x 向量包含了不同步距的区间，然后计算了对应的函数值 y，并绘制了函数的曲线图像。
) Z0 ^3 R5 w# @: R9 r: d: u7 H4 a
总的来说，这段代码通过构造不同步距的自变量向量 x，计算函数在各个点上的取值，然后绘制出函数的曲线图像，展示了函数在不同步距下的变化趋势。
1 v& ]4 i4 h) y

! A1 s+ c( P& h
8 i- |+ ^5 Z( }0 n' Y" a3 K& f& I- c