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- x=[-pi : 0.05: pi]; % 以 0.05 为步距构造自变量向量3 I, y9 e. H( u7 a
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值( @+ X1 L. z5 w# {& H5 Y; K\" J
- plot(x,y). s) x- T2 A+ }1 v8 @( ?3 A\" Q# ]
0 y1 V' w; y) v7 M* G- x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,.../ `3 K( |/ V# x2 @+ \/ A
- 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量
) x\" C- g* s7 \* r6 W - y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
$ s) n! [: j- @* I6 d- Z! y( R - plot(x,y) % 绘制曲线: a3 y- V! p, g- L
复制代码 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:7 c E7 b \: i3 V7 {' i. M% W$ g
s) ?" Q* J/ 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。
$ a8 K' F8 ?- ^# B1 p1 Q- V
) K. V7 L8 F% }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。
% H7 D! f% q) M, x/ x; o: Y6 p8 X! o6 F ~- f/ o* _, ]; J+ u$ _& ] ]
3. `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。1 j- Y x5 w! N& x( A
& @9 h7 }2 h7 F @4. 接下来的代码段:1 c) y" q5 \" ^' X$ F }9 j8 b
```matlab* t/ Q, p4 m; {8 T& ^9 g, I) j
x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...( Z' d. V% P; }* R* ]0 J
1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; O/ P0 S5 C. C* ~
y=sin(tan(x))-tan(sin(x));
: ], l2 L) a0 s5 b, ^ plot(x,y)( H0 H& w% U! o: O
```
" ^5 Y7 J4 T `5 |; R 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:- z- `2 I% _2 v7 \) q* }& A7 q2 W
- 从 -π 到 -1.8,步距为 0.05;! t- Y2 m1 L$ y' f
- 从 -1.801 到 -1.2,步距为 0.001;
/ y# p& g, G3 ? - 从 -1.2 到 1.2,步距为 0.05;
, f" V; b4 m7 M3 \8 | - 从 1.201 到 1.8,步距为 0.001;# k* `( a: K- j* t) H7 C
- 从 1.81 到 π,步距为 0.05。$ k: O1 P- {5 P
- f% k Z& c, S# S" k9 K 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。
9 w$ C0 o) U! y$ X$ U! R& T3 u. V/ [* \: U
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。6 L* Y" ?# x% G( H: H' J5 `
* Y# ?7 R- f% J$ ?- P. A/ |+ v# [: S8 T0 h
; d& l1 Y1 Y$ i/ z( f! `0 C: J |
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