到目前为止，我们已经看到所有示例都可以在MATLAB及其GNU（也称为Octave）中运行。但是，为了求解基本的代数方程，MATLAB和Octave几乎没有什么不同，因此我们将尝试在单独的部分中介绍MATLAB和Octave。
我们还将讨论代数表达式的分解和简化。
solve函数用于求解代数方程。最简单的形式是，solve函数将用引号引起来的方程式作为参数。
例如，让我们求解方程x-5 = 0中的x
solve('x-5=0')MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans = 5
您也可以将Solve函数称为-
y = solve('x-5 = 0')MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
y = 5
您甚至可能不包括等式的右侧-
solve('x-5')MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans = 5
如果方程式包含多个符号，则默认情况下MATLAB会假定您正在求解x，但是，solve函数具有另一种形式-
solve(equation, variable)
在这里，您还可以提及变量。
例如，让我们求解v的方程v – u – 3t 2 =0。在这种情况下，我们应该写-
solve('v-u-3*t^2=0', 'v')MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans = 3*t^2 + u
roots函数用于求解Octave中的代数方程式，您可以编写以下示例，如下所示：
例如，让我们求解方程x-5 = 0中的x
roots([1, -5])
Octave将执行以上语句并返回以下结果-
ans = 5
您也可以将Solve函数称为-
y = roots([1, -5])
Octave将执行以上语句并返回以下结果-
y = 5
solve函数还可以求解高阶方程。它通常用于求解二次方程。该函数以数组形式返回方程式的根。
以下示例解决了二次方程x 2 -7x +12 =0。创建脚本文件并键入以下代码-
eq = 'x^2 -7*x + 12 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));运行文件时，它显示以下结果-
The first root is: 3 The second root is: 4
下面的示例以Octave求解二次方程x 2 -7x +12 = 0。创建一个脚本文件并输入以下代码-
s = roots([1, -7, 12]);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));运行文件时，它显示以下结果-
The first root is: 4 The second root is: 3
solve函数还可以求解高阶方程。例如，让我们求解一个三次方程为(x-3)2(x-7)= 0
solve('(x-3)^2*(x-7)=0')MATLAB将执行上述语句并返回以下结果-
ans = 3 3 7
对于高阶方程，根长包含许多项。您可以通过将此类根转换为double来获得其数值。以下示例解决了四阶方程x 4 ? 7x 3 + 3x 2 ? 5x + 9 = 0。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
eq = 'x^4 - 7*x^3 + 3*x^2 - 5*x + 9 = 0';
s = solve(eq);
disp('The first root is: '), disp(s(1));
disp('The second root is: '), disp(s(2));
disp('The third root is: '), disp(s(3));
disp('The fourth root is: '), disp(s(4));
%将根转换为double类型
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));运行文件时，它返回以下结果-
The first root is: 6.630396332390718431485053218985 The second root is: 1.0597804633025896291682772499885 The third root is: - 0.34508839784665403032666523448675 - 1.0778362954630176596831109269793*i The fourth root is: - 0.34508839784665403032666523448675 + 1.0778362954630176596831109269793*i Numeric value of first root 6.6304 Numeric value of second root 1.0598 Numeric value of third root -0.3451 - 1.0778i Numeric value of fourth root -0.3451 + 1.0778i
请注意，最后两个根是复数。
以下示例解决了四阶方程x 4 ? 7x 3 + 3x 2 ? 5x + 9 = 0。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
v = [1, -7, 3, -5, 9];
s = roots(v);
%将根转换为double类型
disp('Numeric value of first root'), disp(double(s(1)));
disp('Numeric value of second root'), disp(double(s(2)));
disp('Numeric value of third root'), disp(double(s(3)));
disp('Numeric value of fourth root'), disp(double(s(4)));运行文件时，它返回以下结果-
Numeric value of first root 6.6304 Numeric value of second root -0.34509 + 1.07784i Numeric value of third root -0.34509 - 1.07784i Numeric value of fourth root 1.0598
solve函数还可用于生成涉及多个变量的方程组的解。让我们举一个简单的实例来演示这种用法。
让我们求解方程式-
5x + 9y = 5
3x – 6y = 4
创建一个脚本文件并输入以下代码-
s = solve('5*x + 9*y = 5','3*x - 6*y = 4');
s.x
s.y运行文件时，它显示以下结果-
ans = 22/19 ans = -5/57
同样，您可以求解更大的线性系统。考虑以下一组方程式-
x + 3y -2z = 5
3x + 5y + 6z = 7
2x + 4y + 3z = 8
我们有一些不同的方法来求解n个未知数中的n个线性方程组。让我们举一个简单的实例来演示这种用法。
让我们求解方程式-
5x + 9y = 5
3x – 6y = 4
这样的线性方程组可以写成单矩阵方程Ax = b，其中A是系数矩阵，b是包含线性方程右侧的列向量，x是表示解的列向量，如下所示：在下面的程序中显示-
创建一个脚本文件并输入以下代码-
A = [5, 9; 3, -6]; b = [5;4]; A \ b
运行文件时，它显示以下结果-
ans = 1.157895 -0.087719
同样，您可以解决较大的线性系统，如下所示-
x + 3y -2z = 5
3x + 5y + 6z = 7
2x + 4y + 3z = 8
expand和collect分别用来展开和收集一个方程。以下示例演示了概念-
当使用许多符号函数时，应声明变量是符号性的。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
syms x %符号变量x syms y %符号变量y %扩展方程 expand((x-5)*(x+9)) expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7)) expand(sin(2*x)) expand(cos(x+y)) %收集方程式 collect(x^3 *(x-7)) collect(x^4*(x-3)*(x-5))
运行文件时，它显示以下结果-
ans = x^2 + 4*x - 45 ans = x^4 + x^3 - 43*x^2 + 23*x + 210 ans = 2*cos(x)*sin(x) ans = cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y) ans = x^4 - 7*x^3 ans = x^6 - 8*x^5 + 15*x^4
您需要拥有一个symbolic软件包，该软件包分别提供expand和collect函数来扩展和收集方程式。以下示例演示了概念-
当使用许多符号函数时，应声明变量是符号变量，但是Octave定义符号变量的方法不同。注意使用Sin和Cos，它们也在符号包中定义。
创建一个脚本文件并输入以下代码-
%首先，加载包，确保它已安装。
pkg load symbolic
%使symbols模块可用
symbols
%定义符号变量
x = sym ('x');
y = sym ('y');
z = sym ('z');
%扩展方程
expand((x-5)*(x+9))
expand((x+2)*(x-3)*(x-5)*(x+7))
expand(Sin(2*x))
expand(Cos(x+y))
%收集方程式
collect(x^3 *(x-7), z)
collect(x^4*(x-3)*(x-5), z)运行文件时，它显示以下结果-
ans = -45.0+x^2+(4.0)*x ans = 210.0+x^4-(43.0)*x^2+x^3+(23.0)*x ans = sin((2.0)*x) ans = cos(y+x) ans = x^(3.0)*(-7.0+x) ans = (-3.0+x)*x^(4.0)*(-5.0+x)
factor函数分解一个表达式，simplify函数简化一个表达式。以下示例演示了概念-
创建一个脚本文件并输入以下代码-
syms x syms y factor(x^3 - y^3) factor([x^2-y^2,x^3+y^3]) simplify((x^4-16)/(x^2-4))
运行文件时，它显示以下结果-
ans = (x - y)*(x^2 + x*y + y^2) ans = [ (x - y)*(x + y), (x + y)*(x^2 - x*y + y^2)] ans = x^2 + 4