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Note Introduttive al Matlab © Marco Sorrentino msorrentino@unisa.it, www.macchine.unisa.it/sorrentino
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Corso Introduttivo al MATLAB ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Elementi Fondamentali ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Elementi Fondamentali ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Introduzione ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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Ingresso da tastiera ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Elementi Fondamentali
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Manipolazione di matrici ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Elementi Fondamentali
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Operazioni aritmetiche ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Operazioni
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Le strutture fondamentali ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Programmazione ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Script files Un esempio di M-file  [es_scriptfile] %Un M-file per la stima approssimata della funzione coseno attraverso lo sviluppo in serie di Mc Laurin, arrestato al quinto ordine. x=0; cos_approx=0; for  i=0:5 termine_par=(-1)^i*x^(2*i)/factorial(2*i); cos_approx=cos_approx+termine_par; end cos_approx ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Programmazione
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Funzioni La struttura delle “function”  [es_function] function  [t,y]=es_function(x) %Una funzione per la stima approssimata della funzione coseno attraverso lo sviluppo in serie di Mc Laurin, arrestato al quinto ordine. cos_approx=0; for  i=0:5 termine_parziale=(-1)^i*x^(2*i)/factorial(2*i); cos_approx=cos_approx+termine_parziale; end y=cos_approx; t=x; end >>x=[-pi:.1:pi]; >>[t,y]=es_function(x) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Programmazione
Funzioni Un esempio con lo switch function  [multipli,non_multipli]=mult(base) % Nei primi 100 interi, i numeri multipli della base data base=2; non_multipli=0; multipli=1; while  n<=100 switch  rem(n,base)==0   case  0 non_multipli=[non_multipli n];   case  1 multipli=[multipli n]; end n=n+1; end ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Programmazione
Esercizi sulla programmazione Programmazione ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi ,[object Object],[object Object],Operazioni ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Operazioni Esercizi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],6000 5000 4000 3000 2000 1000 Num giri [rpm] ? 359 389 10 346 20 365 335 30 ? 40 309 50 344 60 341 70 390 80 90 ? 314 344 100 Coppia [Nm]
Esercizi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Operazioni ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Operazioni ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Corso Introduttivo al MATLAB Polinomi e Grafica 3D ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Operazioni sui polinomi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Polinomi e Grafica
Interpolazione ,[object Object],[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Interpolazione ,[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],>> x=-1:.1:1; y=2*x+1+2*rand(1,length(x)); >> xx=-1:.1/2:1; yy=spline(x,y,xx); >> plot(x,y,’o’,xx,yy)
Interpolazione ,[object Object],[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi sui polinomi ,[object Object],[object Object],[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi sui polinomi ,[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Rappresentare l’andamento delle emissioni in funzione di A/F, e determinare la migliore rappresentazione polinomiale delle emissioni in funzione di A/F in termini di precisione e generalizzabilità.  Stimare il valore delle emissioni per A/F=15.2
Grafici tridimensionali ,[object Object],[object Object],[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Grafici tridimensionali ,[object Object],Polinomi e Grafica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],x y -y z Az El
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Analisi Statistica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate
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Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],Soluzione
Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate clear all;clc global  dati load es_minimo2_dati t=dati(:,1); y=dati(:,2); plot(t,y, 'ro' ) pause; lambda0=[3 1]; lambda=fminsearch( 'es_minimo2_fun' ,lambda0) [err,z]=es_minimo2_fun(lambda); plot(t,y, 'ro' ,t,z) function  [err,z] = es_minimo2_fun(lambda) global  dati t = dati(:,1);y = dati(:,2); z=lambda(1)*exp(-lambda(2)*t); err = norm(z-y);plot (t,y, 'o' ,t,z) return
Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object]
Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate Nel modello economico semplificato di mercato perfettamente concorrenziale ,  grande rilievo assumono le curve di domanda ed offerta, che in ascissa hanno la quantità di bene prodotto o richiesto in un prefis s ato periodo di tempo ed in ordinata il prezzo unitario del bene. L’intersezione delle curve determina il prezzo di equilibrio della merce. Assumendo i seguenti dati per la produzione e richiesta del grano in un ipotetico mercato si calcoli il prezzo di equilibrio e si traccino le curve di domanda ed offerta utilizzando almeno 30 punti  [es_minimo4] .
[object Object],[object Object],[object Object],Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate
Carico termico ed  elettrico Cogeneratore Utenza termica Utenza elettrica Ausiliario (caldaia) ENEL Serbatoio Esercizi su Ricerca Minimi e Zeri ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate [es_ cogenerazione ]
Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],preda Soluzione predatore
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate clear all % Modello  Lokta-Volterra (preda-predatore) global  a b c d a=2.7;b=0.7;c=1;d=3; x0=[2,3]'; timerange=[0: .1:10]; [t,x]=ode45( 'loktavolterra' ,timerange,x0); plot(t,x) function  xpunto=loktavolterra(t,x) global  a b c d xpunto(1)=a*x(1)-b*x(1)*x(2); xpunto(2)=c*x(1)*x(2)-d*x(2); xpunto=xpunto'; return
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],[object Object],preda predatore
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],[object Object]
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Soluzione
Esercizi sulla Integrazione Numerica ,[object Object],[object Object],[object Object],Funzioni Avanzate %----------------------------------------------------------------------------- % calcolo pressione serbatoio %----------------------------------------------------------------------------- global k4 k5 k6 hu k1 k2 k3 n gamma pamb mair rair tamb g k1=10;k2=1;k3=1;k4=1;k5=14;k6=1; hu=20;vserb=10;rair=287;pamb=1e5;tamb=300; mair=pamb*vserb/rair/tamb; rpm=2000;n=rpm*1e-3;g=9.807; timespan=[0:5000]; p0=pamb; %[Pa] [t,p]=ode45('dpserb',timespan,p0); plot(t,p) -------------------------------------------------------------------------- % funzione calcolo pressione serbatoio function dp = dpserb(t,p) global k4 k5 k6 hu k1 k2 k3 n gamma pamb mair rair tamb g gamma=g*1000; AA=k4+k3;BB=-2*k2*n;CC=hu+(p-pamb)/gamma-k1*n^2; qvol=(-BB+sqrt(BB^2-4*AA*CC))/(2*AA) dp=p^2*qvol/3600/mair/rair/tamb; return
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