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  • MATLAB除法运算的精度问题及其解决方案1. 问题描述:2. 解决方案1(roundn)3. 解决方案2(除变乘)4. 有更多想法或者问题,欢迎多多交流 1. 问题描述: 今天做课题的时候,发现MATALB在执行除法运算时,如果需要的...

    1. 问题描述:

    今天做课题的时候,发现MATALB在执行除法运算时,如果需要的精度太高,会出现高精度部分运算出错的情况。

    比如在这里我执行一个简单的除法运算:x=4.8/0.2,看一下结果:

    命令行的结果看起来还不错,24.0000,就是24嘛!
    在这里插入图片描述
    打开变量查看器查看,就会发现,嗯?结果差了0.000000000000004。
    在这里插入图片描述
    有时候这一点点精度缺失确实不值得注意,但是偶尔它也会产生很多麻烦,因此还是解决一下比较好。

    2. 解决方案1(roundn)

    roundn(X,N) 函数的作用是将X圆整,参数N定义圆整的精度,N为正代表圆整到小数点前N位,N为负代表圆整到小数点后N位。

    这并不是一个很合理的解决方案,因为圆整操作会导致数值精度的丢失,但是至少可用。

    我们使用: x=roundn(4.8/0.2,-10) ,执行一下,看效果:

    命令行的结果其实已经表明我们的计算结果没问题了,确实是24。
    在这里插入图片描述
    再打开变量查看器,发现结果确实是正确的。
    在这里插入图片描述
    这个方案损失了精度,所以对于精度要求高的场合,并不适用。

    3. 解决方案2(除变乘)

    为了不损失精度,我们可以将除法转换为乘法,经测试也可以解决。

    这里我们使用式子:x=4.8*(1/0.2),看一下命令行的结果:

    在这里插入图片描述

    4. 有更多想法或者问题,欢迎多多交流

    展开全文
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    1)fix(x) : 截尾取整. 
    
    >>fix(37/10)


    ans =


         3
    (2)floor(x):不超过x 的最大整数.(高斯取整)
    展开全文
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    目前正在学习matlab。在学习过程中发现matlab中的两种除法比较容易让人混淆,也很难记住,即左除和右除。
    在matlab中运行下列语句,可以发现,两种除法的结果是不一样的。1/2的结果是0.5,但是1\2的结果却是相反的2。
    左除和右除
    其实可以发现了,1\2左右对称一下,其实就是2/1,\其实就是可以认为普通除法的方向换了一下。

    这一点也在求解线性方程组中得到了验证。
    左除:

    展开全文
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    matlab中的乘除法: 1.数字之间相乘/相除 >> a=3; >> b=4; (1)相乘(*与.*没区别): >> a*b ans =  12 >> a.*b ans =  12 (2)相除(/与./没区别): >> a=3; >> b=4; >> a/b ans =  0...

    matlab中的乘除法:

    1.数字之间相乘/相除

    >> a=3;
    >> b=4;

    (1)相乘(*与.*没区别):

    >> a*b
    ans =
        12

    >> a.*b
    ans =
        12

    (2)相除(/与./没区别):

    >> a=3;
    >> b=4;
    >> a/b
    ans =
        0.7500
    >> a./b(a除以b)
    ans =
        0.7500

    >> a.\b(b除以a)
    ans =
        1.3333


    2.数字与矩阵之间相乘/相除

    >> a=3;
    >> A=[1,3,5;3,4,5;2,4,8];

    A =
         1     3     5
         3     4     5
         2     4     8

    (1)相乘(*与.*没区别):
    >> a*A
    ans =
         3     9    15
         9    12    15
         6    12    24
    >> a.*A
    ans =
         3     9    15
         9    12    15
         6    12    24

    (2)相除(/与./没区别):

    >> A/a(矩阵A中元素都除以a,输出矩阵)
    ans =
        0.3333    1.0000    1.6667
        1.0000    1.3333    1.6667
        0.6667    1.3333    2.6667
    >> A./a
    ans =
        0.3333    1.0000    1.6667
        1.0000    1.3333    1.6667
        0.6667    1.3333    2.6667

    >> A.\a(a除以矩阵A中各元素,输出矩阵)
    ans =
        3.0000    1.0000    0.6000
        1.0000    0.7500    0.6000
        1.5000    0.7500    0.3750


    3.矩阵之间相乘/相除

    >> A=[1,3,5;3,4,5;2,4,8]
    A =
         1     3     5
         3     4     5
         2     4     8
    >> B=[2,5,8;3,7,2;5,3,2]
    B =
         2     5     8
         3     7     2
         5     3     2

    (1)相乘:

    >> A*B(矩阵乘法:要求左矩阵的行数与右矩阵的列数相等,即MxN维矩阵乘以NxM维矩阵。按照矩阵相乘规则计算结果)

    ans =
        36    41    24
        43    58    42
        56    62    40

    >> A.*B(矩阵点乘:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵乘以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相乘输出)
    ans =
         2    15    40
         9    28    10
        10    12    16

    (2)相除:

    >> A/B(相当于A乘以B的逆,如下所示)
    ans =
        0.6395   -0.0058   -0.0523
        0.5233    0.0407    0.3663
        1.0233   -0.2093    0.1163

    >> A*inv(B)
    ans =
        0.6395   -0.0058   -0.0523
        0.5233    0.0407    0.3663
        1.0233   -0.2093    0.1163
    >> A./B(矩阵点右除:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵除以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相除输出,A矩阵对应元素除以B矩阵对应元素)
    ans =
        0.5000    0.6000    0.6250
        1.0000    0.5714    2.5000
        0.4000    1.3333    4.0000

    >> A\B(相当于A的逆乘以B,如下所示)
    ans =
        1.3000   -1.7000   -7.8000
       -1.6000    5.4000    9.6000
        1.1000   -1.9000   -2.6000

    >> inv(A)*B
    ans =
        1.3000   -1.7000   -7.8000
       -1.6000    5.4000    9.6000
        1.1000   -1.9000   -2.6000
    >> A.\B(矩阵点左除:要求两矩阵维数相等,即MxN维矩阵除以MxN维矩阵。矩阵对应位置元素相除输出,B矩阵对应元素除以A矩阵对应元素)
    ans =
        2.0000    1.6667    1.6000
        1.0000    1.7500    0.4000
        2.5000    0.7500    0.2500

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