scilab 微積分的應用

1：scilab 計算微分的指令是diff（）；

diff每對函式微分一次，矩陣內數值減少一；

例如：x=1:10;

y=x^3;

diff(y) //(y(x+1)-y(x))/1;因此，在作微分時需要修正。

diff(y,2)

diff(y,3)

2：積分 integrate（'待積分式子','變數'，積分下界，積分上界）

例如：integrate('exp(-s)','s',0,4)

3:integrate 求解不連續函式的積分

格式：integrate('if..then...else...end','變數',下界，上界)

例如:integrate('if x>0 & x<4 then 1, else 0, end','x',-10,10)

4:利用intg求解連續函式的積分

例如：deff('y=f(x)','y=x^2');

intg(0,1,f)

5:二重積分int2d()

在使用int2d前需要先用矩陣宣告他的區域範圍，範圍矩陣代表範圍的三個頂點，並使用deff定義乙個函式

例如：x＝［0 0;1 1;1 0];

y＝［0 0;0 2;2 2];

deff('z=f(x,y)','z=x^2+y^2')

int2d(x,y,f)

6:三重積分int3d 使用方法和二重積分的使用相同。

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公式不是死記硬背的，它是推導出來的微積分是高等數學中最複雜最奇怪的部分 b 導數 b 導數是用來分析變化的工具，導數是用來求斜率的，斜率反應了物體的變化大小導數的應用是十分廣泛瞬間斜率就是曲線上各個點的斜率這裡不使用瞬間斜率取而代之以某一點的斜率以過山車為例，軌道突然消失，急...

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