278
9. Mathcadдастури умумий кўриниши қандай бўлади?
10. Mathcadдастури ишини тугатиш қандай амалга оширилади?
11. Параметрлари маълум бўлган ифодалар қандай ҳисобланади?
12. Формула ёрдамида ҳсоблаш иши қандай бажарилади?
13. Матрицани транспонирлашда қайси политрадан фойдаланилади?
14. Y = X
2
+ sin(X) функцияни 0 дан 1 гача оралиқдаги интегралини ҳисоблаш
формуласини қандай киритилади?
Масала ва машқлар.
5. У = 9х
2
+ sin(x), бу ерда x = 5+t
3
, t = 6. Функция қийматини
ҳисобланг.
6. Y = X
2
+ sin(X) функцияни 0 дан 1 гача оралиқдаги интегралини
ҳисобланг.
7. X
2
+ sin(X) функцияни h=1 қадам билан 0 дан 100 гача ҳосил
бўладиган қиймвтлвр йиғиндисини топинг.
8. Қутб координаталар системасида
кўринишдаги функция
танлаб, унинг графигини чизинг.
MAVZU-18. “MatLab” амалий дастури ва унинг имкониятлари.
“MatLab” дастурини умумий куриниши. Дастур ускуналари билан ишлаш
Режа:
4. MatLab амалий дастури ва унинг имкониятлари.
5. MatLab дастурини умумий кщриниши.
6. Дастур ускуналари билан ишлаш.
Таянч тушунчалар: MatLab, Linpack ва EISPACK дастурий
кутубхоналари, Optimization Toolbox, Econometrics, Financial, Financial Derivative,
Fixed Income, Опцио
́ н, скриптлар,
Processing Toolbox, Wavelet Toolbox,
Communication Toolbox, Filter Design Toolbox, Control Systems Toolbox, µ-Analysis
and Synthesis Toolbox, Robust Control Toolbox,
System Identification Toolbox, LMI
Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox, Model-Based Calibration Toolbo,
GARCH Toolbox, Fixed-Income Toolbox, Financial Time Series Toolbox, Financial
Derivatives Toolbox,
Financial Toolbox, Datafeed Toolbox;Mapping Toolbox
функцияси, Data Acquisition Toolbox, Image Acquisition Toolbox, Instrument Control
Toolbox, Link for Code Composer Studio;
279
MatLab
(ингл.
«MATrix
LABoratory»нинг
қисқартмаси, ўзбек
тилида матрица лабораторияси,
Матлаб, каби талаффуз қилинади) — техник ҳисоблаш
масалаларини ечиш учун амалий дастурлар пакети ва ушбу
пакетда фойдаланиладиган номдош дастурлаш тилидир.
Пакетни миллиондан кўп муҳандис ва илмий ҳодимлар
фойдаланиладилар, у кўпчилик замонавий, шу жумладан,
Linux, Mac OS, Solaris (R2010b версиясидан бошлаб Solaris
қўллаб-қувватлаш тўхтатилган) ва
Microsoft Windows
операцион системаларда ишлайди.
MatLabдастурлаш тили сифатида Нью-Мексика
университетининг компьютер фанлари факультетининг
декани (ингл.
Cleve Moler) томонидан 1970 йиллар
охирларида ишлаб чиқилган. Ишланманинг мақсади
факультет талабаларига Фортран тилини ўрганиш
заруратисиз
Linpack
ва
EISPACK
дастурий
кутубхоналаридан фойдаланиш
имкониятини беришдан
иборат бўлган. Тез орада ушбу тил бошқа университетлар
орасида оммалашиб кетди ва амалий математика соҳасида
фаолият қилаётган олимлар томонидан катта қизиқиш
билан кутуб олинган. Ҳозиргача Фортранда ёзилган, очиқ
дастлабки код билан тарқатиладиган 1982 йилги
версиясини Интернетда топиш мумкин. Муҳандис Джон
Литтл (ингл.
John N. (Jack) Little) бу тил билан 1983 йили
Стэнфорд университетга қилган ташрифида танишган. Янги тил катта тижорат
салоҳиятига эга эканлигини тушуниб, у Клив Моулер ва Стив Бангерт (ингл.
Steve
Bangert) билан бирлашди. Улар ҳамкорлик
MatLabниС тилида қайта ёздилар ва
1984 йили дастурнинг кейинги ривожлантириш учун The MathWorks
компаниясини ташкил этишни асосладилар. Ушбу С да қайта ёзилган
кутубхоналар узоқ вақтгача JACKPAC ном билан таниқли эдилар.
Дастлаб
MatLab бошқариш системаларини лойиҳалаш (Джон Литтлнинг асосий
мутахассислиги) учун мўлжалланган эди, лекин тезликда бошқа кўпгина илмий ва
муҳандисик соҳаларда оммалашишга эришди. У, шунингдек, таълим тизимида,
хусусан, чизиқли алгебра ва сонли усулларни ўқитиш учун кенг фойдаланилади.
MatLab тили ўзига маълумотлар тузулишли
матрицаларда асосланган,
функцияларнинг кенг спектрини, ишлаб чиқишнинг интеграллашган муҳитини,
объектга мўлжалланган имкониятини ва бошқа дастурлаш тилларида ёзилган
дастурларига интерфейсларни олган юқори даражадаги
интерпретацияловчи дастурлаш тилидан иборат.
MatLabдастури, эҳтимол, берилганларни қайта ишлаш
учун энг кучли дастурдир.
MatLab – жадвал (ёки математик
тилда, матрица) кўринишида тақдим этиладиган кўп ўлчовли
маълумотлар билан ишлаш учун идеал муҳитдан иборат.
Берилганларнинг ҳудди мана шундай синфига кўпчилик
