بایگانی‌های دانلود کد مجانی - ايران متلب

خطايابي برنامه ها در متلب MATLAB

ایران متلب — Thu, 15 Jan 2015 06:07:26 +0000

شما مي توانيد از راههاي زير، برنامه هايتان را خطايابي (debugging) نمائيد:
– برنامه را به چند بخش كوتاهتر تقسيم كنيد و هر بخش را جداگانه امتحان كنيد.
– نتايج محاسبات را در مراحل مياني جريان برنامه بنويسيد. اين كار را مي توانيــد بـه آسـاني بـا برداشتن semicolon (;) از انتهاي دستور محاسباتي ويا نوشتن نام متغير مورد نظر انجام دهيد. همچنين مي توانيد با قرار دادن disp در مكانهاي مشخصي از برنامه دريابيد كه برنامه تــا كجـابه پيش رفته است.
– تا حد امكان سعي كنيد كه از عمليات ماتريسي استفاده كنيد و در برنامه از تعداد حلقــه هـايي كه همان كار را انجام مي دهند بكاهيد.
– خطوط مورد شك برنامه را بطور جداگانه در محيط كار MATLAB اجــرا كنيـد (ترجيحـا” بـه كمك copy-paste) تا درستي و يا نادرستي محاسبه را دريابيد.
– دقت كنيد كه پيغام خطا روي چه سطري از برنامه داده شده است و بويژه دقت كنيد كه پيغــام خطا چه مي باشد و چه معنايي دارد.
– امكانات خطايابي موجود در نرم افزار را به كمك بگيريد.

پيغامهاي خطا
بيشترين حجم پيغامهاي خطايي كه شما در ابتداي كار با MATLAB دريافت مي كنيد مربوط بــه عمليات و جايگزيني هاي برداري/ماتريسي است. در اين بخش نحوه تصحيح برنامه را با اســتفاده از پيغامهاي خطاي دريافتي با ذكر يك مثال نشان داده مي شود.

در نظر بگيريد كه مي خواهيد سطح PVT را بر اســاس قـانون گـاز كـامل رسـم كنـيد. داده هـاي ورودي به برنامه محدوده هاي فشار و دما به صورت برداري هستند و برنامه بايد حجـم ويـژه گـاز را محاسبه نمايد و سپس سطح را رسم كند. بهتر است كه محاسبه حجم در يك تابع جداگان ه انجـام گيرد تا اگر بخواهيد محاسبه را با معادله حالت ديگري نيز تكــرار كنيـد، نيـازي بـه نوشـتن مجـدد برنامه اصلي نداشته باشيد و فقط تابع محاسبه حجم را تغيير دهيد. فرض كنيد كه برنامه اصلـي و تابع مورد نياز را در وهله اول به صورت زير ايجاد كرده ايد:

برنامه اصلي (main.m)
% Input p = input(‘ Pressure (bar) = ‘);

t = input(‘ Temperature (K) = ‘);
% Calculation

v = ideal(t,p*1e5);

% Plotting results

surf(p,vol,t)

(ideal.m) تابع
function v = ideal(t,p)
R = 8314; % Gas constant (J/kmol.K)

v = R*t/p; % Ideal gas law

حال در صورتي كه اين برنامه را اجرا كنيد، پيغام خطاي زير را دريافت مي كنيد:

» main

Pressure (bar) = [1:10]

Temperature (K) = 300:5:400

??? Error using ==> /

Matrix dimensions must agree.

Error in ==> C:\MATLABR11\work\ideal.m

On line 4 ==> v = R*t/p; % Ideal gas law

Error in ==> C:\MATLABR11\work\main.m

On line 6 ==> v = ideal(t,p*1e5);

همانطور كه ملاحظه مي كنيد اشكال از سطر ٦ برنامه اصلي كه مربوط بــه مراجعـه بـه تـابع اسـت گرفته شده و در حقيقت خطا در سطر ٤ تابع و مشخصا” در نحوه تقسيم دو بردار t و p وجــود دارد. به ياد بياوريد كه در عمليات ماتريسي، ابعاد ماتريسها بايد اجازه انجــام چنيـن عملـي را بدهـد. در اينجا با دو بردار t و p نمي توان عمل تقسيم را انجام داد و اصولا” در اين مس ئله مقصـود از عبـارت بكار برده شده براي محاسبه حجم گاز كامل انجام محاسبه ماتريسي نمي باشــد. بنـابراين سـطر ٤ تابع ideal.m به شكل زير تغيير داده مي شود (بكار بردن تقسيم عضو به عضو بجـاي ماتريسـي) تـا محاسبه حجم به صورت ماتريسي صورت نگيرد :

function v = ideal(t,p)

R = 8314; % Gas constant (J/kmol.K)

v = R*t./p; % Ideal gas law

اما با اجراي مجدد برنامه مي بينيد كه مشكل حل نشده است:

» main

Pressure (bar) = [1:10]

Temperature (K) = 300:5:400

??? Error using ==> ./

Matrix dimensions must agree.

Error in ==> C:\MATLABR11\work\ideal.m

On line 4 ==> v = R*t./p; % Ideal gas law

Error in ==> C:\MATLABR11\work\main.m

On line 6 ==> v = ideal(t,p*1e5);

اگر تعداد مولفه هاي بردارهاي t و p را در محيط كار MATLAB بخواهيم:

» length(p) ans =

» length(t) ans =

ديده مي شود كه اين دو بردار هم اندازه نيستند و بنابراين عمليات عضو به عضو نيز نمــي تـوان بـر روي آن دو انجام داد. در اينجا چاره اي نيست جز آنكه از يك حلقه در محاسبات استفاده نمـائيد و مقادير حجم ويژه را بر حسب دما، هر بار در يك فشار معين، محاسبه نمائيد:

function v = ideal(t,p)

R = 8314; % Gas constant (J/kmol.K)

for k = 1:length(p)

v(:,k) = R*t/p(k); % Ideal gas law

end

اما اين بار نيز با پيغام خطا مواجه مي شويد:

» main

Pressure (bar) = [1:10]

Temperature (K) = 300:5:400

??? In an assignment A(:,matrix) = B, the number of elements in the subscript of A and the number of columns in B must be the same.

Error in ==> C:\MATLABR11\work\ideal.m

On line 5 ==> v(:,k) = R*t/p(k); % Ideal gas law

Error in ==> C:\MATLABR11\work\main.m

On line 6 ==> v = ideal(t,p*1e5);

توجه كنيد كه بردار دما يك بردار سطري است و در نتيجه سمت راست عبارت محاسبه حجم يــك بردار سطري خواهد بود. اين در حالي است كه در سمت چپ همان عبارت يك بردار ســتوني قـرار دارد و پيغام خطا نيز از همينجا ناشي مي شود. بنابراين تابع ideal.m بايد ب ه شـكل زيـر تصحيـح گردد:

function v = ideal(t,p)

R = 8314; % Gas constant (J/kmol.K)

for k = 1:length(p)

v(k,:) = R*t/p(k); % Ideal gas law

end

اين بار با اجرا كردن برنامه اصلي پيغام زير را مشاهده مي كنيد:

» main Pressure (bar) = [1:10] Temperature (K) = 300:5:400

??? Undefined function or variable ‘vol’.

Error in ==> C:\MATLABR11\work\main.m

On line 9 ==> surf(p,vol,t)

باز هم پيغام خطا! اما اگر دقت كنيد مي بينيد كه اين بار پيغام خطا مربوط به تابع ideal.m نيست بلكه خطا از دستور مربوط به رسم داده ها گرفته شده است. در حقيقت تابع كار خود را بــه خوبـي انجام داده و رفع اشكال شده است. خطاي اين دفعه مربوط به اشتباه در نام متغير اسـت. متغـير v كه قبلا” تعريف شده است اشتباها” در دستور surf با نام vol بكار برده شده اســت. ولـي vol قبـلا” تعريف نشده است و در نتيجه MATLAB آن را نمي شناسد. پ س از تصحيـح ايـن سـطر، برنامـه اصلي به صورت زير خواهد بود:

% Input p = input(‘ Pressure (bar) = ‘); t = input(‘ Temperature (K) = ‘);

% Calculation v = ideal(t,p*1e5); % Plotting results surf(p,v,t)

:اجراي اين برنامه پيغام زير را به دنبال خواهد داشت

» main Pressure (bar) = [1:10]

Temperature (K) = 300:5:400

??? Error using ==> surface Matrix dimensions must agree.

Error in ==> C:\MATLABR11\toolbox\matlab\graph3d\surf.m

On line 59 ==> hh = surface(varargin{:}); Error in ==> C:\MATLABR11\work\main.m

On line 9 ==> surf(p,v,t)

خطاي اين دفعه باز هم مربوط به دستور surf و اين بار در باره نحوه معرفي آرايه ها به آن است. بـا مراجعه به توضيحات (help) اين دستـور مشخص مي گردد كه آرگومان هاي اول و دوم ايـن دسـتور مي توانند بردار باشند ولي آرگومان سـوم بايد ماتريس باشد. در اين حالت طول آرگومانــهاي اول و دوم بايد به ترتيب برابر با تعداد ستونها و سطرهاي آرگومان سوم باشد. لــذا طبـق ايـن توضيحـات متغير v بايد آرگومان سوم دستور surf باشد و ضمنا” با مشاهده ابعاد اين متغير:

» size(v) ans =

10 21

مي توانيد بگوئيد كه آرگومان اول بايد بردار t و آرگومان دوم بــايد بـردار p باشـد. بنـابراين برنامـه اصلي بايد به شكل زير اصلاح گردد:

% Input

p = input(‘ Pressure (bar) = ‘);

t = input(‘ Temperature (K) = ‘);

% Calculation v = ideal(t,p*1e5);

% Plotting results

surf(t,p,v)

xlabel(‘T (K)’)

ylabel(‘P (bar)’)

zlabel(‘V (m^3/kmol)’)

view(135,30)

در صورت اجراي برنامه نتيجه نهايي را خواهيد ديد.

» main

Pressure (bar) = [1:10]

Temperature (K) = 300:5:400

نوشته خطايابي برنامه ها در متلب MATLAB اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

عمليات ماتريسي روي آرايه ها در متلب matlab

ایران متلب — Wed, 14 Jan 2015 13:33:14 +0000

عمليات ماتريسي روي آرايه ها

در MATLAB مي توان دو نوع عمليات روي آرايه ها انجــام داد كـه بـه آنـها عمليـات ماتريسـي و عمليات عضو به عضو مي گويند. عمليات ماتريسي شامل محاسبه ترانهاده، ضرب ماتريسي، جمـع و تفريق آرايـه هاي هم اندازه و غيره مي شود. ترانهاده يك ماتـريـس با كمك علامـت پريـم بدسـت مي آيد:

» r=rand(2,4)

r = 0.9501 0.6068 0.8913 0.4565

0.2311 0.4860 0.7621 0.0185

» r’ ans = 0.9501 0.2311

0.6068 0.4860

0.8913 0.7621

0.4565 0.0185

ضرب ماتريسي با استفاده از علامت * و جمع و تفريق ماتريسها بـا اسـتفاده از علامتـهاي مربوطـه انجام مي گيرند:

» v=[1:4];

» r*v’ ans = 6.6636

3.5634

» s=[0:3; 2:-.5:.5];

» s+r ans = 0.9501 1.6068 2.8913 3.4565

2.2311 1.9860 1.7621 0.5185

	تعدادي از توابع ماتريسي در زير آورده شده اند :
det(a)	دترمينان ماتريس مربعي
inv(a)	ماتريس وارون
eig(a)	مقادير و بردارهاي ويژه ماتريس مربعي
poly(a)	چند جمله اي مشخصه ماتريس

٢-٤ عمليات عضو به عضو روي آرايه ها

انجام عمليات جبري روي آرايه ها در MATLAB نيازمند دقت است. بطور كلــي دو نـوع عمليـات مي توان روي آرايه ها انجام داد: ١-عمليات عضو به عضــو، ٢-عمليـات بـرداري-ماتريسـي. اشـتباه گرفتن اين دو نوع عمليات باعث بروز مشكل در محاسبات مي گردد. دو بردار زير را در نظر بگيريد:

» a=[1 2 3];

» b=[2 -1 0];

فرض كنيد كه مي خواهيد اين دو را در هم ضرب كنيد:

» a*b

??? Error using ==> *

Inner matrix dimensions must agree.

دليل گرفتن پيام خطا از عمل فوق اين است كه در MATLAB استفاده از علامت ضرب به تنـهايي به معناي ضرب ماتريسي است. بنابراين عمل بالا را مي توان با ترانهاده بردار دوم به انجام رسانيد:

» a*b’

ans =

اين عمل در حقيقت ضرب اسكالر دو ماتريس است، يعني: ٠=٠*٣+(١-)*٢+٢*١

حال اگر بخواهيد ضرب عضو به عضو اين دو بردار را به دست آوريد بايد يك نقطــه قبـل از علامـت ضرب بگذاريد:

» a.*b

ans =

2 -2 0

همين دستورالعمل را مي توان براي تقسيم و به توان رساندن آرايه ها بكار بست:

» a.^2 ans =

1 4 9

در صورت فراموش كردن نقطه قبل از علامت توان:

» a^2

??? Error using ==> ^

Matrix must be square.

نوشته عمليات ماتريسي روي آرايه ها در متلب matlab اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

دانلود کتاب آشنایی با نرم افزار های مفید ریاضی

ایران متلب — Thu, 31 Jul 2014 12:33:41 +0000

همانطور که می دانید نرم افزارهای زیادی جهت انجام محاسبات ریاضی پیچیده و علمی وجود دارد که هر یک مزایا و معایب خاص خود را دارند .
بدون شک ۳ نرم افزار پرکاربرد در این زمینه MATLAB ، Mathematica و Maple هستند. اما شاید بیشتر افراد با تفاوت ها و مزایای هر یک از این نرم افزارها نسبت به سایرین آشنا نباشند.
کتابی که در این پست برای کاربران قرار داده ایم، توسط دکتر عقیله حیدری، از اساتید دانشگاه پیام نور، نوشته شده است. در این کتاب به تفصیل به بررسی ویژگی ها و مزایا و معایب هر یک از این نرم افزارها پرداخته شده است.

تعداد صفحات کتاب : ۱۸۰ صفحه

اندازه فایل : 3MB

دانلود فايل

نوشته دانلود کتاب آشنایی با نرم افزار های مفید ریاضی اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

شبکه عصبی ویولت چیست ؟

ایران متلب — Mon, 28 Jul 2014 04:18:54 +0000

ویولت یا موجک یکی از ابزارهای مهم در مهندسی می باشد که در سایت گروه برنامه نویسی متلب ایران می توانید مطالب مفیدی را در این زمینه بیابید.

matlab1.ir

مطلبی که می خواهیم در این صفحه در مورد آن صحبت کنیم ترکیب ویولت و شبکه عصبی می باشد.

ابتدا توضیح مختصری در مورد شبکه عصبی می آوریم.

شبکه عصبی MLP

شبکه (MLP) مجموعه ای از نورون ها است که در لایه مختلفی پشت سر هم قرار گرفته اند. مقادیر ورودی پس از ضرب در وزن های موجود در گذر گاه های بین لایه ها به نورون بعدی رسیده و در آن جا با هم جمع می شوند و پس از عبور از تابع شبکه مربوطه خروجی نورون ها را تشکیل می دهند. در پایان خروجی به دست آمده با خروجی مورد نظر مقایسه شده و خطای به دست آمده جهت اصلاح وزن های شبکه به کار می رود ، این امر اصطلاحاً آموزش شبکه عصبی نامیده می شود .

قاعده فراگیری MLP

قاعده فراگیری پرسپترون چند لایه را «قاعده کلی دلتا» یا « قاعده پس انتشار » می گویند . این عناوین در سال 1986 رومل هارت ، مک کللند و ویلیامز پیشنهاد شد.

اولین گروهی بودند که نه تنها قاعده فراگیری پرسپترون را به طور مستقل کشف کردند بلکه با ترکیب آن ها پرسپترون چند لایه را ایجاد نمودند. کتاب آن ها به نام «پردازش توزیع شده موازی» یکی از مهم ترین منابع این حوزه علمی می باشد.

نحوه عمل پرسپترون چند لایه ای مشابه پرسپترون تک لایه ای است. به این صورت که الگویی به شبکه عرضه می شود و خروجی آن محاسبه می گردد ، مقایسه خروجی واقعی و خروجی مطلوب باعث می گردد که ضرایب وزنی شبکه تغییر یابد به طوری که در مراحل بعد خروجی صحیح تری حاصل شود. وقتی به شبکه آموزش ندیده ای الگویی را عرضه می کنیم ، خروجی های تصادفی تولید می کند. ابتدا باید تابع خطایی را تعریف کنیم که تفاوت خروجی واقعی و خروجی مطلوب را نشان دهد. از آن جایی که خروجی مطلوب را می دانیم این نوع فراگیری را « فراگیری با سرپرستی » می نامیم.

برای موفقیت در آموزش شبکه باید خروجی آن را به تدریج به خروجی مطلوب نزدیک کنیم. به عبارت دیگر باید میزان خطا را کاهش دهیم. برای رسیدن به هدف از قانون دلتا استفاده می کنیم.

تبدیل موجک ( ویولت Wavelet )

تبدیلات موجک یا ویولت (Wavelet) از جمله ابزارهایی هستند که کاربردهای فراوانی در شاخه های مختلف علمی و مهندسی، به ویژه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، پیش بینی سری زمانی، و بازشناسی الگو دارد. تئوری موجک ها در واقع تعمیمی بر تئوری تبدیلات و سری های فوریه است و ضعف های آنالیز فوریه در عملکرد موضعی و مدل سازی رفتارهای کوتاه مدت را، جبران می نماید.

موجک یا ویولت (به انگلیسی: Wavelet) دسته‌ای از توابع ریاضی هستند که برای تجزیه سیگنال پیوسته به مؤلفه‌های فرکانسی آن بکار می‌رود که رزولوشن هر مؤلفه برابر با مقیاس آن است. تبدیل موجک تجزیه یک تابع بر مبنای توابع موجک می‌باشد. موجک‌ها (که به عنوان موجک‌های دختر شناخته می‌شوند) نمونه‌های انتقال یافته و مقیاس شده یک تابع (موجک مادر) با طول متناهی و نوسانی شدیداً میرا هستند. چند نمونه موجک مادر در شکل زیر نمایش داده شده‌اند.

تعداد زیادی تبدیل موجک وجود دارد که لیست آن را می‌شود در فهرست تبدیل‌های مرتبط با موجک مشاهده نمود. معمول‌ترین این تبدیل‌ها عبارتند از:

تبدیل موجک پیوسته (Continuous wavelet transform (CWT
تبدیل موجک گسسته Discrete wavelet transform (DWT)
تبدیل سریع موجک Fast wavelet transform (FWT)
Lifting scheme
تجزیه بسته‌های موجکWavelet packet decomposition (WPD)
تبدیل موجک ساکن Stationary wavelet transform (SWT)

مقایسه تبدیل موجک با تبدیل فوریه

در مقایسه با تبدیل فوریه می‌توان گفت که تبدیل موجک دارای خصوصیت محلی‌سازی بسیار خوبی است. بطور مثال تبدیل فوریه یک پیک تیز دارای تعداد زیادی ضریب است، چرا که توابع پایه تبدیل فوریه توابع سینوسی و کسینوسی هستند که دامنه آنها در کل بازه ثابت است، در حالی که توابع موجک توابعی هستند که بیشتر انرژی آنها در بازه کوچکی متمرکز شده‌است و به سرعت میرا می‌شوند. بنابراین با انتخاب مناسب موجک های مادر می توان فشرده سازی بهتری در مقایسه با تبدیل فوریه انجام داد.

ترکیب ویولت و شبکه عصبی MLP :

برای ترکیب ویولت و شبکه عصبی دو راه در مقالات به آن اشاره شده است :

روش 1 :

در ابتدا بوسيله تبديل ويولت گسسته و قابليت آن در تجزيه و تحليل سيگنال با رزولوشن هاي مختلف، سگينال در چند سطح تجزيه مي شود، سپس با استفاده از انحراف معيار ضرايب ويولت هر سطح براي هر اغتشاش يك بردار ويژگي استخراج شده كه مبناي كلاس بندي سيگنال توسط شبكه عصبي مي باشد.

روش 2 :

در این روش ویولت در قلب شبکه عصبی MLP استفاده می شود. همانطور که در قسمت بالا توضیح داده شد. یک شبکه عصبی از چندین نرون تشکیل شده است که هر نرون در خروجی خود یک تابع تبدیل یا transfer function دارد. در این روش تابع تبدیل نرون دستخوش تغییر می شود.

به عبارت دیگر یکی از ویولت ها را به صورت یک تابع می نویسیم و در خروجی هر نرون شبکه عصبی قرار می دهیم. لذا شبکه عصبی ورودیها را می گیرد و بنا به وزن ها و بایاس خود خروجی هایی را تولید می کندو در انتها خروجی از یک تابع تبدیل عبور می کند.

کد های هر دو روش بالا موجود است که شما می توانید با گروه تماس بگیرید و تنها با پرداخت مبلغی ناچیز این دو کد را دریافت کنید.

کد نویسی روش دوم نیاز به تجریه و تبحر بالایی در برنامه نویسی دارد.

لینک دنلود

نوشته شبکه عصبی ویولت چیست ؟ اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.