1、首先求解一元二次方程，需要知道在数学上的求解方法，即知道求根公式。一元二次方程有三种解：（1）Δ大于0 （2）Δ等于0 （3）Δ小于0 明白在数学中怎么解决后，下一步就是将数学的解题方法转换为程序代码。
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2、首先，我们试着用绘制函数（ezplot，plot），绘出其图形，此时我们可以看到，该方程有两个解，即x在0和5的附近有解。然后，用vpasolve函数一个一个地去求。
3、图形化程序指令区自动生成的代码可以是各种类型的，比如C语言、JavaScript、Python等等。具体来说，它们可以包括函数定义、变量声明、循环控制、条件控制、指针操作等等。
4、其求解代码和结果为 对于复杂的三角方程，可以用Broyden（拟牛顿法）等方法来求解，得到数值解。如 其求解过程如下 ①建立自定义函数文件，funm。
5、第二种方法：利用Matlab中的solver函数(包括ode4ode2ode15s等)来求解微分方程的数值解，这种方法是最常用的方法，对于dsolve函数难以求解的方程就可以利用这种方法求解方程的数值解。
6、用plot函数绘制X(t)—t、Y(t)—t、φ(t)—t的曲线图。按照上述方法，编程后运行可以得到如下图形。
1、搞清逻辑演义原理。教科书上流行的逻辑原理，很肤浅。不能满足人工智能事业的需求。必须深化细化。编写《逻辑演义原理》编写《编码方案》。也就是编写一门人机通用的程序语言。全部名义内容数码化。
2、人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。
3、人工智能学习路线为：高等数学，概率论，python编程，机器学习，深度学习，各种算法实战。想学习人工智能，通过上面的学习路线学完，最好还要到人工智能企业里实战才行。如需学习人工智能，推荐选择【达内教育】。
4、人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
5、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。
6、人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵，所以称为QR分解法，与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。MATLAB以qr函数来执行QR分解法， 其语法为[Q，R]=qr(A)。
QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。
正交分解（qr） 对于矩阵A(n×n)，如果A非奇异，则存在正交矩阵Q和上三角矩阵R，使得A满足关系式 A=Q*R，并且当R的对交元都为正时，qr分解是唯一的。
做不了。嫌for慢可以用parfor并行加速一下。
