matlab : R2018a 64bit
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typesetting : Markdown
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code

clear
clc% 制作时间：2016-09-26
% 制作原因：自控原理留了作业，写完了后，想验证一下自己写的对不对，于是写了这个小代码
% 这个代码，没有捕捉异常的工序，所以请使用的时候，小心点哦。syms s t tao;
%因为u（tao）是单位阶跃响应，所以在t>0时，u=1
u=1;%A[1 0;1 1]  B[1;1]  X0[1;0]
%输入已知条件
A=input('请输入题目已知的A矩阵,如果不会输入，请参考模板：一个三行三列[1 2 3;4 5 6;7 8 9]：\n');
fprintf('A矩阵是：');
A
B=input('请输入题目已知的B矩阵\n')
fprintf('B矩阵是：');
B
X0=input('请输入题目已知的X0矩阵\n')
fprintf('X0矩阵是：');
X0%计算e^At
sizeOfA=size(A);
fprintf('s*I-A的结果:');
sI_A=s*eye(sizeOfA(1))-A
fprintf('对s*I-A求逆矩阵:\n');
fprintf('行列式为:')
hOfsI_A=det(sI_A)
fprintf('伴随矩阵为:')
bOfsI_A=det(sI_A)*inv(sI_A)
fprintf('逆矩阵为:')
nOfsI_A=inv(sI_A)
fprintf('对sI_A的逆矩阵进行拉普拉斯逆变换的结果是:');
lnOfsI_A=ilaplace(nOfsI_A)
fprintf('e^At为：')
lnOfsI_A%计算e^A(t-tao)
fprintf('e^A(t-tao)为：')
t_taoOfEJuzhen=subs(lnOfsI_A,t,t-tao)fprintf('\n\n最后的结果是:')
x_t=lnOfsI_A*X0+int(t_taoOfEJuzhen*B,tao,0,t)

result

请输入题目已知的A矩阵,如果不会输入，请参考模板：一个三行三列[1 2 3;4 5 6;7 8 9]：
[1 0;1 1]
A矩阵是：
A =1     01     1请输入题目已知的B矩阵
[1;1]B =11B矩阵是：
B =11请输入题目已知的X0矩阵
[1;0]X0 =10X0矩阵是：
X0 =10s*I-A的结果:
sI_A =[ s - 1,     0]
[    -1, s - 1]对s*I-A求逆矩阵:
行列式为:
hOfsI_A =(s - 1)^2伴随矩阵为:
bOfsI_A =[ s - 1,     0]
[     1, s - 1]逆矩阵为:
nOfsI_A =[   1/(s - 1),         0]
[ 1/(s - 1)^2, 1/(s - 1)]对sI_A的逆矩阵进行拉普拉斯逆变换的结果是:
lnOfsI_A =[   exp(t),      0]
[ t*exp(t), exp(t)]e^At为：
lnOfsI_A =[   exp(t),      0]
[ t*exp(t), exp(t)]e^A(t-tao)为：
t_taoOfEJuzhen =[           exp(t - tao),            0]
[ exp(t - tao)*(t - tao), exp(t - tao)]最后的结果是:
x_t =2*exp(t) - 12*t*exp(t)>>

resource

• [文档] ww2.mathworks.cn/help/matlab
• [文档] ww2.mathworks.cn/help/simulink
• [平台] www.oschina.net
• [平台] gitee.com

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matlab优秀，值得学习。基础知识 + 专业知识 + matlab = ?
Simulink，用于仿真和基于模型的设计，值得学习。
该博文仅可用于测试与参考。