Matlab程序设计上机报告第2章求下列表达式的值。（1）>>w=sqrt(2)*(1+0.34245*10^(-6))w=1.4142（2），其中a=3.6,b=5,c=-9.8>>a=3.5;b=5;c=-9.8;x=(2*pi*a+(b+c)/(pi+a*b*c)-exp(2))/(tan(b+c)+a)x=0.9829（3）,其中α=3.32，β=-7.9。a=3.32;b=-7.9;y=2*pi*a^2*((1-pi/4)*b-(0.8333-pi/4)*a)y=-128.4271（4），其中t=。>>t=[2,1-3i;5,-0.65];z=0.5*exp(2*t)*log(t+sqrt(1+t*t))z=1.0e+04*0.0057-0.0007i0.0049-0.0027i1.9884-0.3696i1.7706-1.0539i已知求下列表达式的值A+6B和A2-B+IA*B、A.*B和B*AA/B及B/A[A,B]和[A([1,3],:);B^2]>>A=[-1,5,-4;0,7,8;3,61,7];>>B=[8,3,-1;2,5,3;-3,2,0];>>A+6*Bans=4723-10123726-15737>>A^2-B+eye(3)ans=-18-217172253310921867526>>A*Bans=141416-105121125328180>>A.*Bans=-815403524-91220>>A.*Bans=-815403524-91220>>A/Bans=1.2234-0.92552.9787-0.94682.3511-0.95744.61703.872313.8936>>B/Aans=-5.3173-3.56610.8942-1.2768-0.47430.24112.12291.3173-0.2924>>[A,B]ans=-15-483-10782533617-320>>[A([1,3],:);B^2]ans=-15-4361773371173713-2019已知完成下列操作：输出A在[10，25]范围内的全部元素。取出A前3行构成矩阵B，前两列构成矩阵C，右下角3×2只矩阵构成矩阵D，B与C的乘积构成矩阵E。分别求表达式E<D、E&D、E|D和~E|~D的值。>>find(A>=10&A<=25)ans=15>>B=A(1:3,:)B=23.000010.0000-0.7780041.0000-45.000065.00005.000032.00005.0000032.0000>>C=A(:,1:2)C=23.000010.000041.0000-45.000032.00005.00006.0000-9.5400>>D=A(2:4,3:4)D=65.00005.0000032.000054.00003.1400>>E=B*CE=1.0e+03*0.9141-0.22391.20802.71231.1330-0.2103>>E<Dans=010001>>E<Dans=010001>>E&Dans=110111>>E|Dans=111111>>~E|~Dans=001000产生5阶希尔伯特矩阵H和5阶帕斯卡矩阵P，且求其行列式的值Hh和Hp以及它们的条件数Th和Tp，判断哪个矩阵性能更好，为什么？>>H=hilb(5);P=pascal(5);Hh=det(H)Hh=3.7493e-12>>Hp=det(P)Hp=1>>Th=cond(H)Th=4.7661e+05>>Tp=cond(P)Tp=8.5175e+03Tp比Th好，更接近于1。已知：求A的特征值及特征向量，并分析其数学意义。>>A=[-29,6,18;20,5,12;-8,8,5];[V,D]=eig(A)V=0.71300.28030.2733-0.6084-0.78670.87250.34870.55010.4050D=-25.3169000-10.518200016.8351设A为n阶矩阵，若存在常数λ及非零的n维向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量第3章1.从键盘输入一个3位整数，将它反向输出。>>a=inpu