Voy a Ver

""Este capítulo se basa en los ejemplos. Se propondrán una serie de ejercicios, se comentarán los algoritmos necesarios para resolverlos y finalmente se dará la solución a cada uno de ellos.Metodología de programación
Quizás el mayor punto fuerte de Matlab o Octave no es su sencillez o su productividad sino la gran cantidad de funciones útiles que nos proporcionan. El núcleo de Matlab sonsólo unos pocos Mbytes, en cambio la instalación completa ocupa tres CD-ROMs. Todo son funciones y archivos cuya razón de ser es hacernos la vida mucho más fácil.

Esto genera una ley un pocoparadójica: cuanto menos programemos mejores serán nuestros scripts. Uno puede pensar que el código que escribe uno mismo es mejor, que si al intérprete le pasamos todas las líneas que debe usar irá más rápido.Que si tenemos que cargar más funciones en memoria haremos que la ejecución vaya más lenta... Es justo lo contrario. La mayoría de las funciones en Octave, por ejemplo, son funciones escritas en C++o en Fortran compiladas de una manera especial para que Octave las interprete. Significa que la velocidad de ejecución de estas subrutinas será mucho más cercana a la velocidad de los programasbinarios que a la del intérprete.

8.1 Ejercicio. Cálculo de un gradiente
Un cálculo muy común con una muestra de datos bidimensional es calcular una especie de gradiente numérico definido como:grad(M)= 漂R> 缂R> 缂R> 缂R> 缂R> 缂R> 缂R> 輯FONT>

M(i,j+1)-M(i,j-1)

2

M(i+1,j)-M(i-1,j)

2
?> ?> ?> ?> ?> ?> ?> ?NT> = 漂R> 輯FONT>

δx′(M)
δy′(M)
?> ?NT>
Que genera una matriz de menortamaño al perder los extremos. Escribir la función que devuelve el resultado en una variable tipo estructura: grad.x=δx′(M) y grad.y=δy′(M).

8.1.1 Guía para la resolución del ejercicio
Lo máscomplicado de este ejercicio es entender el enunciado. En el fondo es exactamente el mismo cálculo que un gradiente numérico con la diferencia de que en este caso no nos importa la distancia entre los...