在MATLAB中，匿名函数也被称为内联函数。它是一种无需用户定义的短小的函数表达式，通常用于一次性的简单计算。
创建一个匿名函数可以使用以下语法：
function_handle = @(input_arguments) expression
这里的 function_handle 是一个指向函数的句柄， input_arguments 是一个输入参数列表，而 expression 是函数主体。
下面是一个例子，通过匿名函数计算正弦函数值：
>> sin_func = @(x) sin(x); >> sin_func(pi/2) ans = 1
上面的代码定义了一个名称为 sin_func 的匿名函数，接着通过传入参数 pi/2 来计算正弦函数值为 1。
在匿名函数中还可以使用 MATLAB 中的任何有效表达式。例如，我们可以编写一个匿名函数来计算两个数的和如下所示：
>> sum_func = @(a, b) a + b; >> sum_func(2, 3) ans = 5
上面的代码定义了一个名称为 sum_func 的匿名函数，接着通过传入参数 2 和 3 来计算它们的总和，计算结果为5。
使用匿名函数可以极大地简化代码编写和调试工作，并使程序更具可读性。除了使用常规的输入参数，匿名函数还可以捕获环境中的变量。这些变量对匿名函数而言是只读的，因为匿名函数无法更改它们的值。
例如，下面的代码演示如何定义一个匿名函数，该函数使用外部变量 a：
>> a = 2; >> squared = @(x) x^2 + a; >> squared(3) ans = 11
上面的代码将 a 的值设置为 2，然后该值在匿名函数中被访问，使函数能够计算传入参数的平方加上 a 的值。
当您创建一个匿名函数时， MATLAB 将自动确定函数的输入参数数量，并返回该函数的一个句柄。这个函数句柄可以像普通函数一样调用，传递必要的参数。
在编写复杂的 MATLAB 代码时，匿名函数可以作为快速临时解决方案、简单功能或测试代码的一种有用工具。
除了上面介绍的基本使用方式，MATLAB的匿名函数还可以使用一些高级特性，如函数句柄、变量作用域和递归调用等。
- 函数句柄
MATLAB中的函数句柄是指向函数的指针，类似于C语言中的函数指针。通过使用函数句柄，您可以在代码中传递函数作为参数或将其分配给变量，以便稍后使用。
例如，下面的代码演示如何将一个匿名函数分配给 f 变量，并通过另一个函数调用该函数：
>> f = @(x) x^2 - 3*x + 5; >> g = @(func, x) func(x); >> g(f, 2) ans = 3
上面的代码首先创建一个名称为 f 的匿名函数，然后将这个函数分配给变量 g。接着我们定义了 g 函数，它的第一个参数是一个函数句柄，第二个参数是一个数字。最后通过调用 g 函数，将之前定义的匿名函数和参数值 2 传递给函数，计算出结果 3。
- 变量作用域
当使用匿名函数时，有时需要在匿名函数内部捕获当前环境中的变量。默认情况下，匿名函数仅能够访问来自它自己的输入参数。但是，在使用匿名函数时，可以通过以下两种方法来实现函数内的变量共享：
（1）在匿名函数中使用 global 声明来声明全局变量。但这种方式不太好用，因为它破坏了代码的封装性和可移植性。
（2）通过使用 nested function 创建一个嵌套函数。嵌套函数可以访问主函数的变量，并且不需要在函数输入参数列表中声明变量。
例如，下面的代码演示了如何使用嵌套函数将其内部的局部变量与匿名函数的输入参数共享：
>> outer_func = @(a) nested_func(a); >> function res = nested_func(b) res = b^2 + a; end >> outer_func(4) ans = 20
上面的代码定义了一个名称为 outer_func 的匿名函数，它将参数 a 传递给嵌套函数 nested_func。在此处， nested_func 可以访问 outer 函数的输入变量 a。当我们将参数 4 传递给 outer_func 时，它调用嵌套的 nested_func 函数，该函数计算 (4)^2+4=20 并返回结果。
- 递归调用
如果您的匿名函数是递归的，则必须先使用函数句柄向自己传递。这必要使 MATLAB 模拟 C 和其他编程语言的函数调用方法。下面是一个示例：
>> factorial = @(n,factorialize) factorialize(n,factorial); >> factorialize = @(n,factorial) n <= 1 ? 1 : n * factorial(n-1, factorial); >> factorial(5,factorialize) ans = 120
上面的代码定义了两个匿名函数， factorial 和 factorialize。factorial 函数使用第一个输入参数和函数句柄作为参数来调用递归子函数。而递归子函数 factorialize 计算 n 的阶乘。
在这种情况下，我们通过将函数句柄传递给自身的方式实现了递归函数调用。
MATLAB中的匿名函数提供了一种方便且灵活的方式来编写短小精干的代码。您可以使用匿名函数来计算简单的表达式、编写测试代码、编写高级功能或解析更复杂的数据结构等任意数量的用途。
除了基本特性和高级特性之外，MATLAB中的匿名函数还可以与其他一些常见的工具、库和函数一起使用，以便更好地使用和优化 MATLAB 的功能。
- 匿名函数和数组
MATLAB中的匿名函数可以像其他数据类型一样存储在数组中。这种方式非常方便，因为它使您能够轻松地将一组匿名函数传递给另一个函数，或者通过索引访问它们。
例如，下面的代码演示如何创建并访问匿名函数数组：
>> functions = {@(x) x^2, @(y) y^3, @(z) z^4}; >> functions{1}(4) ans = 16 >> functions{3}(2) ans = 16
上面的代码定义了一个名为 functions 的匿名函数数组，包含三个不同的匿名函数。然后，我们使用 {} 运算符访问数组中的特定函数，并向它们传递参数。第一个例子计算 4 的平方，第二个计算 2 的四次幂。
- 匿名函数和 cell 数组
与数组类似，如果需要创建一个容纳不同类型对象（如矩阵、函数、字符串等）的容器，MATLAB中的 cell 数组是一个很好的选择。
例如，下面的代码创建一个包含两个字符串和一个匿名函数的单元数组，并访问数组中的一些元素：
>> mycell = {'hello', @(x,y) x^2+y^2, 'world'}; >> mycell{1} ans = hello >> mycell{3} ans = world >> mycell{2}(2,3) ans = 13
在这个例子中，我们创建了一个名为 mycell 的单元数组，其中包含两个字符串和一个匿名函数。通过使用 {} 运算符和索引进行访问，可以轻松地访问数组中的不同元素。
- 匿名函数和 fplot
MATLAB的 fplot 函数是用于绘制函数图像的非常强大的工具。它还允许您绘制多条线，因此您可以使用一个匿名函数的数组来将多条线合并在一起。
例如，下面的代码演示如何定义一个带有两个匿名函数的数组，并使用 fplot 绘制这两个函数之间的关系：
>> funcs = {@(x) sin(x), @(x) cos(x)}; >> fplot(funcs)
上面的代码定义了一个名为 funcs 的由两个函数组成的匿名函数数组，并使用 fplot 函数将这两个函数精确地呈现到一个图形窗口中。
总的来说，MATLAB的匿名函数是一种灵活、简单且强大的编程工具，在很多应用场景下都能发挥重要作用。尝试在程序中使用匿名函数，它们可以使您的项目更加紧凑、快速和易于维护。
除了上面提到的这些用法，MATLAB 中的匿名函数还有一些其他用途：
- 匿名函数和 integral 函数
MATLAB中的 integral 函数是用于数值积分的工具。它允许您对不同的函数进行积分，并返回精确结果。
因为 integral 只接受一个输入参数，所以当您需要使用多个输入参数来计算某个函数时，可以使用匿名函数将这些参数打包在一起。
例如，下面的代码演示如何创建包含两个参数的匿名函数，并使用该函数来计算一个积分：
>> myfunc = @(x,a) x*a + sin(x); >> integral(@(x) myfunc(x,3),0,pi) ans = 12.9343
上面的代码定义了一个名为 myfunc 的匿名函数，该函数接受两个输入参数。然后我们使用另一个匿名函数将第二个参数（ a=3 ）与第一个参数（范围在 0 和 π 之间的数字）结合起来，并将该函数作为 integral 函数的输入，从而获得了准确的结果。
- 匿名函数和 cellfun 函数
MATLAB中的 cellfun 函数是用于对单元数组中的每个元素都执行相同操作的工具。因此，当您想要使用同一方法来处理不同类型的数据时， cellfun 可以非常有用。
您可以在 cellfun 函数中使用匿名函数来指定要对数组中的元素执行什么操作。这样，您就可以按照所需的任何方式处理数据，而无需手动编写循环或判断语句。
例如，下面的代码演示了如何创建一个包含不同类型的数据的单元数组，并使用 cellfun 通过一个匿名函数来计算每个元素的平方：
>> mycell = {'hello', 5, [1 2 3], @(x) x^2}; >> cellfun(@(x) x^2, mycell) ans = '???' 25 [1×3 double] '@(x)x^2'
上面的代码定义了一个名为 mycell 的单元数组，它包含不同类型的元素。然后我们使用匿名函数 (x) x^2 来计算数组中各个元素的平方，并将结果存储在另一个单元数组中。
- 匿名函数和 arrayfun 函数
与 cellfun 类似，MATLAB 中的 arrayfun 函数也是用于对数组中每个元素都执行相同操作的工具。但与使用 cellfun 处理单元数组不同的是，arrayfun 可以将匿名函数应用于各种对象类型的普通数值数组。
例如，下面的代码演示如何创建一个由数字组成的数组，并使用一个匿名函数将数组中的每个元素平方：
>> myarr = [1 2 3 4]; >> arrayfun(@(x) x^2, myarr) ans = 1 4 9 16
在此示例中，我们定义了一个名为 myarr 的数组，并使用匿名函数 @(x) x^2 来计算该数组中每个元素的平方。然后通过 arrayfun 函数调用这个匿名函数，最终得到了包含每个元素平方结果的新数组。
总之，在 MATLAB 中使用匿名函数可以帮助您编写更紧凑、更快速和更错误无关的代码。现在你应该可以很好地理解并使用匿名函数了。
除了上面提到的应用场景，MATLAB 中的匿名函数还有其他一些使用方式，例如:
- 匿名函数和 filter 函数
MATLAB 中的 filter 函数是一个非常有用的工具，用于处理输入信号的数字滤波器。因为它接受一个滤波器函数作为输入参数，所以您可以使用匿名函数来创建自定义的数字滤波器。
例如，下面的代码演示如何使用一个匿名函数来定义一个简单的数字滤波器：
>> x = sin(2*pi*0.01*(0:999)); % 1000-sample sinewave >> myfilter = @(x) [1 -0.5]*x'; % generate a simple filter kernel >> y = filter(myfilter, 1, x); >> plot(x) >> hold on >> plot(y)
在这个例子中，我们首先生成了一个 1000 个采样点、频率为 0.01 的正弦波。然后，我们定义了一个名为 myfilter 的匿名函数，该函数实现了一个简单的线性数字滤波器。最后，我们使用 filter 函数将此滤波器应用于输入信号，得到了过滤后的输出。
- 匿名函数和 ode45 函数
MATLAB 中的 ode45 函数是一个用于求解常微分方程的数值方法。该函数需要以一个函数句柄（function handle）作为输入参数，所以您可以使用匿名函数来定义微分方程。
例如，下面的代码演示如何使用一个匿名函数来定义包含微分方程的初始值问题，并使用 ode45 函数求解该问题：
>> f = @(t,y) [y(2); -y(1)]; >> [T,Y] = ode45(f, [0 10], [1 0]); % solve the ODE >> plot(Y(:,1),Y(:,2)) % plot the solution
在此示例中，我们创建了一个名为 f 的匿名函数，用于表示这个简单的二阶常微分方程。接着我们使用 ode45 函数来数值求解该方程，并将结果存储在 T 和 Y 变量中。最后，我们绘制了 Y 中解的轨迹。
- 匿名函数和 quad 函数
MATLAB 的 quad 函数是用于数值积分的工具，与 integral 函数类似。但它使用不同的算法，可以更精确地处理某些类型的函数。
也许最有趣的是，在 MATLAB 中，quad 函数只接受带一个变量的函数句柄，这意味着如果您想将多个输入参数传递给 quad 函数，您必须使用一个匿名函数捆绑它们在一起。
例如，下面的代码演示了如何使用一个匿名函数来手动实现一个半径为 R 的圆的面积公式，并使用 quad 函数计算该面积：
>> R = 1; % set the radius of the circle >> A = quad(@(theta) R^2*sin(theta),0,pi); % calculate the area of the circle >> disp(['Area of a circle with radius ' num2str(R) ' is ' num2str(A)]) Area of a circle with radius 1 is 3.1416
在这个例子中，我们首先定义了一个名为 R 的变量，表示圆的半径。然后，我们使用一个匿名函数 (theta) R^2*sin(theta) 来手动计算圆的面积公式，将其作为输入参数传递给 quad 函数，并得到了精确的答案。
总之，MATLAB 的匿名函数可以与许多常用工具和函数组合使用，并帮助简化常见任务的编写和处理。要更深入地了解 MATLAB 中的匿名函数及其用法，请参阅 MATLAB 的官方文档或网络上的其他教程。
当然，还有其他可以使用MATLAB匿名函数的场景，比如：
- 匿名函数和 fminsearch 函数
MATLAB 中的 fminsearch 函数是用于无约束最小化问题（即，寻找一个局部或全局最小值）的优化工具。该函数需要以一个函数句柄作为输入参数，并将其最小值作为输出结果返回。
因为该函数需要接受单个向量参数，所以您可以使用匿名函数来创建多变量最小化问题的输入参数向量。
例如，下面的代码演示了如何使用一个匿名函数来实现 Rosenbrock 函数，并使用 fminsearch 函数对该函数进行最小化：
>> f = @(x) 100*(x(2)-x(1).^2)^2 + (1-x(1)).^2; >> x0 = [0 -1]; >> [x,fval] = fminsearch(f,x0);
在这个例子中，我们首先定义了一个名为 f 的匿名函数，该函数实现了一个双变量 Rosenbrock 函数。然后，我们选择一个初始点 x0，并使用 fminsearch 函数尝试找到最小点和目标函数的最小值。最后，输出结果保存在 x 和 fval 变量中。
- 匿名函数和 fsolve 函数
MATLAB 中的 fsolve 函数是用于求解非线性方程组的工具。该函数需要以一个函数句柄（function handle）作为输入参数，并使用牛顿-拉夫逊方法或其他数值技术来寻找方程组的根。
如果您需要在求解非线性方程组时自定义迭代函数，那么可以使用匿名函数来创建这个函数句柄。
例如，下面的代码演示了如何使用一个匿名函数来实现包含两个未知变量的非线性方程组，并使用 fsolve 函数对它进行求解：
>> f = @(x)[x(1)^2+x(2)^2-5; x(1)*x(2)-1]; >> x0 = [1 1]; >> x = fsolve(f,x0);
在这个例子中，我们首先定义了一个名为 f 的匿名函数，表示一个简单的包含两个未知变量的非线性方程组。然后我们选择一个初始点 x0, 并使用 fsolve 函数尝试找到该方程组的根。最终输出结果保存在 x 变量中。
- 匿名函数和 ode15s 函数
MATLAB 中的 ode15s 函数是一种用于求解稀疏雅可比矩阵常微分方程 (ODE) 的数值方法。它能够有效地处理大型、复杂的模型，并以最短时间内得到高精度的计算结果。
因为 ode15s 函数需要接受一个包含微分方程的函数句柄，所以使用匿名函数来定义微分方程非常直观。
例如，下面的代码演示了如何使用一个匿名函数来定义包含某些状态变量和参数（在这种情况下是 k kk 值）的 Mass Action 型反应网络，然后使用 ode15s 函数对此方程进行求解：
>> f = @(t,y,k) [k(1)*y(1)^2-k(2)*y(1)*y(2); k(2)*y(1)*y(2)-k(1)*y(2)]; >> y0 = [10; 5]; >> k = [0.02; 0.03]; >> [t,y] = ode15s(@(t,y) f(t,y,k), [0 500], y0);
在这个例子中，我们首先定义了一个名为 f 的匿名函数，用于表示一个二元系统中的 Mass Action 反应网络。然后我们选择初始状态值 y0, 其中包含两个质量浓度，以及一个描述网络的基础速率常数向量。最后我们将传递给 ode15s 函数的输入函数表达式包装为一个新的匿名函数，并指定时间区域 [0 500]，以便计算该系统的响应。
总之，在 MATLAB 中使用匿名函数能够帮助您编写出更整洁、高效和灵活的代码，同时也使代码的可读性更高。它们可以帮助简化重复的任务，降低代码冗余，并让您专注于解决问题本身。
