在MATLAB环境中，区间计算是一种处理不确定性数据的重要方法，它涉及到数学、工程和科学领域的许多应用。"matlab区间计算包"就是专为这类计算设计的工具箱，它提供了丰富的函数和工具，使得用户能够在MATLAB中进行精确的区间分析。这个包的名字“intlab”可能就是这个工具箱的名称，暗示了它专注于“interval lab”或区间计算实验室。 区间数学是一种处理含有不确定性的数值的方法，它将每个数值视为一个包含所有可能值的区间，而不是一个精确的点。这在处理测量误差、计算误差或存在不确定性的模型时特别有用。MATLAB的intlab工具箱为这种计算提供了一系列的功能，包括： 1. **区间算术**：基本的加、减、乘、除等运算可以应用于区间对象，返回的结果是包含所有可能结果的区间。 2. **函数评估**：可以对任何定义良好的连续函数进行区间输入，并得到区间输出，这对于分析函数的不确定性非常有帮助。 3. **不等式求解**：intlab能够解决区间形式的不等式系统，这对于优化问题和系统分析是必要的。 4. **线性代数操作**：包括区间矩阵的乘法、逆、特征值、解线性方程组等，这些在工程和科学计算中非常常见。 5. **微积分和数值分析**：区间微积分可以帮助分析函数的导数和积分的不确定性，而区间牛顿法等数值方法则可以用于求解非线性方程和优化问题。 6. **控制理论应用**：区间分析在控制系统的设计和稳定性分析中扮演重要角色，intlab提供了相应的函数支持。 7. **图形可视化**：区间数据的可视化是理解其性质的关键，intlab可能包含绘制区间图和多维区间数据的函数。 8. **编程接口**：工具箱通常会提供与MATLAB主环境无缝集成的接口，允许用户在自己的MATLAB代码中方便地使用区间计算功能。 使用intlab，工程师和研究人员可以更准确地评估和量化不确定性，这对于建立鲁棒的模型、优化决策过程以及提高系统性能至关重要。通过学习和熟练掌握intlab工具箱，用户可以提升处理不确定性问题的能力，为实际问题找到更为稳健的解决方案。

区间运算的加减乘除，以矩阵形式做处理。