在matlab中，n次多項式用乙個長度為n+1的行向量表示（因為是n個冪次項係數加上乙個常數項），缺少的冪次項係數為0。
例如 n次多項式：
p(x)=anxn+an-1xn-1+an-2xn-2+…+a1x+a0
表示為：
[an,an-1,an-2,…,a1,a0]
事實上，多項式的加減運算就是其所對應的係數向量的加減運算。
次數相同的兩個多項式，可直接對多項式係數向量進行加減運算。
次數不同的兩個多項式，則應該把低次的多項式係數不足的高次項用0補足，使同式中的各多項式具有相同的次數。
例
%次數相同
%計算（2x^2+2x）+(3x^2+3x)
>> a=[2,2,0]
>> b=[3,3,0]
>> c=a+b
c = 5 5 0
%次數不同
%計算(x^3-2x^2+5x+3)+(6x-1)，對於和式的後乙個多項式6x-1，它僅為1次多項式，而前面的是3次。為確保兩者次數相同，應把後者的係數向量處理成[0,0,6,-1]。命令如下：
>> a=[1,-2,5,3];
>> b=[0,0,6,-1];
>> c=a+b
c = 1 -2 11 2
用於求多項式p1和p2的乘積。其中，p1、p2是兩個多項式係數向量。
%求多項式x4+8x3-10與多項式2x2-x+3的乘積。
>> a=[1,8,0,0,-10];
>> b=[2,-1,3];
>> c=conv(a,b)
c = 2 15 -5 24 -20 10 -30
%執行結果得到乙個6次多項式：
%2x6+15x5-5x4+24x3-20x2+10x-30
用於對多項式p1和p2作除法運算。其中，q返回多項式p1除以p2的商式，r返回p1除以p2的余式。這裡，q和r仍是多項式係數向量。
deconv是conv的逆函式，即有p1=conv(p2,q)+r
%求多項式x4+8x3-10除以多項式2x2-x+3的結果。
>> a=[1,8,0,0,-10];
>> b=[2,-1,3];
>> [p,r]=deconv(a,b)
p = 0.5000 4.2500 1.3750
r = 0 0 0 -11.3750 -14.1250
①p=polyder§：求多項式p的導函式。
>> x=[2,1,0,5]
>> p=polyder(x)
p = 6 2 0
%對於2x^3+x^2+5 求導得到 6x^2+2 ,得到的結果向量就是[6,2,0]
>> p=[1,2,3,4]
>> q=[3,2,1]
>> p=polyder(p,q)
p = 15 32 42 40 11
%對於x^3+2x^2+3x+4 與3x^2+2x+1 相乘之後求導
>> p=1;
>> q=[1,0,5];
>> [p,q]=polyder(p,q)
p = -2 0
q = 1 0 10 0 25
y=polyval(p,x)
若x為一數值，則求多項式p在該點的值；
若x為向量或矩陣，則對向量或矩陣中的每個元素求其多項式p的值。
題：已知多項式x4+8x3-10，分別取x=1.2和乙個2×3矩陣為自變數，計算該多項式的值。
>> a=[1,8,0,0,-10]; %4次多項式係數
>> x=1.2; %取自變數為一數值
>> y1=polyval(a,x)
y1 =
5.8976
>> x=[-1,1.2,-1.4;2,-1.8,1.6]; %給出乙個矩陣x
>> y2=polyval(a,x) %分別計算矩陣x中各元素為自變數的多項式之值
y2 =
-17.0000 5.8976 -28.1104
70.0000 -46.1584 29.3216
y=polyvalm(p,a)：a為方陣，它以方陣為自變數求多項式的值。
例：仍以多項式x4+8x3-10為例，以2×2矩陣為自變數分別用polyval和polyvalm計算該多項式的值。
>> a=[1,8,0,0,-10]; %多項式係數
>> x=[-1,1.2;2,-1.8]; %給出乙個矩陣x
>> y1=polyval(a,x) %計算代數多項式的值
y1 =
-17.0000 5.8976
70.0000 -46.1584
>> y2=polyvalm(a,x) %計算矩陣多項式的值
y2 =
-60.5840 50.6496
84.4160 -94.3504
x=roots（p）：p為多項式的係數向量，求得的根賦給向量x，即x(1)、x(2)、…、x(n)分別代表多項式的n個根
p=poly(x)：若已知多項式的全部根，則可以用poly函式建立起該多項式
若x為具有n個元素的向量，則poly(x)建立以x為其根的多項式，且將該多項式的係數賦給向量p
例：求多項式x4+8x3-10的根。
>> a=[1,8,0,0,-10];
>> x=roots(a)
x = -8.0194 + 0.0000i
1.0344 + 0.0000i
-0.5075 + 0.9736i
-0.5075 - 0.9736i
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