Kết quả của phép toán real(5-i*2) trong Matlab là:

Để giải bài này, ta phải hiểu các hàm và toán tử trong Matlab:

* `sign(x)`: Hàm này trả về -1 nếu x < 0, 0 nếu x = 0, và 1 nếu x > 0. Trong trường hợp này, `sign(-18.22)` sẽ trả về -1.
* `(1>3) and (2>4)`: `1>3` là sai (false), `2>4` cũng là sai (false). Trong Matlab, `false` được biểu diễn là 0. Vì vậy, `false and false` là 0.
* `mod(x, y)`: Hàm này trả về phần dư của phép chia x cho y. `mod(-11, -5)` sẽ trả về -1.

Thay thế các giá trị này vào biểu thức ban đầu, ta có:

`-3 * sign(-18.22) + (1>3) and (2>4) + mod(-11, -5)`
`= -3 * (-1) + 0 + (-1)`
`= 3 + 0 - 1`
`= 2`

Vì không có đáp án nào là 2, nên có lẽ câu hỏi có sự sai sót hoặc các đáp án bị thiếu. Nếu `mod(-11, -5)` được hiểu là `mod(abs(-11), abs(-5))` thì giá trị là `mod(11,5) = 1`. Khi đó, biểu thức sẽ là:

`-3 * sign(-18.22) + (1>3) and (2>4) + mod(abs(-11), abs(-5))`
`= -3 * (-1) + 0 + 1`
`= 3 + 0 + 1`
`= 4`

Như vậy, đáp án D có thể đúng nếu ta hiểu `mod` theo một cách khác.

Tuy nhiên, nếu `mod(-11, -5)` được hiểu chính xác theo Matlab thì không có đáp án nào đúng.

Khối Repeating Sequence trong thư viện Sources của Simulink có chức năng tạo ra một tín hiệu tuần hoàn bất kỳ. Khối này cho phép người dùng định nghĩa một chuỗi các giá trị và thời gian tương ứng, sau đó lặp lại chuỗi này để tạo ra một tín hiệu tuần hoàn. Tín hiệu có thể có dạng sóng bất kỳ, không giới hạn ở hình sin, răng cưa hay chữ nhật.

Lệnh TSDELETE được sử dụng để xóa các ngõ vào, ngõ ra và các trạng thái của hệ thống không gian trạng thái trong các công cụ phần mềm mô phỏng và phân tích hệ thống điều khiển. Các lệnh khác không đúng trong ngữ cảnh này:

* TFDELETE: Không phải là lệnh chuẩn để xóa các thành phần trong không gian trạng thái.
* DELETE: Là lệnh chung chung để xóa, nhưng không đặc thù cho hệ thống không gian trạng thái.
* SSDELETE: Không phải là lệnh chuẩn trong lĩnh vực này.

Đoạn chương trình đúng để tìm điểm cực của hệ thống trong MATLAB là:

A=[-1 2;3 5]
B=[1;1]
C=[1 0]
D=0;
p = pole(ss(A,B,C,D));

Giải thích:

* `A=[-1 2;3 5]`, `B=[1;1]`, `C=[1 0]`, `D=0`: Xác định các ma trận trạng thái không gian (A, B, C, D) của hệ thống.
* `ss(A,B,C,D)`: Tạo một mô hình trạng thái không gian từ các ma trận A, B, C, D.
* `pole(ss(A,B,C,D))`: Tính toán các cực (poles) của hệ thống từ mô hình trạng thái không gian đã tạo. Hàm `pole()` sẽ trả về một vector chứa các giá trị cực của hệ thống.

Các phương án khác sai vì:

* Phương án B sai vì cú pháp `pole(A,B,C,D)` không đúng. Hàm `pole` cần một đối tượng state-space (`ss`) làm đầu vào.
* Phương án C sai vì dùng `roots(ss(A,B,C,D))`. Hàm `ss()` tạo một đối tượng state-space, không phải là một đa thức mà `roots()` có thể tìm nghiệm.
* Phương án D sai vì sử dụng `roots(ss2tf(A,B,C,D))`. Mặc dù `ss2tf` chuyển đổi state-space sang transfer function, việc tìm nghiệm của mẫu số transfer function bằng `roots` có thể, nhưng phương án A trực tiếp hơn và chính xác hơn về mặt cú pháp và hiệu quả.