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成都信息工程学院

课程设计

题目:魔方矩阵

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摘要

我的实践题目是对C语言程序设计——魔方矩阵,主要的要求:采用菜单形式,至少包含输入矩阵、保存矩阵、载入矩阵、退出;输入整数N,输出N*N 的二阶矩阵;每一行,每一列以及两条对角线之和相等;程序中应能判断N的合法性及合理性;

N最大值不得小于20;并指定行的排序,排序方法不限,排序后且能按排序后的结果保存到文件中,并且能够下一次载入;每次输出一个矩阵,同时在下面输出素数、水仙花数。此次的系统我还添加了一个注册模块。

本实践能够充分的考核我们对C语言的熟悉度以及实践能力,对我们更多学习与了解C语言有极大的帮助,因此这次实践是十分有必要的。

我的设计内容就是利用if条件语句、for循环语句以及条件判断语句等函数及指针的合理使用,通过不断的运行,调试,输出,对本程序进行合理的解决,对魔方矩阵,文件,素数,水仙花数的算法进一步的了解掌握。

关键字:C语言for循环if条件魔方矩阵素数水仙花数

目录

1引言 (3)

1.1课题背景 (3)

1.2本课题的主要工作 (4)

2魔方矩阵系统需求分析及开发工具 (4)

2.1系统应具备的基本功能 (4)

2.2开发环境及工具 (5)

2.2.1 运行环境 (5)

2.2.2 c语言简介 (5)

2.2.3 for循环语句介绍 (5)

2.2.4 if条件语句介绍 (6)

3系统总体结构设计 (6)

3.1 基本简介 (6)

3.2 算法设计 (6)

3.3 系统功能模块设计简介 (9)

3.3.1 魔方矩阵模块 (9)

3.3.2文件的读与写 (15)

4系统测试与分析 (17)

4.1 测试 (17)

4.2 测试过程中遇到的问题 (17)

5 结论 (18)

6参考文献 (18)

1引言

1.1课题背景

魔方又称幻方、纵横图、九宫图,最早记录于我国古代的洛书。据说夏禹治水时,河南洛阳附近的大河里浮出了一只乌龟,背上有一个很奇怪的图形,古人认为是一种祥瑞,预示着洪水将被夏禹王彻底制服。后人称之为"洛书"或"河图",又叫河洛图。

N 为奇数时

(1) 将1放在第一行中间一列;

(2) 从2开始直到n×n止各数依次按下列规则存放:

按45°方向行走,如向右上

每一个数存放的行比前一个数的行数减1,列数加1

(3) 如果行列范围超出矩阵范围,则回绕。

例如1在第1行,则2应放在最下一行,列数同样减1;

(4) 如果按上面规则确定的位置上已有数,或上一个数是第1行第n列时,

则把下一个数放在上一个数的下面。

N为4的倍数时

采用对称元素交换法。

首先把数1到n×n按从上至下,从左到右顺序填入矩阵

然后将方阵的所有4×4子方阵中的两对角线上的数关于大方阵中心作中心对称交换(注意是各各子矩阵对角线上面的数),即a(i,j)与a(n+1-i,n+1-j)交换,所有其它位置上的数不变。(或者将对角线不变,其它位置对称交换也可)

N 为其它偶数时

当n为非4倍数的偶数(即4n+2形)时:首先把大方阵分解为4个奇数(2m+1阶)子方阵。

按上述奇数阶魔方给分解的4个子方阵对应赋值

上左子阵最小(i),下右子阵次小(i+v),下左子阵最大(i+3v),上右子阵次大(i+2v)

即4个子方阵对应元素相差v,其中v=n*n/4

1.2本课题的主要工作

采用菜单形式,至少包含输入矩阵、保存矩阵、载入矩阵、退出;输入整数N,输出N*N的二阶矩阵;每一行,每一列以及两条对角线之和相等;程序中应能判断N的合法性及合理性;N最大值不得小于20;并指定行的排序,排序方法不限,排序后且能按排序后的结果保存到文件中,并且能够下一次载入;每次输出一个矩阵,同时在下面输出素数、水仙花数。

2魔方矩阵系统需求分析及开发工具

2.1系统应具备的基本功能

实现每一行,每一列以及对角线的相加结果相同,并指定行的排序,排序方法不限,排序后且能按排序后的结果保存到文件中,并且能够下一次载入,每次

输出一个矩阵,同时在下面输出素数、水仙花数。

2.2开发环境及工具

2.2.1 运行环境

本课题在VC6.0下运行,在这个平台上进行程序的调试。

2.2.2 c语言简介

C语言,是一种通用的、过程式的编程语言,广泛用于系统与应用软件的开发。具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的可移植性等特点,在程序员中备受青睐。最近25年是使用最为广泛的编程语言。

2.2.3 for循环语句介绍

C语言中的For语句使用最为灵活,不仅可以用于循环次数已经确定的情况,而且可以用于循环次数不确定而只给出循环结束的条件的情况下,它可以完全替代while语句。

for语句的一般表达式

for(<初始化>; <条件表达式>; <增量>)语句

For语句的执行过程如下:

(1)最先求解初始化.

(2)求解条件表达式,若其值为真,则执行for语句中指定的内嵌语句,然后执行下面第(3)步。若为假,则结束循环。

(3)求解增量。

(4)转回上面第(2)步骤继续执行。

(5)循环结束,执行for语句下面的一个语句。

2.2.4 if条件语句介绍

if语句是用来判定所给定的条件是否满足,根据判定的结果(真或假)决定执行给出的两种操作之一。

C语言提供了3种形式的if语句。

if(表达式)语句

if(表达式)语句1 else语句2

if(表达式1)语句1

else if(表达式2)语句2

else 语句n

3系统总体结构设计

3.1 基本简介

就是使用模块化思维方法分析课题,画出模块结构图。可采取自顶向下、逐层分析的方法,将课题分成若干的模块,然后对个模块重点和难点内容进行分析,最终各个击破。

3.2 算法设计

在设计算法时采用了下面一些方法:

图1素数的设计思路

水仙花的设计思路:

水仙花数是指一个三位数,其各位上的数之立方和恰好等于该数自己。Eg:153 = 1x1x1 + 5x5x5 + 3x3x3;

3.3 系统功能模块设计简介3.3.1 魔方矩阵模块

void main()

{

int cmd;

int array[NUM_MAX][NUM_MAX], N = 0;

while(1)

{

printf("1. 输入魔方矩阵\n");

printf("2. 载入魔方矩阵\n");

printf("3. 保存魔方矩阵\n");

printf("4. 打印矩阵及素数水仙数\n");

printf("0. 退出程序\n");

printf("请输入对应数字:");

scanf("%d", &cmd);

//登录和注册界面

if (cmd == 0)

{

printf("再见!");

return;

}

else if(cmd == 1)

{

printf("\n输入矩阵N[3-%d]:", NUM_MAX/2);

scanf("%d", &N);

if(!isValidN(N))

{

printf("N不符合要求。");

continue;

}

placeMagicArray(N, array);

printf("矩阵生成成功。");

}

else if (cmd == 2)

{

N = loadMagicArray(array);

if (!isValidN(N))

{

printf("载入失败");

}

}

else

{

if (!isValidN(N))

{

printf("矩阵不存在");

continue;

}

else if (cmd == 3)

{

saveMagicArray(N, array);

}

else if (cmd == 4)

{

printMagicArray(N, array);

printPrimeNumbers(N);

printNarcissisticNumbers(N);

}

}

}

}

//打印和输出魔方矩阵模块

start:

while(1)

{

loop1:

printf("**************************************************\n");

printf(" 请输入魔方矩阵(奇数阶)N:");

scanf("%d",&n);

printf("\n");

矩阵生成

/* 魔方矩阵*/

void placeMagicArray(int N, int (*array)[NUM_MAX]) {

if (N % 2 == 1)

{

placeMagicArrayOdd(N, array);

}

else if (N % 4 == 0)

{

placeMagicArray4N(N, array);

}

else

{

placeMagicArray2N(N, array);

}

}

//输出该矩阵中的素数

/* 是否素数*/

int isPrimeNumber(int n)

{

int i = 2;

if (n <= 2)

{

return 1;

}

while (1)

{

if (n % i == 0)

{

return 0;

}

if (i * i > n)

{

return 1;

}

++i;

}

return 0;

}

/* 打印素数*/

void printPrimeNumbers(int N)

{

int i, num = 0;

printf("素数有:");

N *= N;

for (i = 1; i <= N; ++i)

{

if (isPrimeNumber(i))

{

++num;

printf("%d ", i);

}

}

printf(" 共%d个\n", num);

}

//输出该矩阵中所包含的水仙花数/* 是否水仙数*/

int isNarcissisticNumber(int n)

{

int n1, num = 0, n0 = n;

while (n0)

{

n1 = n0 % 10;

n0 = n0 / 10;

num += n1 * n1 * n1;

}

return num == n ? 1 : 0;

}

/* 打印水仙数*/

void printNarcissisticNumbers(int N)

{

int i, num = 0;

printf("水仙数有:");

N *= N;

for (i = 1; i <= N; ++i)

{

if (isNarcissisticNumber(i))

{

++num;

printf("%d ", i);

}

}

printf(" 共%d个\n", num);

}

//界面中的选择程序

v o i d m a i n()

{

i n t c m d;

i n t a r r a y[N U M_M A X][N U M_M A X],N= 0;

w h i l e(1)

{

p r i n t f("1.输入魔方矩阵\n");

p r i n t f("2.载入魔方矩阵\n");

p r i n t f("3.保存魔方矩阵\n");

p r i n t f("4.打印矩阵及素数水仙数

\n");

p r i n t f("0.退出程序\n");

p r i n t f("请输入对应数字:");

s c a n f("%d",&c m d);

运行效果图:

图3登陆注册界面

图4输出魔方矩阵

图5载入矩阵的效果图

3.3.2文件的读与写

//保存矩阵

int saveMagicArray(int N, int (*array)[NUM_MAX]) {

FILE *fp;

if((fp = fopen("magicArray.txt", "w")) == NULL) {

printf("cannot open file\n");

return 0;

}

fprintf(fp, "%d\n", N);

printOutMagicArray(fp, N, array);

fclose(fp);

return 1;

}

//载入矩阵

/* 载入魔方矩阵*/

int loadMagicArray(int (*array)[NUM_MAX])

{

int i, j, N;

FILE *fp;

if( (fp=fopen("magicArray.txt", "r")) == NULL) {

printf("cannot open file\n");

return 0;

}

fscanf(fp, "%d", &N);

if (!isValidN(N))

{

N = 0;

}

else

{

for(i = 0; i < N; ++i)

{

for(j = 0; j < N; ++j)

{

fscanf(fp, "%d", &array[i][j]);

}

}

}

fclose(fp);

return N;

}

4系统测试与分析

4.1 测试

代码使用C语言程序编写,工程编译环境为Visual C++ 6.0.代码编写过程中同步进行测试及调试,保证函数编写完整无错误发生,工程可以运行成功。程序调试完毕后应抽样验证工程是否运行正常,异常情况处理是否合理等,并进一步对代码进行完善,以提高准确性。

测试效果图如图3~6所示测试结果

4.2 测试过程中遇到的问题

(1)显示出的程序与所要求显示的有差别,个别功能代码未实现。

(2)调试过程中还会遇到很多不知名的错误,通过网上查询才能解决。

5 结论

系统魔方矩阵代码编写可以更为简洁,某些循环可以合并编写。以使代码更加方便理解。

附加代码编写时可以用多个函数来完成,这是一种实现多功能代码编写的通用方法,但同时也可以思考是否能用文件来达到此种目的。并判断哪种方法更简单。

代码编写应该注意一些细节,在大功能完成后还要不断完善改进。经过几天的设计与制作,让我对c语言知识有更加深刻的认识,把之前不是太清楚的知识又重新学习了一次,有了更深的认识。通过做这次的魔方矩阵,我还向学长请教了一些我以前不明白的知识,通过他们的细心讲解,我又学到了很多,真的很感谢他们。

系统设计期间,学习到很多课堂上没有的知识,还积累了很多实践经验,增强了动手能力和解决实际问题的能力。由于自己的所学知识的局限性,所以系统在设计上还会有很多的不足,希望各位老师给予指点,谢谢老师们。

6参考文献

【1】谭浩强c语言程序设计(第三版)北京:清华大学出版社,2007。【2】百度百科

矩阵方程求解方法

矩阵方程求解方法 本文所述的矩阵方程是指形如Ax=b的方程,其中A是一个mxn的矩阵,称为方程的系数 矩阵。x和b是mx1的矩阵。特别的,当b=0时,这种方程又称为其次方程。本文将讨论 这种矩阵的有解条件和求解方法。 矩阵方程的有解条件 为了解释矩阵方程的有解条件,我们首先要熟悉一些概念。 一个矩阵方程的增广矩阵是系数矩阵A和b并在一起构成的矩阵,记作(A,b)。 假定 , ,则矩阵方程的增广矩阵就是 矩阵的秩定义为其行向量中极大线性无关组中包含向量的个数,等价的说法是,矩阵的秩 是r,则矩阵通过行列初等变换,变换成左上角是一个r阶单位矩阵,其他都是0的矩阵。矩阵A的秩记作r(A),其中r是英文单词rank的缩写。 有了这两个基本概念,我们就可以准确描述矩阵方程的有解条件了:矩阵方程Ax=b的有 解条件是矩阵A的秩等于增广矩阵(A,b)的秩,也就是r(A)=r(A,b)。 证明很简单,既然矩阵A的秩是r,那么肯定可以找到两个可逆的矩阵P,Q,满足 --1) 其中I r表示r阶单位矩阵。 应用到原来的方程,可以得到: --2) 我们把Q-1x当作一个未知的变量,PAQ当作系数,这就构成一个新的矩阵方程。而这个矩 阵方程的左侧系数除了前r行是有1的之外,其余行是0。为了它有解,Pb的后m-r行必 须也是0。这样(A,b)的秩必然是r。 必须注意到Q-1是可逆的,因此以Q-1x为未知变量的方程有解意味着以x为未知变量的原 方程也是有解的。

矩阵方程的解 对于矩阵方程Ax=b,如果满足r(A)=r(A,b),则矩阵方程是有解的。为了求它的解,我们首先把矩阵方程通过行列初等变换变化成前文2)式的形式,代入1)式后得到: --3) 其中Q-1x和Pb是一个列向量,我们可以把它们分割成rx1和(n-r)x1的两个矩阵,分别记作x’1和x’2,及b’1和b’2。则很显然我们可以得到: --4) 很显然,b’2必须为0,因为展开后b’2等于0 x’1 +0 x’2 =0 而由4式可以看出,x’1= b’1,x’2可以为任意向量。 所以方程最后的解为: --5) 从解的形式可以看出解空间有如下特性: 1.方程Ax=b的解空间的秩是n=r(A) 2.如果A是满秩的,则方程的解唯一。

风险控制矩阵介绍

11
风险控制矩阵描述介绍
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目录
22
? 内控流程记录概述 ? 流程记录 ? 风险控制矩阵简介
- 风险控制矩阵编制的目的
- 风险控制矩阵的运用 ? 小结 ? 课堂练习
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33
内部控制记录概述
风险与流程匹配后,对流程进行梳理
为满足此要求需要制作以下2套资料
流程图及注释 流程描述
风险控制矩阵
(Excel)
?相关的重要交易是怎样发生、授权、记 录、处理和报告的信息 ?重大错报可能发生的具体信息
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评估(a)内部控制的有效性,以 及(b)内部控制防止或发现财务 报告的舞弊以及资产的挪用等效果

内部控制记录概述
流程图
①将业务描述上记载的内容 做成流程图 ②确定容易引起重大错报的 风险
企业名称: 组织名称:*** 循环:销售 流程:接受订单
R-1
流程描述
对相关的流程的操作步骤按 照实际情况进行描述
企业名称:
组织名称:***
循环:销售 流程:接受订单
1. ?????????
2. ?????????
3. ?????????
4. ???????? 5. ?????????
(R-1)
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注上风险号码
44
风险控制矩阵
具体记载流程图上特定的为 降低风险而实施的控制活动 的相关内容
企业名称: 组织名称:*** 循环:销售 流程:接受订单
风险 ??????????? (R-1)
控制
?
???????????
?
???????????

第3章 矩阵及其运算

第3章 矩阵及其运算 3.1 基本要求、重点难点 基本要求: 1.1.掌握矩阵的定义. 2.2.掌握矩阵的运算法则. 3.3.掌握伴随矩阵的概念及利用伴随矩阵求逆矩阵的方法. 4.4.掌握矩阵秩的概念及求矩阵秩的方法. 5.5. 掌握初等变换和初等矩阵的概念,能够利用初等变换计算矩阵的秩,求可逆矩阵的逆矩阵. 6.6.掌握线形方程组有解得判定定理及其初等变换解线形方程组的方法. 重点难点:重点是矩阵定义,矩阵乘法运算,逆矩阵的求法,矩阵的秩,初等 变换及线性方程组的解. 难点是矩阵乘法,求逆矩阵的伴随矩阵方法. 3.2 基本内容 3.2.1 3.2.1 重要定义 定义3.1 由n m ?个数)2,1;,2,1(n j m i a ij ==组成的m 行n 列的数表成为一个m 行n 列矩阵,记为 ????????????mn m m n n a a a a a a a a a 2122221 11211 简记为A n m ij a ?=)(,或A )(ij a =,n m A ?,mn A 注意行列式与矩阵的区别: (1) (1) 行列式是一个数,而矩阵是一个数表. (2) (2) 行列式的行数、列数一定相同,但矩阵的行数、列数不一定相 同. (3) (3) 一个数乘以行列式,等于这个数乘以行列式的某行(或列)的所有元素,而一个数乘以矩阵等于这个数乘以矩阵的所有元素. (4) (4) 两个行列式相等只要它们表示的数值相等即可,而两个矩阵相等则要求两个矩阵对应元素相等. (5) (5) 当0||≠A 时,||1A 有意义,而A 1 无意义.

n m =的矩阵叫做阶方阵或m 阶方阵.一阶方阵在书写时不写括号,它在 运算中可看做一个数. 对角线以下(上)元素都是0的矩阵叫上(下)三角矩阵,既是上三角阵, 又是下三角的矩阵,也就是除对角线以外的元素全是0的矩阵叫对角矩阵.在对角矩阵中,对角线上元素全一样的矩阵叫数量矩阵;数量矩阵中,对角线元素全是1的n 阶矩阵叫n 阶单位矩阵,常记为n E (或n I ),简记为E (或I ),元素都是0的矩阵叫零矩阵,记为n m 0?,或简记为0. 行和列分别相等的两个矩阵叫做同型矩阵,两个同型矩阵的且对应位置上的 元素分别相等的矩阵叫做相等矩阵. 设有矩阵A =n m ij a ?)(,则A -n m ij a ?-=)(称为A 的负矩阵. 若A 是方阵,则保持相对元素不变而得到的行列式称为方针A 的行列式,记 为||A 或A Det . 将矩阵A 的行列式互换所得到的矩阵为A 的转置矩阵,记为T A 或A '. 若方阵A 满足A A T =,则称A 为对称矩阵,若方阵A 满足A A T -=,则称A 为反对称矩阵. 若矩阵的元素都是实数,则矩阵称为实矩阵.若矩阵的元素含有复数,则称矩 阵为复矩阵,若A =n m ij a ?)(是复矩阵,则称矩阵n m ij a ?)((其中ij a 为ij a 的共轭矩阵,记为A n m ij a ?=)(. 定义3.2 对于n 阶矩阵A ,如果存在n 阶矩阵B ,使得E BA AB ==,则 称方阵A 可逆,B 称为A 的逆矩阵,记做1-=A B . 对于方阵A n m ij a ?=)(,设ij a 的代数余子式为ij A ,则矩阵 *A ????????????=nm n n n n A A A A A A A A A 2122212 12111 称为A 的伴随矩阵,要注意伴随矩阵中元素的位置. 定义3.3 设有矩阵A ,如果: (1) (1) 在A 中有一个r 阶子式D 不为零.

矩阵分析第3章习题答案

第三章 1、 已知()ij A a =是n 阶正定Hermite 矩阵,在n 维线性空间n C 中向量 1212(,,,),(,, ,)n n x x x y y y αβ==定义内积为(,)H A αβαβ= (1) 证明在上述定义下,n C 是酉空间; (2) 写出n C 中的Canchy-Schwarz 不等式。 2、 已知2111311101A --?? =? ? -?? ,求()N A 的标准正交基。 提示:即求方程0AX =的基础解系再正交化单位化。 3、 已知 308126(1)316,(2)103205114A A --?? ?? ????=-=-?? ?? ????----?? ?? 试求酉矩阵U ,使得H U AU 是上三角矩阵。 提示:参见教材上的例子 4、 试证:在n C 上的任何一个正交投影矩阵P 是半正定的Hermite 矩阵。 5、 验证下列矩阵是正规矩阵,并求酉矩阵U ,使H U AU 为对角矩阵,已知 1 31(1)612A ????? =????????? ? 01(2)10000i A i -????=??????,434621(3)44326962260i i i A i i i i i +--????=----? ???+--?? 11(4)11A -?? =?? ?? 6、 试求正交矩阵Q ,使T Q AQ 为对角矩阵,已知

220(1)212020A -????=--????-?? ,11011110(2)01111011A -?? ??-? ?=?? -??-?? 7、 试求矩阵P ,使H P AP E =(或T P AP E =),已知 11(1)01112i i A i i +????=-????-??,222(2)254245A -?? ??=-?? ??--?? 8、 设n 阶酉矩阵U 的特征根不等于1-,试证:矩阵E U +满秩,且1 ()() H i E U E U -=-+是Hermite 矩阵。反之,若H 是Hermite 矩阵,则E iH +满秩,且1 ()()U E iH E iH -=+-是酉矩阵。 证明:若||0+=E U ,观察0-=E U λ知1-为U 的特征值,矛盾,所以矩阵E U +满 秩。()()1 1()()()--=-+=-+-H H H H H i E U E U i E U E U ,要H H H =,只要 ()()1 1()()()()()()---+-=-+?--+=+-?-=-H H H H H H i E U E U i E U E U E U E U E U E U U U U U 故H H H = 由()0+=--=E iH i iE H 知i 为H 的特征值。由Hermite 矩阵只能有实数特征值可得 0+≠E iH ,即E iH +满秩。 111111()()()()()()()()()()()()------=+-+-=+-+-=++--=H H H U U E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E iH E 9、 若,S T 分别是实对称和实反对称矩阵,且det()0E T iS --≠,试证: 1()()E T iS E T iS -++--是酉矩阵。 证明: 1111 [()()]()()()()()()----++--++--=++--++--H E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS E T iS 11()()()()--=++++----=E T iS E T iS E T iS E T iS E

Matlab常用函数数组及矩阵的基本运算

实验一 Matlab 常用函数、数组及矩阵的基本运算 一、 实验目的 1. 了解Matlab7.0软件工作界面结构和基本操作; 2. 掌握矩阵的表示方法及Matlab 常用函数; 3. 掌握数组及矩阵的基本运算. 二、 实验内容 1. 了解命令窗口(command widow)和变量空间(workspace)的作用,掌握清 除命令窗口(clc )和变量空间(clear)的方法.掌握查询函数(help)的方法. 2. 掌握保存和加载变量的方法. 加载变量:load 变量名. 3. 掌握掌握矩阵的表示方法: 给a,b,c 赋如下数据: ]6,46,23,4,2,6,3,8,0,1[,356838241248 7,278744125431-=??????????--=??????????=c b a 4. 求a+b,a*b,a.*b,a/b,a./b,a^2,a.^2的结果. 5. 将str1=electronic; str2 = information; str3 = engineering; 三个字符串连接 在一起成str = electronic information engineering. 6. 求矩阵a 的逆矩阵a -1,行列式计算。 (inv(a),det(a)) 三、 实验要求 1.上机操作,熟练掌握清除命令窗口和变量空间的方法、查询变量的方法、加载变量的方法。 2.第2道题请写出步骤。 3.对实验内容中第3-6项,写出指令,上机运行. 记录运行结果(数据)。 4.写出实验报告。 四、 实验结果 2. 用save 函数,可以将工作空间的变量保存成txt 文件或mat 文件等. 比如: save peng.mat p j 就是将工作空间中的p 和j 变量保存在peng.mat 中. 用load 函数,可以将数据读入到matlab 的工作空间中. 比如:load peng.mat 就是将peng.mat 中的所有变量读入matlab 工作空间中。

Excel 矩阵运算及引用

利用Excel中函数进行矩阵运算实验 一、实验目的与要求 了解Excel的函数应用并能够利用Excel进行常用的矩阵运算。掌握以Excel 中的几个主要矩阵运算函数的功能,即 MDETERM:用于计算矩阵行列式的值; MINVERSE:用于求解某个可逆矩阵的逆矩阵; MMULT:用于计算两个矩阵的乘积,进行两个矩阵的乘法时必须确保第一个乘积矩阵的列等于第二个乘积矩阵的行; TRANSPOSE:用来求解矩阵的转置或用于Excel中行列的互换。 二、实验内容及步骤 1.矩阵的数乘 用一个数乘以一个矩阵,必须将该数与矩阵的每一个元素相乘。将单元格B3中的数字乘以矩阵A,只需在单元格B10中输入公式“=$B$3*B5”(注意:单元格B3必须采用绝对引用,及固定单元格),然后将其复制到B10:D12区域(利用自拖功能也可以实现),最终结果见下表: 矩阵的数乘 2.矩阵的加法 具有相同行列的两个矩阵才能相加。要进行矩阵的加法,只需将两个矩阵相

同行、列的元素相加,即可得到新的矩阵。如下图,要将矩阵A和B相加,只需在单元格G4中输入公式“=A4+D4”,并将其复制到G4:H8区域(利用自拖功能也可以实现),就可得到最终结果。 矩阵的相加 3.矩阵的转置 对矩阵E进行转置,首先选中打算放置输出结果的整个单元格区域F4:H7,然后选择“插入-函数”,在“查找与引用”或“全部”函数中选择函数“TRANSPOSE”。在“函数参数”的对话框中输入“A4:D6”,同时按住[Ctrl]+[Shift]+[Enter]键,最终得到下列结果。 矩阵转置 也可以利用复制,选择性粘贴中选择转置即可得到上述结果。 4、矩阵相乘 做法一:进行矩阵乘法必须保证第一个乘积矩阵的列等于第二个乘积矩阵的行。首先选中打算放置输出结果的整个单元格区域A9:D10,然后选择“插入-函数”,在“数学与三角”或“全部”函数中选择函数“MMULT”。在“函数参数”的对话框中分别输入第一个数组“A4:C5”和第二个数组“E4:H6”,同时按住[Ctrl]+[Shift]+[Enter]键,最终得到下列结果。

《矩阵分析》(第3版)史荣昌,魏丰.第一章课后知识题目解析

第1章 线性空间和线性变换(详解) 1-1 证:用ii E 表示n 阶矩阵中除第i 行,第i 列的元素为1外,其余元素全为0的矩阵.用 ij E (,1,2, ,1)i j i n <=-表示n 阶矩阵中除第i 行,第j 列元素与第j 行第i 列元素 为1外,其余元素全为0的矩阵. 显然,ii E ,ij E 都是对称矩阵,ii E 有(1) 2 n n -个.不难证明ii E ,ij E 是线性无关的,且任何一个对称矩阵都可用这n+(1)2n n -=(1) 2 n n +个矩阵线性表示,此即对称矩阵组成 (1) 2 n n +维线性空间. 同样可证所有n 阶反对称矩阵组成的线性空间的维数为(1) 2 n n -. 评注:欲证一个集合在加法与数乘两种运算下是一个(1) 2 n n +维线性空间,只需找出 (1)2n n +个向量线性无关,并且集合中任何一个向量都可以用这(1) 2 n n +个向量线性表示即可. 1-2解: 11223344x x x x ααααα=+++令 解出1234,,,x x x x 即可. 1-3 解:方法一 设11223344x x x x =+++A E E E E 即 123412111111100311100000x x x x ??????????=+++???????????????????? 故 1234 1231211203x x x x x x x x x x +++++?? ??=??? ?+???? 于是 12341231,2x x x x x x x +++=++=

1210,3x x x +== 解之得 12343,3,2,1x x x x ==-==- 即A 在1234,,,E E E E 下的坐标为(3,3,2,1)T --. 方法二 应用同构的概念,22R ?是一个四维空间,并且可将矩阵A 看做(1,2,0,3)T , 1234,,,E E E E 可看做(1,1,1,1),(1,1,1,0),(1,1,0,0),(1,0,0,0)T T T T .于是有 111111 000 31110201003110000 01021000300011???? ????-??? ?→???? ??? ? -???? 因此A 在1234,,,E E E E 下的坐标为(3,3,2,1)T --. 1-4 解:证:设112233440k k k k αααα+++= 即 12341234123134 12411111110110110110 k k k k k k k k k k k k k k k k k ????????+++???????????????? +++++??==??++++?? 于是 12341230,0k k k k k k k +++=++= 1341240,0k k k k k k ++=++= 解之得 12340k k k k ==== 故1234,,,αααα线性无关. 设

计算方法_矩阵LU分解法

clear all; %A=LU矩阵三角分解法 n=input('输入方矩阵的维数: '); for i=1:n for j=1:n A(i,j)=input('依次输入矩阵元素:'); end end %输入一个n阶方形矩阵 for j=1:n L(j,j)=1; %Doolittle分解,L对角元素全为1 end for j=1:n U(1,j)=A(1,j); end %U的第一行 for i=2:n L(i,1)=A(i,1)/U(1,1); end %L的第一列 for k=2:n for j=k:n sum1=0; for m=1:k-1 sum1=sum1+L(k,m)*U(m,j); end %求和 U(k,j)=A(k,j)-sum1; end for i=k+1:n sum2=0; for m=1:k-1 sum2=sum2+L(i,m)*U(m,k); end %求和 L(i,k)=(A(i,k)-sum2)/U(k,k); end end L %输出下三角矩阵L U %输出上三角矩阵U

运行结果:(示例) 输入方矩阵的维数: 4 依次输入矩阵元素: 1 依次输入矩阵元素: 1 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 3 依次输入矩阵元素:0 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 1 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 1 依次输入矩阵元素:-1 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 2 依次输入矩阵元素: 5 依次输入矩阵元素:9 A=LU分解后则可以求解Ax=b线性方程组,相关计算参考计算方法,这里不再详细介绍。

MATLAB中矩阵常用的操作函数

MATLAB中矩阵常用的操作函数 1. zeos : 生成零矩阵 2. ones : 生成1矩阵 3. eye : 生成单位矩阵 4. rand : 返回[0,1]之间的平均分布的随机数(矩阵) 5. randn : 返回标准正态分布的随机数(矩阵) 6. mean : 返回列的均值 7. std : 返回列的方差 8. magic : 返回魔方矩阵,即行、列,对角线元素之和都相等的矩阵 9. hilb : 返回Hilbert矩阵,即H(i,j)=1/(i+j-1) 的矩阵 10. toeplitz : 返回toeplitz矩阵 11. 常用运算: 和:A+B 积:A*B 转置:A',注意:如果A是复矩阵,则A'是共轭转置 行列式:det(A) 逆:inv(A) 内积:dot(a, b) 秩:rank(A) 迹:trace(A) 12. 线性方程组:Ax=b,可以用左除运算:x=A\b;也可以用逆运算:x=inv(A)*b,但效率不如左除运算。 13. Jordan 标准型:jordan(A),返回A的Jordan标准型。或者用两个参数接收结果:[V, J] = jordan(A),那么J是A的Jordan标准型,V是用到的相似变换矩阵,即A=V*J*inv(V)。 14. SVD分解,即奇异值分解:[U, S, V] = svd(A),A=USV'。 15. 特征值:eig(A)返回A的所有特征值。如果用两个参数接收结果:[E, F] = eig(A),那么E 的列是A的特征向量,F是A的特征值。 16. 范数: 1范数:norm(A, 1) 2范数:norm(A, 2) 无穷范数:norm(A, inf) Frobenius范数(也叫Euclid范数,简称F-范数或者E-范数),即A全部元素平方和的平方根:norm(A, 'fro') 17. 矩阵函数:通用方法是funm(A, @fun),即计算矩阵A的fun函数。

矩阵的简单运算公式

矩阵的运算 (一) 矩阵的线性运算 特殊乘法:222()A B A AB BA B +=+++ 2 22 ()()() A B A B A B A B =≠ (二) 关于逆矩阵的运算规律 111 1 1 11 1 1(1)()(2)() /(3)( )( )(4)()( ) T T n n A B B A k A A k A A A A ---------==== (三) 关于矩阵转置的运算规律 (1)()(2)()T T T T T T A B B A A B B A =+=+ (四) 关于伴随矩阵的运算规律 **1 *2 ***1* **1*11**1(1)(2)(2)(3)()(4)(), ()(5)()1,()1 0,()2(6)()()()n n n AA A A A E A A n A A A kA k A n r A n r A r A n r A n A A A A A A A A A -------===≥===?? ==-??≤-?= ==若若若若可逆,则,, (五) 关于分块矩阵的运算法则 1 1 1 110000(2)000 0T T T T T A B A C C D B D B B B C C C C B -----?? ?? =????????????????==????????????????(1);, (六) 求变换矩阵 ()121 1 2 11121311111121222321121121313233313131100(a )(2)i n n i i i ij i i i i A T TAT T P P P AP P A a a a p p p a a a p p P p a a a p p p AP P P i λλλλλλλ--?? ? ?= ? ? ? ?===???????? ??? ? ? =→= ??? ? ? ??? ? ?????????=+≥已知矩阵,及其特征值求使得,设,则其中若有重根则时再1 T T -由求 (七) 特征值与矩阵

MatLab常见函数和运算符号解读

MatLab常见函数和运算符号 基本运算 convhull :凸壳函数 cumprod :累计积 cumsum :累计和 cumtrapz :累计梯形数值积分 delaunay :Delaunay三角化 dsearch :求最近点(这是两个有趣的函数 factor :质数分解inpolygon :搜索多边形内的点 max :最大元素 mean :平均值 median :数组的中间值 min :最小值 perms :向量所有排列组成矩阵 polyarea :多边形的面积 primes :生成质数列表 prod :数组元素积 sort :元素按升序排列 sortrows :将行按升序排列

std :标准差 sum :元素和 trapz :梯形数值积分 tsearch :搜索Delaunay三角形var :方差 voronoi :Voronoi图 del2 :Laplacian离散 diff :差分和近似微分gradient:数值梯度 corrcoef :相关系数 cov :协方差矩阵 xcorr :互相关系数 xcov :互协方差矩阵 xcorr2 :二维互相关 conv :卷积和多项式相乘conv2 :二维卷积 deconv :反卷积 filter :滤波 filter2 :二维数字滤波

傅立叶变换 abs :绝对值和模 angle :相角 cplxpair :按复共扼把复数分类 fft :一维快速傅立叶变换 fft2 :二维快速傅立叶变换 fftshit :将快速傅立叶变换的DC分量移到谱中央ifft :以为逆快速傅立叶变换 ifft2 :二维逆快速傅立叶变换 ifftn :多维逆快速傅立叶变换 ifftshift :逆fft平移 nextpow2 :最相邻的2的幂 unwrap :修正相角 cross :向量叉积 intersect:集合交集 ismember :是否集合中元素 setdiff :集合差集 setxor :集合异或(不在交集中的元素 union :两个集合的并

矩阵函数和函数矩阵

矩阵函数求导 首先要区分两个概念:矩阵函数和函数矩阵 (1) 函数矩阵,简单地说就是多个一般函数的阵列,包括单变量和多变量函数。 函数矩阵的求导和积分是作用在各个矩阵元素上,没有更多的规则。 单变量函数矩阵的微分与积分 考虑实变量t 的实函数矩阵 ()()()ij m n X t x t ×=,所有分量函数()ij x t 定义域相同。 定义函数矩阵的微分与积分 0()(),()().t t ij ij t t d d X t x t X d x d dx dx ττττ?????????==????????????∫∫ 函数矩阵的微分有以下性质: (1) ()()()()()d d d X t Y t X t t dt dt dt +=+; (2) ()()()()()()()d dX t dY t X t Y t t X t dt dt dt =+; 特殊情形 (a ) 若K 是常数矩阵,则()()()d d KX t K X t dt dt =; (b ) 若()X t 是方阵,则2()()()()()d dX t dX t X t X t X t dt dt dt =+; (3) () 111()()()()d dX t X t X t X t dt dt =----; (4) 对任意的方阵A 和时变量t ,恒有At At At d e Ae e A dt ==; (5) 若AB BA =,则A B B A A B e e e e e +==。如果,A B 可交换,则许多三角不等 式可以推广到矩阵上。如sin(),sin(2)A b A +等。 参考文献:余鄂西,矩阵论,高等教育出版社。

几何光学中的矩阵方法

几何光学中的矩阵方法 几何光学是基于几何学研究光学的基本方法。几何光学,尤其是矩阵方法在研究光学系统成像时有着巨大的优势。本文通过论述矩阵方法在几何光学中的应用,介绍描述傍轴光线成像的光学ABCD矩阵。同时进一步将矩阵方法拓展至非傍轴光线,得到描述任意光线成像的严格ABCD矩阵。 在光学研究中,当光波长远小于研究对象的尺寸时,通常会利用几何光学方法来研究光线的传播。几何光学中光线的传播遵循三个基本定律:1. 光在自由空间中沿直线独立传播;2. 光的折射定律;3. 光的反射定律。虽然几何光学忽略了光的波动性,无法解释干涉、衍射等物理现象,但是其在光学系统成像性质的研究中有着巨大的优势。 光学系统成像的核心是光学系统变换。1840年C. Gauss建立了高斯光学,用来研究理想光学系统傍轴成像(即满足傍轴近似的光线的成像)性质。傍轴近似下,光线与光学系统中心轴的夹角很小,可以使用小角近似关系,。在这种近似下,光学系统变换退化为线性变换,因此可以用矩阵方法来进行描述。矩阵方法最初是由R. A. Sampson引入几何光学,用来处理几何像差等问题错误!未找到引用源。。之后矩阵方法拓展至研究非傍轴成像,为非傍轴成像的研究提供了新的方法。 本文分为两部分,第一部分着重于傍轴近似下的矩阵方法,介绍ABCD矩阵对光学系统变换的描述。第二部分拓展至包括非傍轴光线的任意光线的传播,介绍并推导严格ABCD矩阵。 一傍轴光线成像与矩阵 上述结论基于傍轴近似,研究的是理想光学系统的傍轴成像。然而实际成像系统中,非傍轴光线成像造成的影响往往是不可忽略的。非傍轴光线与傍轴光线往往不是成像于同一点,即非傍轴光线与傍轴光线成像之间存在差异,称之为几何像差。实际成像中,我们需要关注成像质量,即需要去衡量几何像差的大小。这种情况下,傍轴ABCD矩阵是无法解决的。我们需要引入可以描述非傍轴光线的ABCD矩阵,即严格ABCD矩阵。 二任意光线成像与严格ABCD矩阵 对于任意光线的成像,我们希望同样能够用矩阵进行描述,同时能够保持与傍轴ABCD矩阵相似的形式。因此我们尝试去除傍轴近似,来得到严格的变换关系,即严格ABCD矩阵错误!未找到引用源。。 对于共轴光学系统,光线成像依旧可以分成自由空间传播、折射与反射三种情况。首先我们讨论折射情况。从几何学的角度,我们首先作出入射光线与折射光线所在直线。设折射点为,在入射光线所在的直线上作,在折射光线所在直

行阶梯形矩阵方法总结

行阶梯形矩阵方法总结 导读:行阶梯形矩阵,Row—Echelon Form,是指线性代数中的矩阵。 阶梯形矩阵 如果: 所有非零行(矩阵的行至少有一个非零元素)在所有全零行的上面。即全零行都在矩阵的底部。 非零行的首项系数(leading coefficient),也称作主元,即最左边的首个非零元素(某些地方要求首项系数必须为1),严格地比上面行的首项系数更靠右。 首项系数所在列,在该首项系数下面的元素都是零(前两条的推论)。 这个矩阵是行阶梯形矩阵: 化简后的行阶梯形矩阵(reduced row echelon form),也称作行规范形矩阵(row canonical form),如果满足额外的条件:每个首项系数是1,且是其所在列的唯一的非零元素。例如: 注意,这并不意味着化简后的行阶梯形矩阵的左部总是单位阵。例如,如下的矩阵是化简后的行阶梯形矩阵: 因为第3列并不包含任何行的首项系数。 矩阵变换到行阶梯形 通过有限步的行初等变换,任何矩阵可以变换为行阶梯形。由

于行初等变换保持了矩阵的行空间,因此行阶梯形矩阵的行空间与变换前的原矩阵的行空间相同。 行阶梯形的.结果并不是唯一的。例如,行阶梯形乘以一个标量系数仍然是行阶梯形。但是,可以证明一个矩阵的化简后的行阶梯形是唯一的。 一个线性方程组是行阶梯形,如果其增广矩阵是行阶梯形。类似的,一个线性方程组是简化后的行阶梯形或'规范形',如果其增广矩阵是化简后的行阶梯形。 【行阶梯形矩阵方法总结】 1.数学线性代数之矩阵学习总结 2.线性代数矩阵课件 3.银行工作总结的写作方法 4.矩阵检测试题 5.琵琶行描写音乐的方法 6.学习方法的总结 7.新人银行柜员个人总结 8.银行后勤总结 上文是关于行阶梯形矩阵方法总结,感谢您的阅读,希望对您有帮助,谢谢

风险控制矩阵介绍

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风险控制矩阵描述介绍
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目录
? 内控流程记录概述 ? 流程记录 ? 风险控制矩阵简介 - 风险控制矩阵编制的目的 - 风险控制矩阵的运用 ? 小结 ? 课堂练习
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内部控制记录概述
风险与流程匹配后,对流程进行梳理
为满足此要求需要制作以下2套资料
流程图及注释 流程描述
风险控制矩阵
(Excel) Excel)
?相关的重要交易是怎样发生、授权、记 录、处理和报告的信息 ?重大错报可能发生的具体信息
评估(a)内部控制的有效性,以 及(b)内部控制防止或发现财务 报告的舞弊以及资产的挪用等效果
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内部控制记录概述
流程图
①将业务描述上记载的内容 做成流程图 ②确定容易引起重大错报的 风险
企业名称: 组织名称:*** 循环:销售 流程:接受订单
流程描述
对相关的流程的操作步骤按 照实际情况进行描述
风险控制矩阵
具体记载流程图上特定的为 降低风险而实施的控制活动 的相关内容
企业名称: 组织名称:*** 循环:销售 1. 2. 3. R-1 4. 5. 流程:接受订单
企业名称: 组织名称:*** 循环:销售 流程:接受订单
????????? ????????? ????????? ???????? ?????????
风险 ??????????? (R-1) 控制 (R-1)
? ? ??????????? ???????????
注上风险号码
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教材第六章 矩阵函数

第六章 矩阵函数 矩阵函数是矩阵理论的重要内容,它在力学、控制理论、信号处理等学科中具有重要作用.本章讨论矩阵函数——以方阵为“变量”、其“值”仍为方阵的函数.矩阵函数中最简单的是矩阵多项式,矩阵多项式是研究其他矩阵函数的基础,因为最终是通过它来定义和计算一般矩阵函数的.当然可以用收敛的矩阵幂级数来定义和计算某些矩阵函数. 矩阵函数在线性微分方程组及矩阵方程的求解中都有重要的应用,而这些问题的求解是系统与控制理论中经常面临并且必须解决的实际问题. §6.1 矩阵级数 定义1 设(){}k A 是m n C ?的矩阵序列,其中()()()k k m n ij A a C ?=∈,无穷和 (1)(2)(3)()k A A A A +++++ 称为矩阵级数,记为() 1 k k A ∞ =∑.对正整数1k ≥,记() ()1 k k i i S A ==∑,称()k S 为矩阵 级数()1 k k A ∞ =∑的部分和,如果矩阵序列(){}k S 收敛,且有极限S ,即()lim k k S S →∞ =, 则称矩阵级数() 1 k k A ∞ =∑收敛,并称S 为矩阵级数() 1 k k A ∞ =∑的和,记为()1 k k A S ∞ ==∑.不 收敛的矩阵级数称为发散的. 由此定义可知,矩阵级数()1k k A ∞ =∑收敛的充分必要条件是mn 个数项级数 () 1 (1,2,;1,2,,)k ij k a i m j n ∞ ===∑ 都收敛. 由矩阵级数的收敛性定义易知

(1)若矩阵级数()1 k k A ∞ =∑收敛,则()lim 0;k k A →∞ = (2)若矩阵级数() 11 k k A s ∞ ==∑,()21 k k B s ∞ ==∑ ,,a b C ∈,则 () ()121 ()k k k aA bB as bs ∞ =+=+∑; (3)设m m P C ?∈,n n Q C ?∈,若矩阵级数() 1 k k A ∞ =∑收敛,则()1 k k PA Q ∞ =∑收敛且 () ()1 1 ()k k k k PA Q P A Q ∞ ∞ ===∑∑. 定义2 设()1 k k A ∞ =∑是矩阵级数,其中()()()k k m n ij A a C ?=∈,如果mn 个数项 级数() 1 k ij k a ∞ =∑(1,2,;1,2,,)i m j n == 都绝对收敛,则称矩阵级数()1 k k A ∞ =∑绝对收 敛. 显然,若()1k k A ∞ =∑绝对收敛,则它必是收敛的,但反之未必. 定理1 矩阵级数()1 k k A ∞ =∑(其中()()()k k m n ij A a C ?=∈)绝对收敛的充分必要条 件是对任何一种矩阵范数.,数项级数()1 k k A ∞ =∑都收敛. 证 由各种矩阵范数的等价性,只须就某一种矩阵范数证明之,如考虑 ,max ij i j A a =. 必要性 () 1 k k A ∞ =∑绝对收敛,则()1 k ij k a ∞ =∑绝对收敛,该数项级数各项绝对值之

矩阵函数的性质及其在微分方程组中的应用

§7矩阵函数的性质及其在微分方程组中的应用 1.矩阵函数的性质: 设n n C B A ?∈. 1. A e Ae e dt d At At At ?== proof : 由 ()∑∑ ?==∞ =m m m m At A t m At m e !1! 1 对任何t 收敛。因而可以逐项求导。 ()∑∞=--=∴01!11m m m At A t m e dt d ()()???? ??-?=∑∞=-11!11m m At m A ()??? ? ???=∑k At k A !1At e A ?= ()()()A e A At m A A t m At m m m m m ?=???? ? ??-=?-=∑∑∞ =∞=---0111 1!11!11 可见,A 与At e 使可以交换的,由此可得到如下n 个性质 2.设BA AB =,则 ①.At At Be B e =? ②.B A A B B A e e e e e +=?=? ③.()()A A A A A A B A B A B A B A B A B A B A cos sin 22sin sin cos 2cos sin cos cos sin sin sin sin cos cos cos 22=-=?+=+-=+= proof :①,由m m BA B A BA AB =?= 而∑∑∞ =∞==?? ? ??=00!1!1m m m m m m At B A t m B t A m B e ()∑∑∞ =∞ =?==00!1!1m m m m m At m B BA t m At e B ?= ②令()Bt At B A e e e t C --+??=)( 由于 ()0=t C dt d )(t C ∴为常数矩阵 因而E e e e C C t C =-?===000)0()1()( 当1=t 时,E e e e B A B A =??--+ …………………. (@)

矩阵求逆方法大全-

求逆矩阵的若干方法和举例 红杏 广西民院计信学院00数本(二)班 [摘 要] 本文详细给出了求逆矩阵的若干方法并给出相应的例子,以供学习有关矩阵方面的 读者参考。 [关键词] 逆矩阵 初等矩阵 伴随矩阵 对角矩阵 矩阵分块 多项式等 引 言 在我们学习《高等代数》时,求一个矩阵的逆矩阵是一个令人十分头痛的问题。但是,在研究矩阵及在以后学习有关数学知识时,求逆矩阵又是一个必不可缺少的知识点。为此,我介绍下面几种求逆矩阵的方法,供大家参考。 定义: n 阶矩阵A 为可逆,如果存在n 阶矩阵B ,使得E BA AB ==,这里E 是n 阶单位矩阵,此时,B 就称为A 的逆矩阵,记为1-A ,即:1-=A B 方法 一. 初等变换法(加边法) 我们知道,n 阶矩阵A 为可逆的充分必要条件是它能表示成一系列初等矩阵的乘积 A=m Q Q Q 21, 从而推出可逆矩阵可以经过一系列初等行变换化成单位矩阵。即,必有一系列初等矩阵 m Q Q Q 21使 E A Q Q Q m m =-11 (1) 则1-A =E A Q Q Q m m =-11 (2) 把A ,E 这两个n 阶矩阵凑在一起,做成一个n*2n 阶矩阵(A ,E ),按矩阵的分块乘法,(1)(2)可以合并写成 11Q Q Q m m -(A ,E )=(11Q Q Q m m -,A ,E Q Q Q m m 11 -)=(E ,1-A ) (3) 这样就可以求出矩阵A 的逆矩阵1-A 。 例 1 . 设A= ??? ? ? ??-012411210 求1-A 。 解:由(3)式初等行变换逐步得到: ????? ??-100012010411001210→ ???? ? ??-100012001210010411 →??? ? ? ??----123200124010112001→?? ???? ? ?----21123100124010112001

常用矩阵函数

请特别注意红色字体的命令 eye 单位矩阵 zeros 全零矩阵 ones 全1矩阵 rand 均匀分布随机阵genmarkov 生成随机Markov矩阵linspace 线性等分向量 logspace 对数等分向量 logm 矩阵对数运算 cumprod 矩阵元素累计乘cumsum 矩阵元素累计和 toeplitz Toeplitz矩阵 disp 显示矩阵和文字内容 length 确定向量的长度 size 确定矩阵的维数 diag 创建对角矩阵或抽取对角向量find 找出非零元素1的下标matrix 矩阵变维 rot90 矩阵逆时针旋转90度 sub2ind 全下标转换为单下标 tril 抽取下三角阵 triu 抽取上三角阵 conj 共轭矩阵 companion 伴随矩阵 det 行列式的值 norm 矩阵或向量范数 nnz 矩阵中非零元素的个数 null 清空向量或矩阵中的某个元素orth 正交基 rank 矩阵秩 trace 矩阵迹 cond 矩阵条件数 inv 矩阵的逆 rref 求矩阵的行阶梯形 rcond 逆矩阵条件数 lu LU分解或高斯消元法 pinv 伪逆 qr QR分解 givens Givens变换 linsolve 求解线性方程 lyap Lyapunov方程 hess Hessenberg矩阵 poly 特征多项式 schur Schur分解

expm 矩阵指数 expm1 矩阵指数的Pade逼近 expm2 用泰勒级数求矩阵指数 expm3 通过特征值和特征向量求矩阵指数 funm 计算一般矩阵函数 logm 矩阵对数 sqrtm 矩阵平方根 spec 矩阵特征值 gspec 矩阵束特征值 bdiag 块矩阵,广义特征向量 eigenmar- 正则化Markov特征 kov 向量 pbig 特征空间投影 svd 奇异值分解 sva 奇异值分解近似 cumprod 元素累计积 cumsum 元素累计和 hist 统计频数直方图 max 最大值 min 最小值 mean 平均值 median 中值 prod 元素积 sort 由大到小排序 std 标准差 sum 元素和 trapz 梯形数值积分 corr 求相关系数或方差 sparse 稀疏矩阵 adj2sp 邻接矩阵转换为稀疏矩阵 full 稀疏矩阵转换为全矩阵 mtlb_sparse 将scilab稀疏矩阵转换为matlab稀疏矩阵格式sp2adj 将稀疏矩阵转换为邻接矩阵 speye 稀疏矩阵方式单位矩阵 sprand 稀疏矩阵方式随机矩阵 spzeros 稀疏矩阵方式全零阵 lufact 稀疏矩阵LU分解 lusolve 稀疏矩阵方程求解 spchol 稀疏矩阵Cholesky分解

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