数学建模实验报告(一)MATLAB中矩阵的基本操作
matlab矩阵实验报告
matlab矩阵实验报告《MATLAB矩阵实验报告》摘要：本实验报告利用MATLAB软件进行了矩阵实验，通过对矩阵的运算、转置、逆矩阵、特征值等操作进行了分析和讨论。
实验结果表明，MATLAB在矩阵运算方面具有高效、准确的特点，能够满足工程和科学计算的需求。
引言：矩阵是线性代数中的重要概念，广泛应用于工程、物理、经济等领域。
MATLAB是一种强大的数学软件，能够对矩阵进行各种运算和分析。
本实验旨在利用MATLAB软件对矩阵进行实验，探讨其在矩阵运算中的应用和优势。
实验方法：1. 创建矩阵：利用MATLAB软件创建不同大小的矩阵，包括方阵和非方阵。
2. 矩阵运算：进行矩阵的加法、减法、乘法等运算，比较不同大小矩阵的计算效率和结果准确性。
3. 矩阵转置：对矩阵进行转置操作，观察转置后矩阵的性质和应用。
4. 逆矩阵：求解矩阵的逆矩阵，并分析逆矩阵在实际问题中的应用。
5. 特征值和特征向量：利用MATLAB软件求解矩阵的特征值和特征向量，分析其在物理、工程等领域的应用。
实验结果与讨论：通过实验发现，MATLAB软件在矩阵运算中具有高效、准确的特点。
对于大规模矩阵的运算，MATLAB能够快速进行计算并给出准确的结果。
在矩阵转置和逆矩阵求解方面，MATLAB也能够满足工程和科学计算的需求。
此外，通过求解矩阵的特征值和特征向量，可以得到矩阵的重要性质，为实际问题的分析和求解提供了有力支持。
结论：本实验利用MATLAB软件进行了矩阵实验，通过对矩阵的运算、转置、逆矩阵、特征值等操作进行了分析和讨论。
实验结果表明，MATLAB在矩阵运算方面具有高效、准确的特点，能够满足工程和科学计算的需求。
希望本实验能够对矩阵运算和MATLAB软件的应用有所启发，为相关领域的研究和应用提供参考。
MATLAB中对矩阵的基本操作
MATLAB中对矩阵的基本操作在MATLAB中，可以对矩阵进行多种基本操作，包括创建矩阵、访问元素、改变矩阵的大小、插入和删除元素、矩阵的运算等。
以下是对这些操作的详细说明：1.创建矩阵：在MATLAB中，可以使用多种方式创建矩阵。
其中最常用的方式是使用方括号将元素排列成行或列，例如：```A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];```这将创建一个3x3的矩阵A，其元素为1到92.访问元素：可以使用括号和下标来访问矩阵中的元素。
下标从1开始计数。
例如，要访问矩阵A的第二行第三列的元素，可以使用以下代码：```A(2,3);```这将返回矩阵A的第二行第三列的元素。
3.改变矩阵的大小：可以使用函数如reshape和resize来改变矩阵的大小。
reshape函数可以将矩阵重新组织为不同的行和列数。
例如，以下代码使用reshape 将3x3的矩阵A重新组织为1x9的矩阵B：```B = reshape(A, 1, 9);```resize函数可以改变矩阵的大小，可以用来增加或减少矩阵的行和列数。
例如，以下代码将矩阵A的大小改变为2x6：```A = resize(A, 2, 6);```4.插入和删除元素：可以使用括号和下标来插入和删除矩阵中的元素。
例如，以下代码会在矩阵A的第二行的末尾插入一个元素10：```A(2, end+1) = 10;```同时，可以使用括号和下标来删除矩阵中的元素。
以下代码将删除矩阵A的第一行的第二个元素：```A(1,2)=[];```这将删除矩阵A的第一行的第二个元素。
5.矩阵的运算：-矩阵乘法：使用*符号进行矩阵乘法运算。
例如，以下代码将矩阵A 与矩阵B相乘：```C=A*B;```-矩阵加法和减法：使用+和-符号进行矩阵加法和减法运算。
例如，以下代码将矩阵A和矩阵B相加得到矩阵C：```C=A+B;```-矩阵转置：使用'符号进行矩阵的转置操作。
例如，以下代码将矩阵A转置：```B=A';```-矩阵相乘：使用.*符号进行矩阵的元素级相乘运算。
MATLAB矩阵的分析与处理截图版实验报告
MATLAB矩阵的分析与处理截图版实验报告实验名称：MATLAB矩阵的分析与处理
实验步骤：
（1）打开matlab软件，进行操作界面的基本设置，转到矩阵的工作空间；
（2）创建矩阵并进行矩阵的分析操作，包括将矩阵拆分成2部分：A矩阵和B 矩阵，并运用函数求和、求积、求最大值等操作；
（3）进行矩阵的处理操作，包括矩阵的相乘、运算求值等操作，实现矩阵的转置操作；
（4）并进行图形处理，将计算数据和结果以函数图、标尺图、表格等方式展现出来，并进行分析；
（5）最后，根据实验的结果，总结实验的感悟和体会。
实验结果：
实验过程中，使用了MATLAB矩阵的基本操作，包括矩阵的求和、求积、求最大值、相乘、求值等操作，实现了矩阵的处理，并且将计算数据以图形的方式展示出来，有利于我们更好的理解数据，作出更准确的判断：
我们创建的矩阵如下图所示：
综上所述，我在本次实验中，掌握了MATLAB矩阵的基本操作，及其运用函数求和求积求最大值、相乘运算求值等方法，也通过图像数据展现来更好的了解矩阵的变化和分析结果。
通过实验，我能够更好地掌握MATLAB矩阵的分析与处理方法，从而加深对MATLAB 矩阵的理解，并为以后的操作打下坚实的基础。
MATLAB矩阵实验报告
MATLAB程序设计实验班级：电信1104班姓名：龙刚学号：1404110427实验内容：了解MA TLAB基本使用方法和矩阵的操作一．实验目的1.了解MA TLAB的基本使用方法。
2.掌握MA TLAB数据对象的特点和运算规则。
3.掌握MA TLAB中建立矩阵的方法和矩阵的处理方法。
二．实验内容1.浏览MATLAB的start菜单，了解所安装的模块和功能。
2.建立自己的工作目录，使用MA TLAB将其设置为当前工作目录。
使用path命令和工作区浏览两种方法。
3.使用Help帮助功能，查询inv、plot、max、round等函数的用法和功能。
使用help命令和help菜单。
4.建立一组变量，如x=0:pi/10:2*pi，y=sin(x)，在命令窗口显示这些变量；在变量窗口打开这些变量，观察其值并使用绘图菜单绘制y。
5.分多行输入一个MA TLAB命令。
6.求表达式的值)610.3424510w-=+⨯()22tanb ca eabcxb c aππ++-+=++，a=3.5，b=5，c=-9.8(20.5ln tz e t=，21350.65it-⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦7.已知1540783617A--⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，831253320B-⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦求A+6B，A2-B+IA*B，A.*B，B*AA/B，B/A[A,B]，[A([1,3], :); B^2]8.已知23100.7780414565532503269.5454 3.14A -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ 输出A 在[10,25]范围内的全部元素取出A 的前三行构成矩阵B ，前两列构成矩阵C ，右下角3x2子矩阵构成矩阵D ，B 与C 的乘积构成矩阵E分别求表达式E<D ，E&D ，E|D ，(~E) | (~D)9.已知2961820512885A -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦求A 的特征值和特征向量，分析其数学意义。
matlab矩阵运算实验报告
matlab矩阵运算实验报告Matlab矩阵运算实验报告一、引言矩阵运算是数学和工程领域中的重要概念之一，它在各个领域中都有广泛的应用。
Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的矩阵运算功能，可以帮助我们进行高效的数值计算和数据处理。
本实验报告将介绍Matlab中的矩阵运算功能，并通过实例展示其在实际问题中的应用。
二、矩阵运算的基本概念矩阵是由若干个数按照行和列排列形成的一个矩形阵列，它是线性代数中的基本工具。
在Matlab中，矩阵可以通过直接输入数值或使用内置函数生成。
矩阵运算包括加法、减法、乘法、转置等操作，这些操作可以对矩阵的每个元素进行运算，也可以对整个矩阵进行运算。
三、矩阵运算的实例分析1. 矩阵的创建与赋值在Matlab中，可以使用以下命令创建一个矩阵，并对其进行赋值操作：A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];这样就创建了一个3行3列的矩阵A，并对其进行了赋值。
可以通过输入A来查看矩阵A的内容。
2. 矩阵的加法与减法矩阵的加法和减法是按照对应元素进行运算的。
例如，对于两个3行3列的矩阵A和B，可以使用以下命令进行加法运算：C = A + B;同样地，可以使用以下命令进行减法运算：D = A - B;这样就得到了矩阵C和D。
3. 矩阵的乘法矩阵的乘法是按照行乘以列的方式进行的。
例如，对于一个3行2列的矩阵A和一个2行4列的矩阵B，可以使用以下命令进行乘法运算：C = A * B;这样就得到了一个3行4列的矩阵C。
4. 矩阵的转置矩阵的转置是将矩阵的行和列进行交换的操作。
例如，对于一个3行2列的矩阵A，可以使用以下命令进行转置操作：B = A';这样就得到了一个2行3列的矩阵B。
四、矩阵运算的应用实例矩阵运算在实际问题中有着广泛的应用。
以下是一个简单的实例，通过矩阵运算来解决线性方程组的问题。
假设有一个线性方程组：2x + y = 4x + 3y = 6可以将其表示为矩阵形式：A = [2, 1; 1, 3];B = [4; 6];通过矩阵运算可以求解出未知数x和y的值：X = A \ B;这样就得到了未知数x和y的值。
MATLAB中的矩阵操作技巧
MATLAB中的矩阵操作技巧MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和科学分析软件，特别擅长处理矩阵操作。
本文将介绍一些在MATLAB中进行矩阵操作的技巧和方法，帮助读者更好地利用MATLAB进行数据处理和分析。
一、矩阵基本操作1. 创建矩阵：在MATLAB中，可以使用矩阵的行向量或列向量来创建一个矩阵。
例如，要创建一个3x3的矩阵A，可以使用以下命令：```MATLABA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];```这样就创建了一个包含1到9的3x3的矩阵A。
2. 矩阵转置：矩阵的转置可以使用单引号来实现，例如，要将矩阵A进行转置操作，可以使用以下命令：```MATLABA_transpose = A';```这样就得到了矩阵A的转置矩阵A_transpose。
3. 矩阵相加：两个相同大小的矩阵可以进行相加操作，即对应位置的元素相加。
例如，要计算两个3x3矩阵A和B的和，可以使用以下命令：```MATLABC = A + B;```这样就得到了矩阵C，它的每个元素都是对应位置的元素相加的结果。
4. 矩阵相乘：两个矩阵的相乘操作通常是指矩阵的乘法运算。
在MATLAB中，矩阵相乘可以使用*运算符来实现。
例如，要计算两个3x3矩阵A和B的乘积，可以使用以下命令：```MATLABD = A * B;```这样就得到了矩阵D，它的每个元素都是对应位置的元素相乘的结果。
二、矩阵求解和方程组1. 矩阵求逆：在MATLAB中，可以使用inv函数来求解矩阵的逆。
例如，要求解一个3x3的矩阵A的逆矩阵，可以使用以下命令：```MATLABA_inverse = inv(A);```如果矩阵A的逆存在，则得到了逆矩阵A_inverse。
2. 矩阵求解线性方程组：MATLAB提供了一个名为“左除”的操作符\，可以用来求解线性方程组。
例如，要求解线性方程组Ax = b，其中A是一个3x3的矩阵，b是一个3x1的列向量，可以使用以下命令：```MATLABx = A \ b;```这样就求解出了方程组的解x。
数学建模实验报告(一)MATLAB中矩阵的基本操作
-2.3299
-1.4491
>> T=a
T =
Columns 1 through 5
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952
d－e， ， .*e, ，将 结果中所有的对角线元素全部换为0.5。
>> load C.mat
>> d=(1:3;2:4)
d=(1:3;2:4)
>> d=(1:3,2:4)
d=(1:3,2:4)
|
错误:表达式或语句不正确பைடு நூலகம்-可能(、{或[不对称。
>> d=C(1:3,2:4)
d =
2.0000 0 1.2500
K =
2.0000 3.5000 5.0000 6.5000 8.0000
3.0000 4.5000 6.0000 7.5000 9.0000
4.0000 5.5000 7.0000 8.5000 10.0000
>> K(find(K>4))=-4
K =
2.0000 3.5000 -4.0000 -4.0000 -4.0000
1.0000 3.0000 0.5000
2.0000 1.0000 -1.0000
>> f=rand(3)
f =
0.8147 0.9134 0.2785
0.9058 0.6324 0.5469
0.1270 0.0975 0.9575
MATLAB基本操作与及用法实验报告样本
工程数学课程实验报告（一）[一、实验名称]MATLAB 基本操作与用法[二、实验目的]1、掌握用MATLAB 命令窗口进行简单数学运算。
2、掌握常用的操作命令和快捷键。
3、了解MATLAB 的数据类型。
4、了解MATLAB 的操作符。
[三、实验原理]MATLAB 是美国MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB 和Simulink 两大部分。
MATLAB 是matrix&laboratory 两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。
[四、实验条件]实验微机、Matlab 软件。
[五、实验内容和过程]1、在命令窗口依次输入下列命令，根据执行结果分析其功能；helpmagiclookforhelp magicdoc magicwhich magic2、以自己姓名拼音来建立自己的工作目录，再讲自己的工作目录设置到Matlab 搜索路径下。
用cd 命令查询自己的工作目录3、创建变量，并计算：(1) 创建single 类型变量a=98，b=168 ，求：a+b，a-b，b×a3，b×a×a×a(2) 创建uint8 类型变量m，n，值与( 1)同，进行相同计算。
4、先求下列表达式的值，然后记录Matlab 工作空间的使用情况和相关变量[六、实验结果]1、实验结果2、实验结果3、实验结果、实验结果[七、实验结果分析、讨论]根据记录命令和结果，解释实验 3 的(1)与(2)结果为何不同：因uint8 类型变量的最大值为255,当超过最大值时结果就等于255。
[八、实验结论]通过本次实验的学习后，学会用MATLAB 命令窗口进行简单数学运算，常用的操作命令和快捷键等操作。
补充了解语句：input disp sprintf fprintf syms sym max min mod ifswitch forroundnum2str simplifyplot plot3工程数学课程实验报告(二)[一、实验名称]MATLAB 软件在行列式运算中的应用[二、实验目的]1、了解MATLAB 软件在行列式运算中的应用。
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1.5270
j =
2 3 2 5 1 4
>> min(a,[],1)
ans =
Columns 1 through 5
-2.3299 -0.1303 -1.3617 -1.1176 -0.3031
Column 6
0.0230
>> min(a,[],2)
ans =
-0.4762
-0.0679
-2.3299 -0.1303 0.4550 -1.1176 -0.2176
-1.4491 0.1837 -0.8487 1.2607 -0.3031
Column 6
0.0230
0.0513
0.8261
1.5270
0.4669
>> size(a)
ans =
5 6
>> [i,j]=find(a==max(max(a)))
-1.0000 2.5000 1.0000
3.5000 5.5000 2.5000
>> X=D
X =
4.0000 1.5000 -1.0000
-1.0000 2.5000 1.0000
3.5000 5.5000 2.5000
5、利用randn（5，6）命令生成一个随机矩阵T，求T的矩阵大小，每一行、每一列的最大值和最小值，整个矩阵的最大值与最小值；然后将整个矩阵的最大值所在位置的元素换为100，将最小值所在位置的元素取为－100。
（2）：>> a=[2 5 8;7 1 9]
a =
2 5 8
7 1 9
>> b=[4 2 1 3;0 7 6 2;-3 5 9 -1]
b =
4 2 1 3
0 7 6 2
-3 5 9 -1
>> c=[9 8;1 2;-2 5;4 3]
c =
9 8
1 2
-2 5
4 3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
>> d=a*b*c
d =
-241 574
-4
>> B=inv(A)
B =
1.2500 0.5000 -1.5000
0.5000 0 0
-1.0000 0 1.0000
>> C=[A B]
C =
Columns 1 through 5
0 2.0000 0 1.2500 0.5000
2.0000 1.0000 3.0000 0.5000 0
0 2.0000 1.0000 -1.0000 0
Column 6
0.0230
0.0513
0.8261
100.0000
0.4669
6、生成一个3×5的矩阵K，它的第一行元素为从2到8的等距分布，第二行元素为从3到9的等距分布，第三行为从4到10的等距分布。找出K中所有大于4的元素，并将其全部赋值为－4。
>> K=[linspace(2,8,5);linspace(3,9,5);linspace(4,10,5)]
三、实验要求:
1.在D盘建立一个自己的文件夹；
2．开启软件平台——MATLAB，将你建立的文件夹加入到MATLAB的搜索路径中；
3．利用帮助了解函数max, min, sum, mean, sort, length，randn, size和diag的功能和用法；
4．在MATLAB命令窗口或程序编辑窗口下，键入你完成题目所输入的命令或编写的M文件。
将矩阵T的第一行元素提取出来另存为向量P，对P的元素的大小进行排序。
>> a=randn(5,6)
a =
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601 0.0230
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679 0.0513
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952 0.8261
0.1576 0.4854 0.4218
0.9706 0.8003 0.9157
>> a=d+e
a =
2.9649 0.9572 1.3919
1.1576 3.4854 0.9218
2.9706 1.8003 -0.0843
>> a(1,1;2 2;3 3)=0.5
a(1,1;2 2;3 3)=0.5
|
错误:圆括号或方括号不对称或异常。
>> (1 1;2 2;3 3)=0.5
(1 1;2 2;3 3)=0.5
|
错误:不应为MATLAB表达式。
>> a(1,1;2,2;3,3)=0.5
a(1,1;2,2;3,3)=0.5
>> a(1,1)=0.5
a =
0.5000 0.9572 1.3919
1.1576 3.4854 0.9218
-1.4491 0.1837 -0.8487 1.2607 -0.3031
Column 6
0.0230
0.0513
0.8261
100.0000
0.4669
>> Y=a(4,1)
Y =
-2.3299
>> a(4,1)
ans =
-2.3299
>> a(4,1)=-100
a =
Columns 1 through 5
i =
4
j =
6
>> [i,j]=find(a==min(min(a)))
i =
4
j =
1
>> a(4,6)=100
a =
Columns 1 through 5
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-57 652
4
>> A=[3 1 0;-1 2 1;3 4 2]
A =
3 1 0
-1 2 1
3 4 2
>> B=[1 0 2;-1 1 1;2 1 1]
B =
1 0 2
-1 1 1
2 1 1
>> C=B-3*A
C =
-8 -3 2
2 -5 -2
-7 -11 -5
>> D=C/-2
D =
4.0000 1.5000 -1.0000
>> a(4,6)=100
a =
Columns 1 through 5
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952
-2.3299 -0.1303 0.4550 -1.1176 -0.2176
Column 6
-1.5000
0
1.0000
>> C=[A B]
C =
0 2.0000 0 1.2500 0.5000 -1.5000
2.0000 1.0000 3.0000 0.5000 0 0
0 2.0000 1.0000 -1.0000 0 1.0000
2、利用load命令调出C并取出它的1－3行，2－4列的子块，另存为一个3×3的矩阵d，生成一个与d相同大小的随机矩阵矩阵e，计算d＋e，才
-1.3617
-2.3299
-1.4491
>> T=a
T =
Columns 1 through 5
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952
-100.0000 -0.1303 0.4550 -1.1176 -0.2176
-1.4491 0.1837 -0.8487 1.2607 -0.3031
K =
2.0000 3.5000 5.0000 6.5000 8.0000
3.0000 4.5000 6.0000 7.5000 9.0000
4.0000 5.5000 7.0000 8.5000 10.0000
>> K(find(K>4))=-4
K =
2.0000 3.5000 -4.0000 -4.0000 -4.0000
d－e， ， .*e, ，将 结果中所有的对角线元素全部换为0.5。
>> load C.mat
>> d=(1:3;2:4)
d=(1:3;2:4)
>> d=(1:3,2:4)
d=(1:3,2:4)
|
错误:表达式或语句不正确--可能(、{或[不对称。
>> d=C(1:3,2:4)
d =
2.0000 0 1.2500
2.9706 1.8003 -0.0843
>> a(2,2)=0.5
a =
0.5000 0.9572 1.3919
1.1576 0.5000 0.9218
2.9706 1.8003 -0.0843