线性代数的MATLAB求解
MATLAB中的线性代数运算方法详述

MATLAB中的线性代数运算方法详述导言:线性代数是数学中的一个重要分支,它研究向量空间及其线性变换、线性方程组和矩阵等概念。
在科学计算与工程实践中,线性代数的应用十分广泛。
MATLAB作为一种强大的数值计算软件,提供了丰富的线性代数运算方法,能够帮助用户高效地解决各种与矩阵、向量相关的问题。
本文将详细介绍MATLAB中常用的线性代数运算方法,并且从算法原理到具体函数的使用进行详细说明。
一、矩阵运算在MATLAB中,矩阵是一种重要的数据类型,它可以表示线性系统、图像等多种实际问题。
矩阵的加法和乘法是线性代数运算中最基本的运算,MATLAB提供了相应的函数来进行矩阵的加法和乘法运算。
1.1 矩阵加法MATLAB中的矩阵加法使用“+”操作符进行操作,可以直接对两个矩阵进行加法运算。
例如,给定两个矩阵A和B,可以使用"A + B"来进行矩阵加法运算。
1.2 矩阵乘法MATLAB中的矩阵乘法使用"*"操作符进行操作,可以直接对两个矩阵进行乘法运算。
需要注意的是,矩阵相乘的维度要满足匹配规则,即乘法前一个矩阵的列数要等于后一个矩阵的行数。
例如,给定两个矩阵A和B,可以使用"A * B"来进行矩阵乘法运算。
二、向量运算向量是线性代数中常用的数据结构,它可以表示方向和大小。
在MATLAB中,向量是一种特殊的矩阵,可以使用矩阵运算中的方法进行计算。
2.1 向量点乘向量的点乘是指两个向量对应位置上元素的乘积之和。
MATLAB中可以使用“.*”操作符进行向量的点乘运算。
例如,给定两个向量A和B,可以使用"A .* B"来进行向量点乘运算。
2.2 向量叉乘向量的叉乘是指两个三维向量的运算结果,它得到一个新的向量,该向量与两个原始向量都垂直。
MATLAB中可以使用叉乘函数cross()进行向量的叉乘运算。
例如,给定两个向量A和B,可以使用"cross(A, B)"来进行向量叉乘运算。
用matlab解决线性代数的问题

生成向量(1)
• 初值:步长:终值 生成从初值开始、以步长为间隔、小于或等于终值的行向量 如果不设步长,则默认步长为1
x是行向量;x’是其转置,为列向量
节约计算时间的技巧
对于需要对其元素循环赋值的矩阵,可预先对整个矩阵赋值,例如赋值为零矩阵。 以某20X500个循环的 脚本为例:
提示:循环越多,矩阵越大, 节约计算时间就越重要。
利用函数生成矩阵(2)
• eye(n)生成n×n的单位矩阵; eye (m,n)生成m×n的单位矩阵; eye(size(A))生成与A同维数的单位矩阵
– AX=B的解是X=A\B,等价于inv(A)*B – XA=B的解是X=B/A,等价于B*inv(A)
• • • • • • • •
方矩阵A的行列式:det(A) 方矩阵A的逆:inv(A) 矩阵A的共轭转置:A’ 矩阵A的转置:conj(A’) 方矩阵A的乘方:A^n 方矩阵A的迹:trace(A) 矩阵A的秩:rank(A) 方矩阵A的特征向量(矩阵)v和特征值(对角矩阵) d : [v d]=eig(A) • 对矩阵A作行初等变换化为行最简矩阵:rref(A) • 对矩阵A作奇异值分解:svd(A)
用matlab解决线性代数的问题
张宏浩
Matlab的一些常识
• • • • • • • • pi表示圆周率π=3.14159… i或j表示虚数单位sqrt(-1) conj(x):取x的复共轭 log(x):以e为底的对数函数ln(x) log10(x):以10为底的对数函数 exp(x):指数函数e^x sin(x),cos(x),tan(x),cot(x):三角函数 asin(x),acos(x),atan(x),acot(x):反三角函数
求线性方程组AX=b通解的Matlab实现程序

[ n 1 】 [ 2 n 2 】
的通解加 上其 自身 的一个 特解 。在理 论基础 上 ,我们 利用下 面 的例子说 明Ma t 1 a b 实现 程序 。
解 :Ma t l a b 实现程序如下:
> > A = [ 1 1 0— 3 - 1 ; 1— 1 2— 1
一
7 ] ;
> > f o r ma t r a t
=
下面是 其简化形 式
[一 n l +7 n 2 ]
[n 1 +5 n 2 ]
C1 1 +C2 ( z 2+… +C
一
,
0 【
一
, ,
在这里 C , C 2 , …, C ~ 设为任 意 的常数 。 利用Ma t l a b ,我 们要 求零 空 间 ,可 以调用 函数n u l l ,从
%限定 输 出格式 为有理 式
I 2 十 X 2 一 x 3 + x 4 = 1 I 3 一 2 + 2 一 3 = 2
> >P=n u l l ( A , ' r ’ ) % 求线性方程组的解空间的有理形式
的基
> > s y ms n l ,n 2
例 2 求 方 程 组 : 1 5 + 一 X 3 + 2 X 4 : 一 1 的 通 解。
关键 词 :齐次线性 方程 组 ;非齐次线性 方程组 ;通解
引 言
求 解 线性 方 程 组 的 问题 是 数 值线 性 代 数 的三 大 问 题之
关于MATLAB软件在线性代数教学中的应用探讨

关于MATLAB软件在线性代数教学中的应用探讨一、引言线性代数作为数学的一个重要分支,在各个领域都有广泛的应用。
线性代数的教学过程中,理论与实践相结合,能够更好地培育同砚的分析和解决问题的能力。
而MATLAB软件作为数学建模、仿真和计算的工具,能够为线性代数的教学提供有力的支持。
本文将探讨MATLAB软件在线性代数教学中的应用。
二、MATLAB软件的介绍MATLAB是一种强大的高级计算机语言和交互式环境,该软件提供了丰富的数学、图形和数据分析工具,适用于各种科学与工程计算。
MATLAB在科研领域有广泛的应用,尤其在线性代数、信号处理和图像处理方面具有突出的优势。
三、MATLAB在线性代数教学中的应用1. 线性方程组的求解线性方程组是线性代数的基本内容之一,而MATLAB提供了直接求解线性方程组的工具。
同砚可以通过编程的方式输入线性方程组,使用MATLAB求解方程组,并将结果可视化展示。
这样不仅可以加深同砚对线性方程组求解方法的理解,还能提高他们的编程能力。
2. 矩阵运算与特征值分解矩阵运算是线性代数的重要内容,而MATLAB提供了丰富的矩阵运算函数。
同砚可以通过编写MATLAB程序,实现矩阵的加减乘除、转置和求逆等操作,并进行相应的结果验证。
此外,MATLAB还能够进行特征值分解,对于矩阵的特征向量和特征值进行计算。
通过这些实践操作,同砚可以更好地理解矩阵运算的观点和原理,提高解决实际问题的能力。
3. 图形绘制与可视化MATLAB具备强大的图形功能,能够进行二维和三维图形的绘制。
在线性代数教学中,同砚可以通过编写MATLAB程序,将矩阵、向量或线性方程组的解表示为图形,从而更直观地展示线性代数的观点和应用。
这种图形化的可视化方式有助于同砚理解和记忆线性代数的重要观点,提高他们的进修爱好和乐观性。
四、MATLAB在线性代数教学中的优势1. 提高同砚的编程能力MATLAB作为一种编程语言,可以提高同砚的编程能力。
A03 线性代数部分之MATLAB解方程

解方程组 矩阵的特征值与特征向量
郑丰华
成都信息工程学院数学学院 郑丰华
求解代数方程
一般代数方程包括线性(Linear)、非 一般代数方程包括线性(Linear)、非 线性(Nonlinear)和超越方程 线性(Nonlinear)和超越方程 (Transcedental equation)等。求解 equation)等。求解 的指令是solve。 的指令是solve。
成都信息工程学院数学学院 郑丰华
求矩阵的秩
rank rref 讨论线性方程组的解
– 求特解:linsolve(),pinv(A)*b 求特解:linsolve(),pinv(A)*b – 求通解:null() 求通解:null()
成都信息工程学院数学学院 郑丰华
特征值与特征向量
表3-3 eig命令 命令 d=eig(A) [V,D]=eig(A) 功能 求特征值及特征向量
成都信息工程学院数学学院 郑丰华
表3-1 solve命令 命令 S=solve('eq1','eq2',… S=solve('eq1','eq2',…,'eqn', 'v1','v2',… 'v1','v2',…,'vn') 功能 求方程或方程组关于 指定变量的解
说明: 1.'eq1','eq2',…,'eqn'或是字符串表达的方程,或是字 符串表达式;'v1','v2',…,'vn'是字符串表达的求解 变量名; 2.如果'eq1','eq2',…,'eqn'是不含有“等号”的表达式 ,则指令是对eq1=0,eq2=0,…,eqn=0的求解; 3.求解结果S是一个构架数组。如果要显示求解结果,必 须采用S.v1,S.v2,…,S.vn的援引方式; 4.指令solve在缺省规则下,还有一些形式更为简单的调 用方法,但推荐大家使用字符串格式; 5.在得不到“封闭型解析解”时,solve会给出数值解。
如何使用Matlab解决数学问题

如何使用Matlab解决数学问题使用Matlab解决数学问题引言:数学作为一门基础学科,广泛应用于各个学科领域。
而Matlab作为一款数学软件,拥有强大的计算能力和丰富的函数库,成为了数学问题解决的得力工具。
本文将介绍如何使用Matlab解决数学问题,并通过实例来展示其强大的功能和灵活性。
一、Matlab的基本使用方法1. 安装和启动Matlab首先,我们需要从官方网站下载并安装Matlab软件。
安装完成后,打开软件即可启动Matlab的工作环境。
2. 变量和运算符在Matlab中,变量可以用来存储数据。
我们可以通过赋值运算符“=”将数值赋给一个变量。
例如,可以使用“a=5”将数值5赋给变量a。
Matlab支持常见的运算符,如加、减、乘、除等,可以通过在命令行输入相应的表达式进行计算。
3. Matirx和向量的操作Matlab中,Matrix和向量(Vector)是常用的数据结构。
我们可以使用方括号将数值组成的矩阵或向量输入Matlab,比如“A=[1 2; 3 4]”可以创建一个2x2的矩阵。
4. 函数和脚本Matlab提供了丰富的内置函数和函数库,可以通过函数来解决各种数学问题。
同时,我们还可以自己编写函数和脚本。
函数用于封装一段可复用的代码,而脚本则是按照特定的顺序执行一系列的命令。
二、解决线性代数问题1. 线性方程组求解Matlab提供了“solve”函数用于求解线性方程组。
例如,我们可以使用“solve([2*x + y = 1, x + 3*y = 1], [x, y])”来求解方程组2x + y = 1和x + 3y = 1的解。
2. 矩阵运算Matlab提供了丰富的矩阵运算函数,如矩阵的加法、乘法、转置等。
通过这些函数,我们可以快速进行矩阵运算,解决线性代数问题。
三、解决数值计算问题1. 数值积分对于某些无法解析求解的积分问题,Matlab可以通过数值积分方法求得近似解。
Matlab提供了“integral”函数用于数值积分,我们只需要给出被积函数和积分区间即可。
利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例

利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例引言线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于工程、物理、计算机科学等领域。
而Matlab作为一种功能强大的数值计算软件,提供了各种实用的工具和函数,可以方便地解决线性代数问题。
本文将介绍一些常用的线性代数问题求解方法,并通过具体的案例来展示Matlab在实际应用中的效果。
一、线性方程组的求解线性方程组是线性代数中最基础的问题之一。
Matlab提供了多种求解线性方程组的函数,如“backslash”操作符(\)和“linsolve”函数等。
下面通过一个实例来说明Matlab的线性方程组求解功能。
案例:假设有以下线性方程组需要求解:2x + 3y - 4z = 53x - 2y + z = 8x + 5y - 3z = 7在Matlab中输入以下代码:A = [2 3 -4; 3 -2 1; 1 5 -3];b = [5; 8; 7];x = A\b;通过以上代码,我们可以得到线性方程组的解x=[1; -2; 3]。
这表明在满足以上方程组的条件下,x=1,y=-2,z=3。
可以看出,Matlab在求解线性方程组时,使用简单且高效。
二、矩阵的特征值和特征向量求解矩阵的特征值和特征向量也是线性代数中的重要概念。
利用特征值和特征向量可以得到矩阵的许多性质和信息。
在Matlab中,我们可以通过“eig”函数来求解矩阵的特征值和特征向量。
案例:假设有一个2x2矩阵A,需要求解其特征值和特征向量。
在Matlab中输入以下代码:A = [2 3; 1 4];[V, D] = eig(A);通过以上代码,我们可以得到矩阵A的特征向量矩阵V和特征值矩阵D。
具体结果如下:特征向量矩阵V = [0.8507 -0.5257; 0.5257 0.8507]特征值矩阵D = [1.5858 0; 0 4.4142]由结果可知,矩阵A的特征向量矩阵V和特征值矩阵D可以提供有关该矩阵的很多信息,如相关线性变换、对称性等。
用MATLAB做线性代数实验

【2】参数方程解的判别 【注意】 :含有参数情况的线性方程组的解的情况讨论,不能直接使用 Matlab 中 的函数:rank,rref,因为 Matlab 会默认这些参数及其表达式不等于零。因此,应 该编写独立的过程加以讨论。 试就参数 s 的各种情况,讨论下述线性方程组的解的情况:
sx y z 1 x sy z s 。 2 x y sz s
p1 ( x ) q( x ) p2 ( x ) r ( x ) , d (r ( x )) d ( p2 ( x ))
例如,求多项式 f ( x ) x 3 6 x 2 11 x 6 , g( x ) x 5 2 x 2 1 的最大公因式和最小公倍 式。 p=[1 -6 11 -6]; q=[1 0 0 -2 0 1]; [q1,r1]=deconv(q,p) [q2,r2]=deconv(p,r1(4:6)) %注意保证第一个分量不能为零 [q3,r3]=deconv(r1(4:6),r2(3:4))
x2 x3 2 x2 3 x 2
分解为最简分式之和的程序如下:
-0.5000 - 1.3229i -1.0000 r = [] 结果表示出来即是:
f ( x)
如果是在实数范围内分解:
0.25 0.4725 i x 0.51.3229 i
0.25 0.4725 i x 0.51.3229 i
用 MATLAB 做线性代数实验
1. 多项式运算
【1】表示方法与根 表示方法:降幂,向量形式. 例如, p( x ) 2 x x 3 x5 被表示为向量 p=[-1 0 1 0 2 0] 而不是 p=[0 2 0 1 0 -1] 或者 p=[2 1 -1]. 相关 MATLAB 函数 函数名 含义 %注意保证第一个分量不能为零
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5、点运算 两个矩阵进行点运算是指他们的对应元素进行相关运算,要求两矩阵的维参数相同 6、矩阵的转置’
3.1.2方阵的行列式
方阵A的行列式对应的求值函数为det(A)
3.1.3矩阵的逆矩阵
对于一个可逆的方阵A,求解函数为inv(A) 对于普通矩阵A,求伪逆的函数为pinv(A)
3.1.4应用实例-投入产出模型
问题描述:国民经济各部门之间存在相互依存的关系,每个部门在运转中将其他部 门的半成品(称为投入)经过加工变为自己的产品(产出),如果根据各部门间的 投入产出关系,确定各部门的产出水平以满足社会需求。
设国民经济由农业、制造业、服务业三个部门构成,关系如下表(3-1):单位(亿元) 投入/产出 农业 制造业 服务业 初始投入 总投入 农业 15 30 20 35 100 制造业 20 10 60 110 200 服务业 30 45 0 75 150 外部需求 35 115 7 总产出 100 200 150
3.3.3 二次型及其标准型
n元二次齐次函数:
2 2 f ( x1 , x2 ,..., xn ) = a11 x12 + a22 x2 + ... + ann xn + ∑ aij xi x j i< j
为二次型,且f=x’Ax,其中
a11 a A = 21 M am1
称:
3.2.2 矩阵的秩与迹
矩阵中行(列)向量组的最大线性无关的向量的个数称为矩阵的秩,rank(A) 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征值之和,trace(A)
3.2.3 线性方程组的解
对于线性方程组Ax=b,当b=0时为齐次线性方程组,否则为非齐次线性方程组 1、齐次线性方程组的求解 齐次线性方程组Ax=0的解得判定定理: (1)当rank(A)=n时,方程有唯一解,且x=0; (2)当rank(A)<n时,方程有无穷多组解,即存在非零解,基础解系的个数为nrank(A),求基础解系的语句为null(A,’r’)
( I − A)( I + A + A2 + ... + Ak ) = I − Ak +1
且A≥0,所以只要:
Ak → 0, k → ∞
就有:
−1
( I − A) = ∑ Ak ≥ 0
k =0
∞
由矩阵范数的性质可知 Ak → 0, k → ∞ 与 A 故只要
k
→ 0 等价,且 Ak ≤ A k
A 1 < 1 即:
线性代数问题的MATLAB求解 第三章 线性代数问题的 求解
10
10
5
5
0
0
-5
-5
-10 30 20 10 0 5 0 15 10 25 20
-10 30 20 10 5 0 0 15 10 25 20
25
20
2
1
15
0
10
-1
5
-2 2 1 0 -1 -1 -2 -2 1 0 2
5
10
15
20
25
记投入系数矩阵 A = (aij ) n×n 产出向量 (3)式可写为: 或
x = ( x1 ,..., xn )T
x = Ax + d
( I − A) x = d
(4) (5)
当投入系数A和外部需求d给定后,求线性方程组(5)即可得到各部门的总产出x。 问题(1)的解答: 编写MATLAB程序:a=[0.15 0.1 0.2;0.3 0.05 0.3;0.2 0.3 0]; d=[50 150 100]’; b=eye(3)-a;x=b\d
需要解决的问题: 1、如果今年对农业制造业和服务业的外部需求分别为50亿元、150亿元、100亿元, 问这个三个部门的总产出分别是多少? 2、如果三个部门的外部需求分别增加1个单位,问他们的总产出应分别增加多少? 3、投入产出分析称为可行的,如果对于任意给定的、非负的外部需求,都能得到 非负的总产品。为了可行,投入系数应该满足什么条件? 模型建立:设有n个部门,记一定时期内第i个部门的总产出为xi,其中对第j个部门的 投入是xij,外部需求为di,则:
问题(2)的解答:由方程(5)可得到:
x = ( I − A) −1 d
(6)
表明总产出x对外部需求是线性的,所以当d增加1个单位时(△d),x的增量是
∆x = ( I − A) −1 ∆d 若农业的外部需求增加1个单位,即△d=(1,0,0)T, △x为(I-A)-1
的第1列。制造业和服务业同样处理。则可以直接使用求逆命令得到dx=inv(b),求得 到的数字称为部门关联系数。 问题(3)的解答: 要使对任意的需求d≥0,(6)式总能得到总产出x≥0,显然只需要(I-A)-1≥0,由:
k2
为二次型的标准型。二次型的标准化实质上是对应的实对称矩阵的对角化。
例题1:求一个正交变换x=py,将如下二次型化成标准型:
2 2 f = x12 + 2 x2 + x3 − 2 x1 x3
解:首先写出对应的实对称阵A=[1 0 -1;0 2 0;-1 0 1]
需要对p补充一个列向量 [0.7071;0;0.7071]使之成 为正交矩阵。或者利用 [v,d]=eig(A)得到v。
注:A=compan(p)返回相应的第一行为-p(2:n)/p(1)的伴随矩阵,p是多项式系数向量, compan(p)的特征值是多项式p的根。例如: 例题2:
特征值
3.3.2 实对称阵的对角化
对于某方阵A,如果存在一个可逆阵P,使得P-1AP=B,称B为A的相似变换矩阵。相似变 换后A的秩,迹,行列式和特征值都不发生变化。 当A为实对称矩阵时,总存在一个正交矩阵P,使得P-1AP=B,其中B是由A的特征值 置于主对角线上构成的方阵。 MATLAB中求解正交矩阵的函数为Q=orth(A) 例题1:设A=[0 1 1;1 0 1;1 1 0],求一个正交矩阵P使P-1AP为对角阵。
主要内容
一. 矩阵及其运算 二. 矩阵的初等变换与线性方程组 三. 矩阵的对角化
一. பைடு நூலகம்阵及其运算
3.1.1矩阵的算术运算
MATLAB中矩阵的基本运算有+,-,*,/(右除),\(左除),^(乘方) 1、矩阵的线性运算 两个矩阵A,B,A+B和A-B的运算规则是:若两个矩阵的维数相同,则可以执行加减 运算,相应的元素相加减,如果尾数不相同则出错。 2、矩阵的乘法 设两个矩阵A,B分别为m*n和n*p的矩阵,则C=A*B为m*p的矩阵 3、矩阵的除法( mldivide \和mrdivide / ) 如果两个矩阵A,B是非奇异的,则A\B和A/B运算都可以实现。 A\B等价于inv(A)*B,A/B等价于A*inv(B) 对含有标量的运算,两种除法运算的结果相同3/4和4/3都是0.75 4、矩阵的乘方^
例题2:
例题3:
三. 矩阵的对角化
3.3.1 求矩阵的特征值和特征向量
计算矩阵A的特征值和特征向量的命令eig有三种调用格式: (1)E=eig(A) 求矩阵A的全部特征值,构成向量E (2)[V,D]=eig(A)求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,求出A的特征向量构成V的 列向量。先对A做相似变换后再求A的特征值和特征向量。 (3)[V,D]=eig(A,’nobalance’) 相对第二种格式,直接求矩阵A的特征值和特征向量。 例题1:
例题1:
例题2:
2、非齐次线性方程组的求解 非齐次线性方程组Ax=b的解得判定定理: (1)当m=n,且rank(A)=rank(A|b)=n时,方程组Ax=b有唯一解,x=inv(A)*b (2)当rank(A)=rank(A|b)<n时,方程组有无穷多解,此时可用null(A,’r’)求出对应方 程的基础解系,再用pinv(A)*b求出一个特解,则可以获得最后的通解; (3)当rank(A)不等于rank(A|b)时,方程组无解。 例题1:
∑a
i =1
n
ij
< 1, j = 1,2,..., n
(7)
投入产出就是可行的。 由(2)式可知(7)式等价于:
∑x
i =1
n
ij
< x j , j = 1,2,..., n
(8)
只要初始投入非负,(8)式自然成立。
二. 矩阵的初等变换与线性方程组
3.2.1 行最简形
将矩阵初等变换成行最简形的函数为rref(A)
xi = ∑ xij + d i
j =1
n
(1)
表3-1的每一行都满足(1)式,投入系数记为aij,即为第j个部门的单位产出所需要的 第i个部门的投入:
xij = aij x j
(2)
由(1)和(2)式得到
xi = ∑ aij xi + d i , i = 1,2,..., n
j =1
n
(3) 需求向量 d = (d1 ,..., d n )T
三个部门的投入产出表如下(表3-2):单位(亿元) 投入/产出 农业 制造业 服务业 农业 0.15 0.30 0.20 制造业 0.10 0.05 0.30 服务业 0.20 0.30 0
如第一行第二列的数字0.10表示生产1个单位产值的制造业产品需要投入0.10个单位 产值的农产品,由表3-1中20亿元农产品投入制造业可以产出200亿元制造业总产值, 20/200=0.1。该表中的数字称为投入系数或消耗系数。
a12 a22 M am 2
L a1n x1 x L a2 n , x = 2 M M L amn xn
y1 y 2 = y′Λy M O k n yn
k1 2 2 f = k1 y12 + k2 y2 + ... + kn yn = ( y1 , y2 ,..., yn )