MATLAB线性代数实验指导书

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用MATLAB解决线性代数问题实验报告

用MATLAB解决线性代数问题实验报告

实验三使用MATLAB解决线性代数问题学院:数计学院班级:1003班姓名:黄晓丹学号:1051020144实验目的:学习MATLAB有关线性代数运算的指令,主要学习运用MATLAB解决矩阵除法,线性方程组的通解,矩阵相似对角化问题,以及解决投入产出分析等应用问题。

实验内容:矩阵转置:A=[1 2;3 4];B=[4 3;2 1];>> A',B'ans =1 32 4ans =4 33 1矩阵加减:A-Bans=-3 -11 3矩阵乘法:A*B,A.*B(数组乘法)||比较矩阵乘法与数组乘法的区别ans=8 520 13ans=4 66 4矩阵除法:A\B,B./Aans=-6 -55 4ans=4 1.50.6667 0.25特殊矩阵生成:zeros(m,n)||生成m行n列的矩阵ones(m,n)||生成m行n列的元素全为一的矩阵eye(n)||生成n阶单位矩阵rand(m,n)||生成m行n列[0 ,1]上均匀分布随机数矩阵zeros(2,3)ans =0 0 00 0 0>> ones(3,3)ans =1 1 11 1 11 1 1>> eye(3)ans =1 0 00 1 00 0 1>> rand(2,4)ans =Columns 1 through 30.9501 0.6068 0.89130.2311 0.4860 0.7621Column 40.45650.0185矩阵处理:trace(A)||返回矩阵的迹diag(A)||返回矩阵对角线元素构成的向量tril(A)||提取矩阵的下三角部分triu(A)||提取矩阵的上三角部分flipud(A)||矩阵上下翻转fliplr(A)||矩阵左右翻转reshape(A,m,n)||将矩阵的元素重排成m行n列矩阵A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];>> t=trace(A),d=diag(A),u=triu(A)t =15d =159u =1 2 30 5 60 0 9 flipud(A),fliplr(A)ans =7 8 94 5 61 2 3 ans =3 2 16 5 49 8 7矩阵特征值与标准型:[V,D]=eig(A)||返回矩阵特征值与特征向量[V J]=Jordan(A)||返回矩阵的相似变换矩阵和若尔当标准型A=[1 2;3 4];>> [V,D]=eig(A)V =-0.8246 -0.41600.5658 -0.9094D =-0.3723 00 5.3723>> [V,J]=jordan(A)V =0.2389 0.76110.5222 -0.5222J =5.3723 00 -0.3723线性方程组求解A=[1 2 1;3 -2 1];B=[1;4];x=A\B x =1.2500 ||求一特解-0.1250>> A=[1 2;3 -2;1 -1];B=[1;4;2];x=A\Bx = ||求得一最小二乘近似解1.2838-0.1757:方阵的相似对角化及应用:A=[1 1/4 0;0 1/2 0;0 1/4 1];[P,T]=eig(A) P =1.0000 0 -0.40820 0 0.81650 1.0000 -0.4082T =1.0000 0 00 1.0000 00 0 0.5000求得三个特征值1,1,0.5,对应特征向量(1,0,0),(0,0,1),(-0.4028,0.8165,-0.4082),由于三个特征向量线性无关,从而A 可相似对角化,即p-1AP=T.那么A∧n=p[1 0 0;0 1 0;0 0 0]p-1,计算的P*diag([1,1,0])*inv(P)ans =1.0000 0.50000 00 0 00 0.5000 1.0000所以得到近似解。

MATLAB实验指导书2013.11.8

MATLAB实验指导书2013.11.8

MATLAB实验指导书魏晓华流体传动与控制工程系机械工程学院一、线性代数部分在MA TLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之后,并按入Enter 键即可。

例如:>> (5*2+1.3-0.8)*10/25ans =4.2000MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算后的答案(Answer)并显示其数值於荧幕上。

小提示:">>"是MA TLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统下,由于编码方式不同,此提示符号常会消失不见,但这并不会影响到MATLAB的运算结果。

我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x:x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25x = 42此时MATLAB会直接显示x的值。

由上例可知,MATLAB认识所有一般常用到的加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)的数学运算符号,以及幂次运算(^)。

小提示:MATLAB将所有变数均存成double的形式,所以不需经过变数宣告(Variable declaration)。

MA TLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收,而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MA TLAB易学易用,使用者可专心致力於撰写程式,而不必被软体枝节问题所干扰。

若不想让MATLAB每次都显示运算结果,只需在运算式最後加上分号(;)即可,如下例:y = sin(10)*exp(-0.3*4^2);若要显示变数y的值,直接键入y即可:>>yy =-0.0045在上例中,sin是正弦函数,exp是指数函数,这些都是MA TLAB常用到的数学函数。

若一个数学运算是太长,可用三个句点将其延伸到下一行:z = 10*sin(pi/3)* ...sin(pi/3);1.1 常见数学函数ceil(x)= -4 -2 0 2 5 7fix(x) = -4 -2 0 1 4 6floor(x) = -5 -3 -1 1 4 6round(x) = -5 -2 0 1 5 71.2 系统的在线帮助1. MA TLAB的查询命令:help:用来查询已知命令的用法。

MATLAB实验指导书-线性代数

MATLAB实验指导书-线性代数

MATLAB实验指导书线性代数部分浙江海洋学院一、基础知识1.1 常见数学函数ceil(x)= -4 -2 0 2 5 7fix(x) = -4 -2 0 1 4 6floor(x) = -5 -3 -1 1 4 6round(x) = -5 -2 0 1 5 71.2 系统的在线帮助1 help 命令:1.当不知系统有何帮助内容时,可直接输入help以寻求帮助:>>help(回车)2.当想了解某一主题的内容时,如输入:>> help syntax(了解Matlab的语法规定)3.当想了解某一具体的函数或命令的帮助信息时,如输入:>> help sqrt (了解函数sqrt的相关信息)2 lookfor命令现需要完成某一具体操作,不知有何命令或函数可以完成,如输入:>> lookfor line (查找与直线、线性问题有关的函数)1.3 常量与变量系统的变量命名规则:变量名区分字母大小写;变量名必须以字母打头,其后可以是任意字母,数字,或下划线的组合。

此外,系统内部预先定义了几个有特殊意1 数值型向量(矩阵)的输入1.任何矩阵(向量),可以直接按行方式...输入每个元素:同一行中的元素用逗号(,)或者用空格符来分隔;行与行之间用分号(;)分隔。

所有元素处于一方括号([ ])内;例1:>> Time = [11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]>> X_Data = [2.32 3.43;4.37 5.98]2上面函数的具体用法,可以用帮助命令help得到。

如:meshgrid(x,y)输入x=[1 2 3 4]; y=[1 0 5]; [X,Y]=meshgrid(x, y),则X = Y =1 2 3 4 1 1 1 11 2 3 4 0 0 0 01 2 3 4 5 5 5 5目的是将原始数据x,y转化为矩阵数据X,Y。

用MATLAB做线性代数实验

用MATLAB做线性代数实验

2
0
, 2

5 3
, 3

1

3
, 4


1
4
, 5

1

2


3

6

0Hale Waihona Puke 73【程序如下】:
% (1)
A=[1 2 1 3;4 -1 5 6;1 -3 -4 7;1 2 1 1]' r=rank(A) [R,IP]=rref(A) % (2) A=[1 2 0 2 1;-2 -5 1 -1 1;0 -3 3 4 2;P3 6 0 -7 3] r=rank(A) [R,IP]=rref(A)
例如:
已知
A

1 3
2 4
,
B

1 1
2 0
,解矩阵方程
(1)
AX
B , (2) XA B 。
MATLAB 程序如下:
A=[1 2;3 4];
B=[1 2;-1 1];
X1=inv(A)*B % AX=B or
X1=A\B
X2=B*inv(A) % XA=B
X2=A/B
将 p(x) 分解为最简分式之和 q( x)
[p,q]=residue(a,b,r) 将简单分式之和合并为有理分式
例如,将有理分式
f
(x)
x2 x3 2x2 3x2
分解为最简分式之和的程序如下:
p=[1 2];
q=[1 2 3 2];
[a,b,r]=residue(p,q)
输出:a =
-0.2500 - 0.4725i
p=[1 -6 11 -6];

线性代数Matlab数学实验

线性代数Matlab数学实验

0.1042 -0.1436 -0.0663 0.0878 0.0337 0.0411
1.1095 1.3541 3.1761 5.3951 8.3265 1.3564
4.3899 15.0714 19.5899 28.3698 37.2783 1.8128
2.1612 9.5847 11.9050 16.2275 20.7091 0.6693
b = ( 1 3 5 7 9 11) 。
1.输入矩阵 A,B,b. 2.作X12=A/ , X22=A+B , X23=A-B , X24=AB. 3.求|A|,|B|。 4.求 R(A),R(B)。 5.求X5=A-1 . 6.求矩阵方程 XA=C 的解 X6,其中 C 为 A 的第 i 行乘以列标 i 所得到的矩阵。 7.求解方程组 AX=b 的解向量 X7. 8.求 X6 的特征向量 X8,X6 的特征向量组 X 及对角阵 D。 9.求 B2(A-1)2. 10.存储工作空间变量 A,B:save’ds1.m’,A,B 三、思考与练习 1.对本实验中得到的C矩阵求CT, |C|, C-1, C的特征值及对应的特征向量。 2.创建从 2 开始,公差为 4 的等差数列的前 15 项构成的行向量。 3.将本实验中矩阵 A 与 B 的对应元素相乘、对应元素相处并观察分母为零时的结果。 4.求 b 的每个元素自身次幂所的行向量。 5.列出本实验中所有变量。 四、操作提示 1.计算过程 A=[3 4 -1 1 -9 10;6 5 0 7 4 -16;1 -4 7 -1 6 -8;2 -4 5 -6 12 -8;-3 6 -7 8 -1 1;8 -4 9 1 3 0] B=[1 2 4 6 -3 2;7 9 16 -5 8 -7;8 11 20 1 5 5;10 15 28 13 -1 9;12 19 36 25 -7 23;2 4 6 -3 0 5] b=1:2:11 X21=A' X22=A+B X23=A-B X24=A*B X31=det(A) X32=det(B) X41=rank(A) X42=rank(B) X5=inv(A) for i=1:6 C(:,i)=i*A(:,i); end C X6=C/A X7=A\b' X8=eig(X6) [X,D]=eig(X6) X9=B^2*(A^(-1))^2 存储实验1工作空间变量AB到文件ds1.mat中:save ds1 A B 2.计算结果:

MATLAB实验指导书(共5篇)

MATLAB实验指导书(共5篇)

MATLAB实验指导书(共5篇)第一篇:MATLAB实验指导书MATLAB 实验指导书皖西学院信息工程学院实验一 MATLAB编程环境及简单命令的执行一、实验目的1.熟悉MATLAB编程环境二、实验环境1.计算机2.MATLAB7.0集成环境三、实验说明1.首先应熟悉MATLAB7.0运行环境,正确操作2.实验学时:2学时四、实验内容和步骤1.实验内容(1)命令窗口的使用。

(2)工作空间窗口的使用。

(3)工作目录、搜索路径的设置。

(4)命令历史记录窗口的使用。

(5)帮助系统的使用。

(6)了解各菜单的功能。

2.实验步骤(1)启动MATLAB,熟悉MATLAB的桌面。

(2)进入MATLAB7.0集成环境。

(3)在命令窗口执行命令完成以下运算,观察workspace的变化,记录运算结果。

1)(365-52⨯2-70)÷3 2)>>area=pi*2.5^2 3)已知x=3,y=4,在MATLAB中求z:x2y3 z=2(x-y)4)将下面的矩阵赋值给变量m1,在workspace中察看m1在内存中占用的字节数。

⎡162313⎤⎢511108⎥⎥m1=⎢⎢97612⎥⎢⎥414151⎣⎦执行以下命令>>m1(2 , 3)>>m1(11)>>m1(: , 3)>>m1(2 : 3 , 1 : 3)>>m1(1 ,4)+ m1(2 ,3)+ m1(3 ,2)+ m1(4 ,1)5)执行命令>>helpabs 查看函数abs的用法及用途,计算abs(3 + 4i)6)执行命令>>x=0:0.1:6*pi;>>y=5*sin(x);>>plot(x,y)7)运行MATLAB的演示程序,>>demo,以便对MATLAB有一个总体了解。

五、思考题1、以下变量名是否合法?为什么?(1)x2(2)3col(3)_row (4)for2、求以下变量的值,并在MATLAB中验证。

《MATLAB应用技术》实验指导书

《MATLAB应用技术》实验指导书

MATLAB实验指导书电子信息工程学院2012.02目录实验一MATLAB安装与界面 (1)实验二MATLAB符号计算与应用 (2)实验三MATLAB数值数组与向量化运算 (4)实验四MATLAB数值计算 (7)实验五MATLAB可视化 (10)实验六M文件及MATLAB综合应用 (15)实验一Matlab安装与界面【实验目的】【实验原理】1. 安装MATALB软件,并按理论教学内容逐一熟悉软件界面及软件特点。

【实验仪器】1.配置在PIV2.0GHZ/512MB以上的PC机;2. MATALB7.0以上版本软件。

【实验内容及步骤】1. 完成MATLAB软件安装;2.熟悉MATLAB运行环境。

(1)命令窗口的使用。

(2)工作空间窗口的使用。

(3)工作目录、搜索路径的设置。

(4)命令历史记录窗口的使用。

(5)了解各菜单的功能。

3. 图示复数iziz21,3421+=+=的和展示MATLAB的可视化能力;4. 画出衰减振荡曲线teyt3sin3-=,的取值范围是]4,0[π;展示数组运算的优点及MATLAB的可视化能力。

5. 创建一个M文件,输入步骤4的相关程序,运行程序并变换名称保存,将工作空间中的y变量的MAT文件变换路径输出保存,然后再向内存装载MAT文件。

6. 以命令窗口中输入help Laplace、help浏览器中搜索两种方式体会MATLAB帮助系统的特点和功能。

【实验报告要求】1.整理实验结果。

2.总结实验心得体会实验二 Matlab 符号计算与应用【实验目的】1. 掌握MATLAB 符号计算的基本语法规则2. 掌握MATLAB 符号计算求解微积分、线性代数问题3. 熟悉MATLAB 符号计算在信号处理领域的应用【实验原理】1. 以MATALB 与MuPAD 库函数间符号计算机理和基本的微积分运算原理为基础,研究常见的工程定解问题以及连续信号处理问题。

【实验仪器】1.配置在PIV2.0GHZ/512MB 以上的PC 机; 2. MATALB7.0以上版本软件。

线性代数的MATLAB软件实验报告

线性代数的MATLAB软件实验报告

线性代数的MATLAB 软件实验一、实验目的1.熟悉矩阵代数主要MATLAB 指令。

2.掌握矩阵的转置、加、减、乘、除、乘方、除法等MATLAB 运算。

3.掌握特殊矩阵的MATLAB 生成。

4.掌握MATLAB 的矩阵处理方法。

5.掌握MATLAB 的矩阵分析方法。

6.掌握矩阵的特征值与标准形的MATLAB 验算。

7.掌握线性方程组的MATLAB 求解算法。

二、实验原理1.线性方程组 【基本观点】自然科学和工程实践很多问题的解决都涉及线性代数方程组的求解和矩阵运算.一方面,许多问题的数学模型本身就是一个线性方程组,例如结构应力分析问题、电子传输网分析问题和投入产出分析问题;另一方面,有些数值计算方法导致线性方程组求解,如数据拟合,非线性方程组求解和偏微分方程组数值解等.n 个未知量m 个方程的线性方程组一般形式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++.,,22112222212111212111m n mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (3.1) 令,,,2121212222111211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=m n mn m m n n b b b b x x x x a a a a a aa a a A则得矩阵形式Ax=b. (3.2)若右端b=0,即Ax=0, (3.3)则称方程组为齐次的.方程组(3.1)可能有唯一解,可能有无穷多解,也可能无解,主要取决于系数矩阵A 及增广矩阵(A,b )的秩.若秩(A )=秩(A,b )=n,存在唯一解,其解理论上用Cramer 法则求出,但由于这种方法要计算n+1个n 阶行列式,计算量太大通常并不采用;若秩(A )=秩(A,b )<n,存在无穷多解,其通解可表示为对应齐次方程组(3.3)的一个基础解系与(3.2)的一个特解的叠加;若秩(A )≠秩(A,b ),则无解,这时一般寻求最小二乘近似解,即求x 使向量Ax-b 模最小.P50矩阵左除的数学思维:恒等变形Ax=b 方程两边的左边同时除以A ,得:b AAx A11=,即:b A b Ax 11-==MATLAB 的实现(左除):x=A\b 2.逆矩阵 【基本观点】方阵A 称为可逆的,如果存在方阵B ,使 AB=BA=E,这里E 表示单位阵.并称B 为A 的逆矩阵,记B=1-A .方阵A 可逆的充分必要条件是A 的行列式det A ≠0.求逆矩阵理论上的公式为*1det 1A AA =-, (3.4)这里*A 为A 的伴随矩阵.利用逆矩阵,当A 可逆时,(3.2)的解可表示为b A x 1-=.由于公式(3.4)涉及大量行列式计算,数值计算不采用.求逆矩阵的数值算法一般是基于矩阵分解的方法.3.特征值与特征向量 【基本观点】对于方阵A ,若存在数λ和非零向量x ,使,x Ax λ= (3.5) 则称λ为A 的一个特征值,x 为A 的一个对应于特征值λ的特征向量.特征值计算归结为特征多项式的求根.对于n 阶实数方阵,特征多项式在复数范围内总有n 个根。

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五、线性方程的组的求解 ......................................................................................................16
5.1、求线性方程组的唯一解或特解(第一类问题) ................................................................16 5.2、求线性齐次方程组的通解....................................................................................................18 5.3、求非齐次线性方程组的通解................................................................................................19
六、特征值与二次型 ...............................................................................................................22
6.1、方阵的特征值特征向量........................................................................................................22 6.2、正交矩阵及二次型................................................................................................................23
三、矩阵及其运算 ...................................................................................................................... 7
3.1、矩阵的创建..............................................................................................................................7 3.2、符号矩阵的运算.................................................................................................................... 11
反余弦 arcsinx 反双曲余弦 arccoshx 在四象限内求复数 x 的相角
反正弦 arcsinx 反双曲正弦 arcsinhx
反正切 arctanx 在四象限内求反正切 反双曲正切 arctanhx 对 x 朝+∞方向取整 求复数 x 的共轭复数
余弦 cosx 双曲余弦 coshx
指数函数ex 对 x 朝原点方向取整
1.1、常见数学函数..........................................................................................................................1 1.2、系统在线帮助..........................................................................................................................1 1.3、常量与变量..............................................................................................................................2 1.4、数组(矩阵)的点运算..........................................................................................................3 1.5、矩阵的运算..............................................................................................................................3
四、秩与线性相关性 ...............................................................................................................14
4.1、矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性 .................................................................... 14 4.2、向量组的最大无关组............................................................................................................14
1.当不知系统有何帮助内容时,可直接输入 help 以寻求帮助: >> help(回车)
2.当想了解某一主题的内容时,如输入: >> help syntax (了解 Matlab 的语法规定)
3.当想了解某一具体的函数或命令的帮助信息时,如输入: >> help sqrt (了解函数 sqrt 的相关信息)
二、编程 ........................................................................................................................................4
2.1、无条件循环..............................................................................................................................4 2.2、条件循环..................................................................................................................................5 2.3、分支结构..................................................................................................................................5 2.4、建立M文件 ..............................................................................................................................6 2.5、建立函数文件..........................................................................................................................6
i,j
虚数单位:i=j=-1
1.3.1 数值型向量(矩阵)的输入
1.任何矩阵(向量),可以直接按行方式输入每个元素:同一行中的元素用逗号(,)或者 用空格符来分隔;行与行之间用分号(;)分隔。所有元素处于一方括号([ ])内;
例 1:
>> Time = [11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] >> X_Data = [2.32 3.43;4.37 5.98] 2.系统中提供了多个命令用于输入特殊的矩阵:
一、基础知识
1.1 常见数学函数
函数 abs(x) acos(x) acosh(x) angle(x) asin(x) asinh(x) atan(x)
atan2(x,y)
atanh(x) ceil(x) conj(x) cos(x) cosh(x) exp(x) fix(x)
数学计算功能
实数的绝对值或复数的幅值
Matlab 线性代数实验指导书
理学院线性代数课程组
二零零七年十月
目录
一、基础知识 ...............................................................................................................................1
函数 floor(x) gcd(m,n) imag(x) lcm(m,n) log(x) log10(x) real(x)
rem(m,n)
round(x) sign(x) sin(x) sinh(x) sqrt(x) tan(x) tanh(x)
数学计算功能 对 x 朝-∞方向取整
求正整数 m 和 n 的最大公约数
变量,见下表:
特殊的变量、常量
取值
ans
用于结果的缺省变量名
pi
圆周率 π 的近似值(3.1416)
eps
数学中无穷小(epsilon)的近似值(2.2204e - 016)
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