利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例
Matlab实训线性代数问题的求解演示文稿
2.3140
高阶的Hilbert矩阵是接近奇异的矩阵。
第14页，共93页。
• 矩阵的迹
格式： t=trace(A)
• 矩阵的秩
格式：r=rank(A) ％用默认的精度求数值秩
r=rank(A， ) ％给定精度下求数值秩
矩阵的秩也表示该矩阵中行列式不等于0的子式的最大阶次。可证行 秩和列秩（线性无关的）应相等。
-0.11999999999999 1.19999999999990 -2.69999999999976 1.67999999999984 0.23999999999998 -2.69999999999976 6.47999999999940 -4.19999999999961 -0.13999999999999 1.67999999999984 -4.19999999999961 2.79999999999974
00100
00020
00003
00000 00000
第6页，共93页。
生成三对角矩阵:
>> V=diag([1 2 3 4])+diag([2 3 4],1)+diag([5 4 3],-1)
V= 1200 5230
0434
0034
第7页，共93页。
–Hilbert矩阵及逆Hilbert矩阵
生成n阶的Hilbert矩阵：
0.3333 0.2500 0.2000 >> B=sym(A)
B= [ 1, 1/2, 1/3]
[ 1/2, 1/3, 1/4]
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
Matlab线性代数实验解析
工资问题
问题 现有一个木工，一个电工和一个油漆
工，三人互相同意彼此装修他们自己的房子。 在装修之前，他们达成协议：（1）每人总共 工作10天（包括给自己家干活在内）；（2） 每人的日工资根据一般的市价在60~80元之 间；（3）每人的日工资数应使得每人的总收 入与总支出相等。
r(A)=r(A,b)<n,方程有无穷解
特解：A\b或pinv(A)*b 用null(A,’r’)求得AX=0 的基础解系
A = A(:,1:6);
b = 260*ones(8,1);
A\b
pinv(A)*b
Matlab线性代数实验解析
练习
判断下面的线性方程组是否有解，若有解 求其通解。
2x1 x2 x3 x4 1 3x1 2x2 x3 3x4 4 x1 4x2 3x3 5x4 2
Matlab线性代数实验解析
实验练习
还相机处
甲
乙
丙
甲
租相机 处
乙
丙
0.8 0.2 0 0.2 0 0.8 0.2 0.2 0.6
Matlab线性代数实验解析
课堂练习1
1 1 1 1
设A
1
2
3
4
，求A的秩、行列式、
1 4 9 16
1
8
27
6
4
逆矩阵及行最简形。
Matlab线性代数实验解析
电工、油漆工的日工资。 根据协议中每人总支出与总收
入相等的原则，分别考虑木工、电 工及油漆工的总收入和总支出。
Matlab线性代数实验解析
问题分析与建立模型
可得方程得方程组
2 x1 4 x1
x2 6x3 5x2 x3
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在线性代数中的应用
利用Matlab的控制设计方法，如PID控制、状态反馈控制等，可以 设计出有效的控制系统。
THANKS
感谢观看
利用Matlab的图像处理函数，可以从图像中提取 特征，如边缘、角点等，用于目标检测和识别。
在控制系统中的应用
系统建模
使用Matlab的控制系统工具箱，可以对系统进行建模，如线性时 不变系统、非线性系统等。
系统分析和仿真
通过Matlab的控制系统函数，可以对系统进行稳定性分析、控制 性能分析和仿真测试。
向量运算
向量的基本运算
包括向量的加法、减法、数乘、向量的模等。
向量的内积和外积
内积和外积是描述向量之间关系的运算，用于计算向量的长度、角 度等。
向量运算的实际应用
向量运算在物理、工程等领域有广泛应用，如描述物体运动轨迹、计 算力的合成等。
特征值与特征向量
01
特征值和特征向量 的定义
特征值和特征向量是描述矩阵特 性的重要概念，用于描述矩阵变 换的性质。
04
Matlab在线性代数中的优势与 局限性
优势
高效计算能力
Matlab提供了强大的矩阵运算 和数值计算功能，使得线性代
数问题的求解更加高效。
可视化工具
Matlab内置了丰富的可视化工 具，可以直观地展示线性代数 中的向量、矩阵和线性变换等 概念。
易于学习和使用
Matlab的语法相对简单，使得 线性代数运算变得容易理解和 实现。
解的精度和稳定性
Matlab在线性方程组求解过程中考虑了精 度和稳定性问题，能够提供可靠的解。
向量运算和特征值问题
向量运算
Matlab支持向量的基本运算 ，如加法、减法、数乘、点 积等。
matlab线性代数例题[大全5篇]
![matlab线性代数例题[大全5篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/76804a34a7c30c22590102020740be1e650ecc80.png)
matlab线性代数例题[大全5篇]第一篇：matlab线性代数例题《数学实验》在线习题3 Matlab程序设计部分一.分析向量组a1=[1T2a23=]-,-T[a31T=2，0],a4=[1-2-1]T，a5=[246]T的线性相关性，找出它们的最大无关组，并将其余向理表示成最大无关组的线性组合。
解，a1=[1 2 3]';a2=[-1-2 0]';a3=[0 0 1]';a4=[1-2-1]';a5=[2 4 6]';A=[a1,a2,a3,a4,a5];[R,S]=rref(A)r=length(S)R =1.0000 0 0.3333 02.0000 0 1.0000 0.3333 0 0 0 0 0 1.0000 0S =4r =线性相关 a1,a2,a3,a4,a5 最大无关组是a1,a2,a4 其余向量的线性组合是a3=1/3a1+1/3a2 a5=2a1二.计算行列式x13D4=x23x33x43x12y1x22y2x32y3x42y4x1y12x2y22x3y32x 4y42y13y23y3323的值。
其中[1解，syms x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 xxxy43x4]=[2357],[y1y2y3y4]=[4567]。
D=[x1^3 x1^2*y1 x1*y1^2 y1^3;x2^3 x2^2*y2 x2*y2^2 y2^3;x3^3 x3^2*y3 x3*y3^2 y3^3;x4^3 x4^2*y4 x4*y4^2 y4^3];d=det(D)x1=2;x2=3;x3=5;x4=7;y1=4;y2=5;y3=6;y4=7;eval (d)d = ans =153664 三.已知向量a={1,-1,0}，b={-1,0,-1}，求向量a与b的夹角的度数。
解，a=[1-1 0];b=[-1 0-1];x=a.*b;x1=sum(x,2);x2=norm(a);x3=norm(b);y=x1/(x2*x3)y1 =acos(y)y =-0.5000y1 =2.0944四.已知线性方程组clear⎧2x1-x2+3x3+2x4=0⎪9x-x+14x+2x=1⎪1234⎨⎪3x1+2x2+5x3-4x4=1⎪⎩4x1+5x2+7x3-10x4=2，求系数矩阵的秩和方程组的通解。
第六讲-MATLAB求解线性代数问题
MATLAB之线性代数应用
MATLAB矩阵分析与处理
【例】 size、length函数 >>a=ones(4,6)*6 >>m=size(a) >>len=length(a) >>b=1:5; >>length(b) >>c=b’ >>length(c)
size函数返回变量的大小，即变量数 组的行列数
diag(A,k) 与diag用法相同，不同在于结果体现在第k条对角线
矩阵求逆
求方阵A的逆矩阵可调用函数inv(A)。
例:求方阵A的逆矩阵，且验证。 A = [1,-1,1;5,-4,3;2,1,1]; B = inv(A); A*B
解线性方程组
x + 2 y + 3z = 5
x
+
4
y
+
9z
矩阵秩Байду номын сангаас
在Matlab中，使用函数rank(A)得到矩阵秩的值
例如： >> A = rand(5) >> r = rank(A)
>> a = rand(3,1); >> b = rand(3,1); >> A = [a, b, a+b]; >> rank(A)
向量极大无关组
化为行最简形 rref(A) 例：求下列矩阵列向量组的一个最大无关组.
= −2
x + 8 y + 27z = 6
A = [1,2,3;1,4,9;1,8,27]; b = [5,-2,6]’; x = inv(A)*b %x = A\b
矩阵行列式值
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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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 = 5
3x - 2y + z = 8
x + 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。
三、矩阵的奇异值分解
奇异值分解（SVD）是线性代数中的一个重要分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积形式。
Matlab提供了“svd”函数用于求解矩阵的奇异值分解。
下面通过一个案例来演示Matlab中对矩阵进行奇异值分解的方法。
案例：假设有一个3x2矩阵A，需要对其进行奇异值分解。
在Matlab中输入以下代码：
A = [1 2; 3 4; 5 6];
[U, S, V] = svd(A);
通过以上代码，我们可以得到矩阵A的奇异值分解结果，具体如下：
U = [-0.2298 0.8835 -0.4082; -0.5247 0.2408 0.8165; -0.8196 -0.4019 -0.4082]
S = [9.5255 0; 0 0.5143; 0 0]
V = [-0.6196 -0.7840; -0.7840 0.6196]
由结果可知，矩阵A可以表示为U、S和V三个矩阵的乘积形式。
奇异值分解在降噪、数据压缩等领域具有广泛的应用。
四、线性回归问题的求解
线性回归是统计学中的一个重要问题，也可以通过线性代数的方法进行求解。
在Matlab中，我们可以使用“polyfit”函数来进行线性回归问题的求解。
案例：假设有一组输入数据x和对应的输出数据y，需要对其进行线性回归拟合。
在Matlab中输入以下代码：
x = [1 2 3 4 5];
y = [5 7 9 11 13];
p = polyfit(x, y, 1);
通过以上代码，我们可以得到线性回归的拟合结果。
具体如下：
p = [2 3]
由结果可知，线性回归模型的拟合方程为y = 2x + 3。
这意味着在给定输入x 的情况下，我们可以预测相应的输出y。
结论
通过本文的介绍，我们了解了利用Matlab进行线性代数问题求解的一些常用方法和技巧，包括线性方程组的求解、矩阵的特征值和特征向量求解、矩阵的奇异值分解以及线性回归问题的求解。
Matlab作为一种功能强大的数值计算软件，在处理线性代数问题方面具有很大的优势。
研究者和工程师们可以利用Matlab提供的工具和函数，快速、准确地解决各种线性代数问题，提高工作效率和解决问题的能力。