MATLAB_论文
高校《MATLAB及其应用》课程教学论文
高校《MATLAB及其应用》课程教学的研究与思考【摘要】《matlab及其应用》课程是国内高校广泛开设的一门电子信息类专业基础课。
如何完成好该课程的教学工作，是高校教务管理部门和任课教师十分关心的课题。
本文首先对《matlab及其应用》课程的安排、实施进行了系统的论述，然后对该课程教学中存在的若干问题进行了思考，并对相应的改进和提高措施进行了探讨。
本文对规范《matlab及其应用》课程的教学工作、保障该课程的教学质量、提高对学生的培养水平等具有重要意义。
【关键词】matlab；课程教学；研究；思考0 引言matlab是matrix laboratory（矩阵实验室）的缩写，是美国mathwork公司推出的—种集矩阵分析、数值计算、符号计算、绘图操作、系统建模仿真等多种功能于一体的计算机程序语言和软件[1-2]，被广泛应用于科研、工程技术等领域，已成为国际上影响最广泛的计算机软件之一。
matlab在数学计算、数据处理等方面具备其它计算机语言所不具备的优势，其主要特点是操作方便、语言简洁、语法规则简单、库函数丰富、编程效率高、绘图功能强大、开放性的源程序、良好的人机交互等[1，3]。
matlab在9o年代中期开始在我国逐渐兴起，并在各高校和科研单位得到应用。
目前，其已成为在读本、专科学生、研究生、科研人员、工程技术人员等需要掌握的重要计算机语言[4]。
河南工业大学相继为电子信息类专业的本科生、专科生开设了《matlab及其应用》课程，获得了本、专科学生和相关专业课任课教师的一致好评。
开设《matlab及其应用》课程的目的是为了使电子信息类专业学生能熟练使用matlab语言和软件、具备一定的编程能力、掌握matlab在相关专业课中的应用方法。
作为一门电子信息类专业基础课，《matlab及其应用》课程内容涉及了学生在大学期间的大部分主要课程，例如：高等数学、线性代数、概率统计、大学物理、电路分析、信号与系统、数字信号处理、通信原理等[5]。
matlab结课论文
2011级MATALAB课程结课论文MATLAB在土木工程软件设计中的作用专业土木工程班级 2011级姓名学号2013年 12 月 28 日摘要图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。
与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受，它的广泛应用是当今计算机发展的重大成就之一，更重要的是它更方便了非专业用户的使用，跳过了人们死记硬背大量命令的环节，取而代之的是通过窗口、菜单、按键等方式来方便的进行操作。
在土木工程领域中，许多地方都用到了大量繁琐的计算和绘图，除了CAD等绘图软件外，MATLAB在繁琐的计算和分析数据上给人们提供了方便。
本文主要讲的是用MATLAB实现多项式的拟合功能。
关键词：MATLAB,GUI,土木工程软件.绪论MATLAB具有强大的科学计算功能，它所提供的图形用户界面（GUI）既生动形象，又使用户的操作更加方便灵活，这一部分主要介绍的是如何通过用户菜单对象来建立自己的菜单系统，如何通过用户控件对象来建立对话框，还有一些MATLAB提供的用户界面设计工具，这样人们可以根据自己的意愿来进行设计，针对性增强。
一、概述在实际工程应用中，经常需要寻求两个或多个变量间的关系，而实际上一般只能通过观测得到一些离散的数据点，为了从这些数据中找到其内在的规律性，即求得自变量和因变量之间吻合程度比较好的函数关系式，这类问题可以归结为曲线拟合。
MATLAB提供了多种线性和非线性拟合方法，有多项式拟合，函数线性组合的曲线拟合，非线性最小二乘拟合。
在这里主要讲一下多项式拟合。
可根据实验给出的数据，通过MATLAB多项式拟合得到曲线拟合的图像，结合载荷和变形对建筑物进行分析，以保证建筑物的安全。
二、程序功能介绍文章通过MATLAB进行多项式拟合，和其他汇编语言相比，实现起来比较方便，在变形监测分析中有着很广泛的应用。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
MATLAB论文【范本模板】
本科课程设计题目：连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现院系：信息工程学院姓名：周莎莎学号：1434140161专业：通信工程年级：2014 级指导教师：温金芳职称：讲师完成日期：2016年6月目录摘要 (I)A BSTRACT (II)绪论 01MATLAB简介 (1)1.1MATLAB语言功能 (1)1。
2MATLAB语言特点 (1)2 连续时间周期信号的傅里叶级数 (2)2。
1连续时间周期信号的分解 (2)2.1.1三角形式的傅里叶级数 (2)2。
1。
2指数形式的傅里叶级数 (3)2.2连续时间周期信号的傅里叶综合 (3)2.3吉布斯现象 (4)3连续时间周期信号的频谱分析 (6)3.1单边与双边频谱关系 (6)3。
2以单边幅度频谱为例，研究脉冲宽度与频谱的关系 (7)3.3以单边幅度频谱为例，研究脉冲周期与频谱的关系 (8)4 典型周期脉冲的频谱 (10)4.1周期方波脉冲频谱的MATLAB实现 (10)4。
1。
1周期方波脉冲双边频谱的MATLAB实现 (10)4.1.2 周期方波脉冲单边频谱的MATLAB实现 (12)4.2周期三角波脉冲频谱的MATLAB实现 (14)4。
2。
1 周期三角波双边频谱的MATLAB实现 (15)4。
2。
2 周期三角波单边频谱的MATLAB实现 (16)5小结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要MATLAB目前已发展成为由MATLAB 语言、MATLAB 工作环境、MATLAB 图形处理系统、MATLAB 数学函数库和MATLAB 应用程序接口五大部分组成的集数值计算、图形处理、程序开发为一体的功能强大的系统。
本次课程设计则在深入研究连续时间信号傅里叶级数分析理论知识的基础上，利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能，通过MATLAB编程进行图形功能仿真，从而实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形，包括以下内容:用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合的波形；用MATLAB 实现周期信号的单边频谱及双边频谱的波形与分析;用MATLAB实现典型周期信号的频谱的波形。
关于matlab的毕业论文
关于matlab的毕业论文Matlab在毕业论文中的应用毕业论文是大学生完成学业的重要一环，对于学生来说，选择一个合适的主题和合适的工具是至关重要的。
在当今科技发达的时代，计算机软件的应用已经成为毕业论文中不可或缺的一部分。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，在毕业论文中的应用也越来越广泛。
首先，Matlab在数据分析和处理方面有着得天独厚的优势。
毕业论文往往需要大量的数据分析和处理工作，而Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，可以高效地完成这些任务。
例如，对于需要进行统计分析的数据，Matlab提供了统计工具箱，可以进行各种统计分析和建模。
对于需要进行图像处理的数据，Matlab提供了图像处理工具箱，可以实现图像的滤波、边缘检测等功能。
这些功能的使用可以大大提高数据处理的效率和准确性。
其次，Matlab在数学建模方面也有着独特的优势。
毕业论文中的数学建模是一个重要的环节，通过数学模型可以对研究对象进行定量分析和预测。
而Matlab提供了丰富的数学建模工具和函数，可以轻松地实现各种数学模型的建立和求解。
例如，对于需要进行优化问题的研究，Matlab提供了优化工具箱，可以实现各种优化算法的求解。
对于需要进行微分方程求解的研究，Matlab提供了微分方程工具箱，可以实现各种微分方程的求解。
这些功能的使用可以使得数学建模更加简单和高效。
此外，Matlab在可视化方面也有着独特的优势。
毕业论文中的结果展示是一个重要的环节，通过合适的可视化方式可以更好地展示研究结果和结论。
而Matlab提供了强大的可视化工具，可以实现各种图表和图像的绘制。
例如，对于需要展示数据分析结果的研究，Matlab提供了各种绘图函数，可以绘制出直方图、散点图等图表。
对于需要展示图像处理结果的研究，Matlab提供了图像显示函数，可以展示出图像的处理前后对比。
这些功能的使用可以使得研究结果更加直观和易于理解。
综上所述，Matlab在毕业论文中的应用是不可忽视的。
MATLAB 结课小论文
基于MATLAB的控制系统分析摘要MATLAB具有强大的图形处理功能、符号运算功能和数值计算功能。
MATLAB 工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。
其中系统的仿真（Simulink）工具箱是从底层开发的一个完整的仿真环境和图形界面。
在这个环境中，用户可以完成面向框图系统仿真的全部过程，并且更加直观和准确地达到仿真的目标。
此次，以数字电路中的时序逻辑电路为线索来学习Simulink，了解了许多数字电路中常用模块的使用方法.时序电路中除具有逻辑运算功能的组合电路外，还必须有能够记忆电路状态的存储单元或延迟单元，这些存储或延迟单元主要由本次设计所用到的触发器来实现。
D触发器、RS触发器、JK触发器等这些时序逻辑电路中常用的器件在Simulink中都有相应的仿真模块，除此之外，用户还可以自行设计封装模块来一步一步完成更大的电路系统，实现更强大的逻辑功能。
关键词:MATLAB、Simulink、时序电路1 Matlab内容简介MATLAB拥有了更丰富的数据类型和结构，更好的面向对象的快速精美的图形界面，更多的数学和数据分析资源，MATLAB工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。
在大部分大学里，应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程的教材都把MATLAB作为必不可少的内容。
在国际学术界，MATLAB被确认为最准确可靠的科学计算标准软件，在许多国际一流的学术刊物上都可以看到MATLAB在各个领域里的应用。
2系统的稳定性分析稳定是控制系统的重要性能，也是系统能够正常运行的首要条件。
在分析控制系统时，首先遇到的问题就是系统的稳定性。
对线性系统来说，如果一个系统的所有几点都位于左半s 平面，则该系统是稳定的。
对于离散系统来说，如果一个系统的全部极点都在单位圆内，则该系统可以被认为是稳定的。
由此可见，线性系统的稳定性完全取决于系统的极点在根平面上的位置。
判断一个线性系统稳定性的一种最有效的方法是直接求出系统所用的极点，然后根据极点的分布情况来确定系统的稳定性。
基于matlab的毕业论文
基于matlab的毕业论文近年来，随着计算机技术的迅速发展和社会的不断进步，人工智能技术的应用越来越广泛，同时也越来越受到人们的关注。
而基于matlab的毕业论文也是人工智能领域研究成果的一种典型体现，本文将以基于matlab的毕业论文为研究对象，阐述其研究现状及意义。
一、基于matlab的毕业论文研究现状1.1 研究背景人工智能领域在近几年来得到了越来越广泛的应用和研究。
基于matlab的毕业论文是人工智能领域的重要研究成果之一。
matlab是一种十分强大的数学计算工具，可以帮助研究人员快速实现各种人工智能算法的研究和开发，并且可扩展性和可移植性非常好。
1.2 研究内容基于matlab的毕业论文的研究内容主要包括：神经网络、机器学习、深度学习、计算机视觉等领域的研究。
其中，神经网络的研究是基于matlab的毕业论文研究的重点之一。
神经网络是将人工神经元模拟到计算机上，通过对神经元之间的连接关系和权重进行学习，实现对输入数据的自适应分析和处理，是人工智能的重要组成部分。
1.3 研究方法基于matlab的毕业论文的研究方法主要包括：算法设计、仿真实验、结果分析等方面。
在算法设计方面，研究人员需要根据具体问题的特点选择合适的算法；在仿真实验方面，研究人员需要使用matlab进行算法的实现和测试；在结果分析方面，研究人员需要结合实验结果对算法进行进一步分析和优化。
二、基于matlab的毕业论文的意义基于matlab的毕业论文具有重要的研究和应用价值。
2.1 推动人工智能技术的发展基于matlab的毕业论文通过对人工智能领域的研究和探索，促进了人工智能技术的发展。
研究人员在毕业论文中所提出的算法和方法，可用于人工智能领域的各种应用场景，为技术发展提供了强有力的支持。
2.2 打开人工智能应用新局面基于matlab的毕业论文的研究结果，可用于人工智能应用新局面的研发和创新。
例如，在计算机视觉领域，研究人员通过基于matlab的毕业论文所提出的算法，实现了对图像的自动分类和标记，为图像处理和分析提供了重要的技术支持。
MATLAB论文
MATLAB与数字图像处理工商管理类13(3)林燕婷1307540314摘要:本文主要简述了Matlab强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观,利用MATLAB的数字图像处理环境,设计并实现了一个图像处理系统,展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。
关键词:Matlab;数字图像处理;图像变换;图像增强正文:1.MATLAB简介MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。
MATLAB是一种用于算法开发、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。
除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言(包括C,C++和FORTRAN)编写的程序。
尽管MATLAB主要用于数值运算,但利用为数众多的附加工具箱(Toolbox)它也适合不同领域的应用,例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。
另外还有一个配套软件包Simulink,提供了一个可视化开发环境,常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
MATLAB和Mathematic,Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA 的支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用MATLAB 解决线性代数的计算问题摘要：本文探讨利用MATLAB来解决线性代数中的计算问题，并对线性代数一些常见的实例进行分析，阅读本文之后，你会发现平时耗费大量时间以及人力去解决的有关于线性代数的问题在MATLAB的帮助下则可以很轻松的解决掉。
关键字：线性代数、矩阵运算、数据处理1.引言MATLAB 产品家族是美国MathWorks公司开发的用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成环境。
由于其完整的专业体系和先进的设计开发思路，使得MATLAB 在多种领域都有广阔的应用空间，特别是在MATLAB 的主要应用方向——科学计算，已经成为首选工具。
线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支，在现代科学的各个领域都有广泛的应用。
随着计算机技术的发展，实现这些线性代数数值计算的计算机算法和软件也在不断发展。
MATLAB的矩阵运算功能非常丰富，许多含有矩阵运算的线性代数中的计算问题，在MATLAB中很容易得到解决。
下面我们将结合实例，从几个方面来阐述MATLAB 在线性代数中的应用。
2.矩阵的生成在线性代数中，我们会接触到大量的矩阵，并且经常需要用到一些特殊形式的矩阵，例如零矩阵、幺矩阵、单位矩阵等，这些特殊矩阵在应用中具有通用性。
还有一类特殊矩阵在某些特定领域中得到应用，如希尔伯特矩阵、范德蒙矩阵、帕斯卡矩阵等。
下面我们将展示如何用MATLAB轻松的建立一些常见的矩阵。
【例1】分别建立4x4 、4x10和与矩阵B（大小自定）同样大小的零矩阵。
解析：通常我们建立一个矩阵的时候往往要输入大量的数据，如果手动的输入这些矩阵，将会消耗大量的精力和时间，但是有了MATLAB后，我们就可以使用MATLAB中自带的函数来建立一些有规律的矩阵，这样可以大大的减少我们的建立矩阵的操作繁琐程度，现在我们将使用zeros函数建立4x4的零矩阵，该函数只需要输入几个简单的参数就可以完成一个你需要的大型零矩阵。
解：(1) 建立一个4x4的零矩阵。
zeros(4)ans =0 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 0(2) 建立一个4x10的零矩阵zeros(4,10)ans =0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0(3)设B为3x2矩阵，则可以用zeros(size(B))建立以个与B同样大小的零矩阵。
B=[10 20;30 40;50 60];zeros(size(B))ans =0 00 00 0【例2】建立一个7x7的范德蒙矩阵并求它的逆矩阵解析：范德蒙矩阵的最后一列全为1，倒数第二列为一个指定的向量，其他各列是其后列和倒数第二列的点乘积，MTALAB的自带函数vander(V)可以帮助我们以V向量为基础向量生成范德蒙矩阵。
1）C=vander(1:7)C =1 1 1 1 1 1 164 32 16 8 4 2 1729 243 81 27 9 3 14096 1024 256 64 16 4 115625 3125 625 125 25 5 146656 7776 1296 216 36 6 1117649 16807 2401 343 49 7 12）求逆矩阵可以使用MATLAB自带的函数inv(X)inv(C)ans =0.0014 -0.0083 0.0208 -0.0278 0.0208 -0.0083 0.0014-0.0375 0.2167 -0.5208 0.6667 -0.4792 0.1833 -0.02920.4097 -2.2500 5.1458 -6.2778 4.3125 -1.5833 0.2431-2.3125 11.8333 -25.3958 29.3333 -19.2708 6.8333 -1.02087.0889 -32.7417 64.8333 -70.6944 44.6667 -15.4083 2.2556-11.1500 43.9500 -79.0833 82.0000 -50.2500 16.9833 -2.45007.0000 -21.0000 35.0000 -35.0000 21.0000 -7.0000 1.0000MATLAB 提供了若干能产生其元素值有一定规律的特殊矩阵的函数，这类特殊矩阵在有关特定领域中是很有用的。
除了以上例子中的两个之外，还有较为常见的：ones 函数：产生幺矩阵；eye 函数：产生单位矩阵；rand 函数：产生0~1 均匀分布的随机矩阵；randn函数：产生标准正太分布随机矩阵；magic函数：产生魔方矩阵；Hilbert函数：产生西伯尔特矩阵；Toeplitz函数：产生一个对称的托普利兹矩阵；Pascal函数：产生一个帕斯卡矩阵。
由于篇幅有限，在此就不一一列举出这些函数的例子，如果需要了解某个函数的使用方法，可以在MATLAB 命令窗口中输入“help + 函数名”形式的命令，就可以得到对应函数的帮助信息。
3.矩阵分析在线性代数中，矩阵的分析包括矩阵求值、矩阵结构变换、矩阵的特征值和特征向量。
下面将通过一个例子展示MATLAB中强大的数值计算及矩阵操作功能。
【例3】（1）求一个5x5的帕斯卡矩阵并求将其逆时针旋转900后的矩阵；（2）求出帕斯卡矩阵及旋转矩阵的全部特征值构成向量E1和E2。
解：（1）在MATLAB的命令窗口中输入如下命令：P=pascal (5)A=rot90(P)结果如右图所示：（2）继续在命令窗口中输入：E1=eig(P)E2=eig(A)最终结果如右图所示，此处为了节省篇幅，将E1和E2用转置形式表示。
4.求解方程在科学计算和工程应用中，有许多问题都涉及线性代数方程组数值的求解。
例如，房建及桥梁结构的应力分析、用差分法解偏微分方程、用最小二乘法原理对测量数据进行数据拟合等。
在MATLAB中，求解一个线性方程组是非常方便的。
结合上文提到的各种分析矩阵的方法，我们可以轻松的解决下面例题中提到的问题。
【例4】利用求逆方法解任意三元线性方程组。
aX1-bX2+cX3 = diX1 +jX2+kX3 = leX1- fX2+gX3 = h解析：在求解齐次线性方程组时需要先判断方程组是否有解，若有解再去求通解，因此，解方程组的步骤为：第一步：判断A x=b 是否有解，若有解则进行第二步；第二步：求A x=b 的一个特解；第三步：求A x=b 的通解；解：新建一个M文件，写入如下内容fprintf('请按照\n[a b c; e f g; i j k ] \n的格式输入系数矩阵');a=input(':');b=input('请输入常数矩阵[b;h;l]:');R1=rank(a),R2=rank(b);m=size(a,2);if(R1 == R2 & R1 == m)fprintf('方程组有唯一解\n');x=inv(a)*belseif(R1==R2 & R1 < m)fprintf('方程组有无穷多解\n');x=inv(a)*bxt=null(a,'r');elsefprintf('方程组无解\n 方程组的最小二乘解为\n');x=inv(a)*bend保存后运行，输入一个想要求解的方程组，MATLAB将计算出各个未知数的值，如下图所示，运行的效果如右图所示。
【例5】用特征值法求解方程：aX5+bX4+cX3+dX2+eX+f=0解析：我们可以先构造多项式的伴随矩阵B，再求B的特征值。
B的特征值即为方程的特征根。
解：新建一个M文件输入如下内容：S=input('请输入多项式的系数矩阵[a b c d e f]:\n');B=compan(S);X=eig(B);fprintf('计算结果如下：\n X=\n');disp(X);保存后运行，输入一组我们想要求解的数值，命令执行后结果如下：>>请输多项式的系数矩阵[a b c d e f]:[3 -7 0 5 2 -18]计算结果如下：X=2.18371.0000 + 1.0000i1.0000 - 1.0000i-0.9252 + 0.7197i-0.9252 - 0.7197i5.MATLAB中其他与线性代数有关的功能MATLAB中的数学运算函数，如sqrt，exp，log 等都是作用在矩阵的各元素上，如果对一个大型的矩阵进行这些操作，代码编写将变得很繁琐，使用也不方便，于是MATLAB中提供了一组“超越函数”，这些函数可以直接作用在矩阵上，如矩阵对数函数logm、矩阵平方根sqtrm ，但要注意的是这些函数对应的参数必须为一个矩阵。
线性代数在数据统计处理中也有很广泛的应用，在MATLAB中提供了一系列用于进行与矩阵有关的数据统计处理函数，如：max 函数：求一个数据序列最大值的函数；sum 函数：求一个数据系列的和函数；mean 函数：求一个数据系列的算术平均值；cumsum 函数：求一系列数的累加；std 函数：求一系列数的标准方差。
【例6】比较两位同学的成绩，并画出成绩波动曲线。
解：新建一个M文件，输入如下代码：A=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];B=[90 89 90 99 85 86 85 87 95 96];C=[70 99 80 85 89 88 91 92 99 93];fprintf('同学1的平均成绩为：\n');a=mean(B)fprintf('同学2的平均成绩为：\n');b=mean(C)plot(A,B,A,C);运行结果如图所示：6.心得体会MATLAB强大的数值计算功能和矩阵处理功能使得线性代数中各种繁琐复杂的计算变得简单。
本文深入浅出的介绍了MATLAB在线性代数中的应用，解决线性代数中几种常见问题，这在一定程度上减少了人们学习MATLAB的时间，方便人们掌握MATLAB中各种常见的功能。
本文中所有代码均在MATLAB 6.5 下实现并且运行通过。