matlab矩阵运算资料讲解
matlab矩阵逻辑运算
matlab矩阵逻辑运算
在MATLAB中，矩阵的逻辑运算包括以下几种常见的操作：
1. 逻辑与(&)运算：使用符号"&"进行逻辑与运算，对两个矩阵的元素分别进行逻辑与运算，返回一个新的矩阵，其中对应位置的元素为逻辑与的结果。
例如：
```
A = [1 0; 1 1];
B = [0 1; 1 0];
C = A & B;
```
结果为：
```
C = [0 0; 1 0]
```
2. 逻辑或(|)运算：使用符号"|"进行逻辑或运算，对两个矩阵的元素分别进行逻辑或运算，返回一个新的矩阵，其中对应位置的元素为逻辑或的结果。
例如：
```
A = [1 0; 1 1];
B = [0 1; 1 0];
C = A | B;
```
结果为：
```
C = [1 1; 1 1]
```
3. 逻辑非(~)运算：使用符号"~"进行逻辑非运算，对一个矩阵的每个元素进行逻辑非运算，返回一个新的矩阵，其中对应位置的元素为逻辑非的结果。
例如：
```
A = [1 0; 1 1];
C = ~A;
```
结果为：
```
C = [0 1; 0 0]
```
这些逻辑运算可以用于整个矩阵，也可以用于矩阵中的每个元素。
需要注意的是，矩阵的逻辑运算结果都是逻辑矩阵，即元素的值只能是0或1。
matlab程序设计矩阵及其运算
matlab程序设计矩阵及其运算1. 矩阵的定义和表示在matlab中，矩阵是一种常用的数据结构，用于存储和处理多维数据。
矩阵由行和列组成，每个元素都有一个唯一的位置。
在matlab中，可以通过方括号[ ]来定义和表示矩阵。
以下是一些常见的矩阵定义：一维行向量：matlabA = [1 2 3 4 5];一维列向量：matlabB = [1; 2; 3; 4; 5];二维矩阵：matlabC = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];可以使用size()函数获取矩阵的维度信息，例如：matlab[m, n] = size(C); % m为行数，n为列数2. 矩阵的运算matlab中的矩阵可以进行各种运算，包括基本的加减乘除运算、转置运算、矩阵乘法运算等。
2.1 加法和减法矩阵的加法和减法可以使用+和-运算符进行，例如：matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];C = A + B; % 矩阵的加法D = A B; % 矩阵的减法2.2 矩阵乘法矩阵乘法在matlab中使用运算符进行，例如：matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];C = A B; % 矩阵的乘法2.3 转置运算矩阵的转置表示将矩阵的行和列互换，使用'运算符进行，例如：matlabA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];B = A'; % A的转置矩阵2.4 矩阵的逆运算矩阵的逆运算是指对于一个可逆矩阵A，存在一个矩阵B，使得A B = B A = I，其中I为单位矩阵。
在matlab中，可以使用inv()函数来求一个矩阵的逆矩阵，例如：matlabA = [1 2; 3 4];B = inv(A); % A的逆矩阵需要注意的是，不是所有的矩阵都有逆矩阵，对于不可逆的矩阵，inv()函数会报错。
MATLAB教程第3讲矩阵的运算.ppt
3.1.3 逻辑运算
MATLAB提供了3种逻辑运算符：&(与)、 |(或)和～(非)。 逻辑运算的运算法则为： (1) 在逻辑运算中，确认非零元素为真， 用1表示，零元素为假，用0表示。
逻辑运算的运算法则为： (1) 在逻辑运算中，确认非零元素为真， 用1表示，零元素为假，用0表示。 (2) 设参与逻辑运算的是两个标量a和b， 那么： a&b a,b全为非零时，运算结果为1，否 则为0。 a|b a,b中只要有一个非零，运算结果为1。 ～a 当a是零时，运算结果为1；当a非零 时，运算结果为0。
(3) 矩阵除法 在MATLAB中，有两种矩阵除法运算：\ 和/，分别表示左除和右除。 如果A矩阵是非奇异方阵(行列式不等于 零)，则A\B和B/A运算可以实现。 A\B等效于A的逆左乘B矩阵，也就是 inv(A)*B，而B/A等效于A矩阵的逆右乘B矩 阵，也就是B*inv(A)。
对于含有标量的运算，两种除法运算的 结果相同，如 3/4和 4\3有相同的值，都等于 0.75。又如，设a=[10.5 ,25]，则 a/5=5\a=[2.1000 5.0000]。 对于矩阵来说，左除和右除表示两种不 同的除数矩阵和被除数矩阵的关系。对于矩 阵运算，一般A\B≠B/A。 (4) 矩阵的乘方 一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x， 要求A为方阵，x为标量。X为正整数
2. 点运算 在MATLAB中，有一种特殊的运算，因 为其运算符是在有关算术运算符前面加点， 所以叫点运算。 点运算符有 .*、./、.\和 .^。两矩阵进行 点运算是指它们的对应元素进行相关运算， 要求两矩阵的维参数相同。
例3-1 矩阵乘与矩阵点乘的区别： (1) 矩阵乘： A=[1 2 3;0 3 4; 2 0 1], B=[1 0 2;0 1 1; 2 1 0], A*B (2) 矩阵点乘： A=[1 2 3;0 3 4; 2 0 1], B=[1 0 2;0 1 1; 2 1 0], A.*B
MATLAB中的矩阵运算与计算技巧分享
MATLAB中的矩阵运算与计算技巧分享矩阵运算与计算技巧是MATLAB中非常重要的部分，它为用户提供了便捷的方法来处理和分析大量数据。
在本文中，我将分享一些在MATLAB 中进行矩阵运算和计算的技巧和方法。
1.矩阵创建和操作：MATLAB提供了多种方法来创建矩阵，如zeros函数创建全零矩阵、ones函数创建全一矩阵、eye函数创建单位矩阵等。
此外，还可以使用linspace函数创建等差数列构成的矩阵，或使用rand函数创建指定维度的随机数矩阵。
例如：A = zeros(3, 3) % 创建一个3x3的全零矩阵B = ones(2, 2) % 创建一个2x2的全一矩阵C = eye(3) % 创建一个3x3的单位矩阵D = linspace(1, 10, 5) % 创建一个从1到10的5个等差数列构成的矩阵E = rand(2, 2) % 创建一个2x2的随机数矩阵例如：A'%矩阵A的转置A(1:2,:)%取矩阵A的前两行[A,B]%将矩阵A和B沿着列方向拼接2.矩阵运算：例如：A+B%矩阵A和B的加法运算A-B%矩阵A和B的减法运算A*B%矩阵A和B的乘法运算A/B%矩阵A和B的除法运算A^2%矩阵A的平方3.矩阵函数：例如：inv(A) % 求矩阵A的逆矩阵eig(A) % 求矩阵A的特征值和特征向量rank(A) % 求矩阵A的秩det(A) % 求矩阵A的行列式4.矩阵索引和迭代：例如：A(1,1)%访问矩阵A的第一个元素A(2:3,2)%访问矩阵A的第2到3行的第2列元素for i = 1:size(A, 1)for j = 1:size(A, 2)A(i,j)=A(i,j)+1;%对矩阵A的每个元素加1endend5.矩阵运算的向量化：例如，可以使用矩阵运算代替for循环来实现向量的加法：A=[1,2,3];B=[4,5,6];C=A+B;以上只是MATLAB中矩阵运算与计算技巧的一部分，MATLAB还提供了许多其他功能和工具，如线性代数运算、矩阵分解、矩阵方程的求解等。
MATLAB矩阵计算大全
MATLAB与矩阵运算1.矩阵运算(1)矩阵元素的初始化：A=[1 2 3;4,5,6]A=[1 2 34 5 6](2)矩阵运算：A^2，A*A，A/B，A\B，A+B，A-B，a*Aa) 矩阵乘法:A）两个矩阵相乘A*B要求：A的列数和B的行数相等B）矩阵的数乘x*A %x与A的各个元素分别相乘C）点乘 A.*B要求：维数相同的向量或矩阵，对应元素对应相乘D）内积dot（A，B）；dot（A，B，dim）% A×B=ATB要求：向量长度或矩阵维数相同（同为m x n维阵）。
b) 矩阵除法:在MATLAB中，有两种矩阵除法运算：\和/，分别表示左除和右除。
如果A矩阵是非奇异方阵，则A\B和B/A运算可以实现。
A\B等效于A矩阵的逆左乘B矩阵，也就是inv(A)*B，相当于A*x = B的解；B/A等效于A矩阵的逆右乘B矩阵，也就是B*inv(A)，相当于x*A = B的解。
注意：对于含有标量的运算，两种除法运算的结果相同，如3/4和4\3有相同的值，都等于0.75。
如，设a=[10.5,25]，则a/5=5\a=[2.1000 5.0000]。
对于矩阵来说，左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系。
对于矩阵运算，一般A\B≠B/A。
c) 矩阵的乘方一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x，要求A为方阵，x为标量。
点运算:在MATLAB中，有一种特殊的运算，因为其运算符是在有关算术运算符前面加点，所以叫点运算。
点运算符有.*、./、.\和.^。
两矩阵进行点运算是指它们的对应元素进行相关运算，要求两矩阵的维参数相同。
(3)常见的运算rank(A): 矩阵秩的函数trace(A): 求矩阵的迹的函数det(A):求矩阵的行列式的值inv(A):求矩阵的逆A’:矩阵的转置内置矩阵函数：zeros(3,4);ones(3,4);2.矩阵的特征值与特征向量在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有3种：(1) E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。
matlab矩阵的四则运算
matlab矩阵的四则运算作为一个强大而又广泛使用的数学软件，MATLAB拥有丰富的矩阵运算库，可以轻松地进行矩阵的四则运算。
下面我们来对这些运算进行逐一介绍：1. 矩阵加法矩阵加法是指将两个矩阵中对应位置的元素相加后得到一个新矩阵。
可以采用“+”运算符来实现，例如：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A + B;disp(C);输出结果为：6 810 122. 矩阵减法矩阵减法是指将两个矩阵中对应位置的元素相减后得到一个新矩阵。
可以采用“-”运算符来实现，例如：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A - B;disp(C);输出结果为：-4 -4-4 -43. 矩阵乘法矩阵乘法是指将一个矩阵的每行元素与另一个矩阵的每列元素对应相乘并相加，得到一个新矩阵。
可以采用“*”运算符来实现，例如：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);输出结果为：19 2243 50需要注意的是，矩阵乘法不满足交换律。
也就是说，A * B与B * A得到的结果是不一样的。
4. 矩阵除法矩阵除法是指将一个矩阵A与另一个矩阵B相除，实际上是将A乘以B的逆矩阵。
可以采用“/”运算符来实现，例如：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A / B;disp(C);输出结果为：-0.25 -0.50.25 0.5需要注意的是，矩阵除法在某些情况下可能不存在逆矩阵。
这时候可以采用伪逆矩阵或者最小二乘法来求解。
以上就是MATLAB中矩阵的四则运算的介绍，希望能够对大家有所帮助。
matlab含参数的矩阵运算
matlab含参数的矩阵运算一、引言矩阵运算在Matlab中是一种常见的操作，它可以用于各种数学和工程应用。
在许多情况下，矩阵运算的结果取决于输入参数。
本篇文章将介绍如何使用Matlab进行含参数的矩阵运算。
二、基本概念在Matlab中，矩阵是一种二维数据结构，可以用于存储和操作数据。
矩阵运算包括加法、减法、乘法、转置等。
这些运算的结果取决于输入矩阵的元素和参数。
三、含参数的矩阵运算1. 矩阵乘法：在Matlab中，矩阵乘法需要两个矩阵都相等维数。
如果其中一个矩阵的维度不同，将会产生错误。
矩阵乘法的结果取决于输入矩阵和参数之间的关系。
2. 矩阵加法：两个矩阵相加的结果取决于输入矩阵的元素和参数是否对应相等。
如果对应元素不相等，则结果将忽略这个不匹配的元素。
3. 元素替换：可以使用参数来替换矩阵中的元素。
替换的方式可以是替换为固定的值或者基于另一个矩阵和参数的计算结果。
4. 矩阵转换：可以使用参数来执行矩阵转置、对称转换等操作。
这些操作的结果取决于输入矩阵的类型和参数的值。
5. 线性方程组：可以使用参数来求解线性方程组。
Matlab提供了多种方法来求解线性方程组，如高斯消元法、逆矩阵法等。
这些方法的结果取决于输入矩阵和参数的正确性。
四、示例代码以下是一个示例代码，用于演示含参数的矩阵运算：```matlab% 定义两个矩阵 A 和 BA = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];B = [9, 8, 7; 6, 5, 4];% 进行矩阵乘法，并将结果保存到 C 中C = A * B;disp(C);```上述代码中，矩阵 A 和 B 的元素是固定的，但它们可以作为参数来执行其他类型的矩阵运算。
例如，可以使用另一个矩阵作为参数来替换矩阵中的元素，或者使用参数来执行其他类型的矩阵转换或求解线性方程组。
五、结论含参数的矩阵运算在Matlab中是一种常见的操作，可以用于各种数学和工程应用。
MATLAB矩阵及其运算PPT课件
例2-2 利用M文件建立MYMAT矩阵。 (1) 启动有关编辑程序或MATLAB文本编辑 器，并输入待建矩阵：
(2) 把输入的内容以纯文本方式存盘(设文 件名为mymatrix.m)。 (3) 在MATLAB命令窗口中输入mymatrix， 即运行该M文件，就会自动建立一个名为 MYMAT的矩阵，可供以后使用。
(3) 希尔伯特矩阵 在MATLAB中，生成希尔伯特矩阵的函数 是hilb(n)。 使用一般方法求逆会因为原始数据的微小 扰动而产生不可靠的计算结果。MATLAB 中，有一个专门求希尔伯特矩阵的逆的函 数invhilb(n)，其功能是求n阶的希尔伯特矩 阵的逆矩阵。
例2-6 求4阶希尔伯特矩阵及其逆矩阵。 命令如下： format rat %以有理形式输出
x=20+(50-20)*rand(5)
y=0.6+sqrt(0.1)*randn(5) 此外，常用的函数还有reshape(A,m,n)，它在矩 阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成 m×n的二维矩阵。
2．用于专门学科的特殊矩阵 (1) 魔方矩阵 魔方矩阵有一个有趣的性质，其每行、每 列及两条对角线上的元素和都相等。对于n 阶魔方阵，其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数 组成。MATLAB提供了求魔方矩阵的函数 magic(n)，其功能是生成一个n阶魔方阵。
zeros：产生全0矩阵(零矩阵)。 ones：产生全1矩阵(幺矩阵)。 eye：产生单位矩阵。 rand：产生0～1间均匀分布的随机矩阵。 randn：产生均值为0，方差为1的标准正态 分布随机矩阵。
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2.5000 -1.5000 求得唯一解。
>> A=[1 2 1;3 -2 1];B=[1;4];x=A\B
x=
1.2500 -0.1250
0 仅求得一个特解。
>> A=[1 2;3 -2;1 -1];B=[1;4;2];x=A\B
x=
1.2838 -0.1757 求得一最小二乘近似解。
>> A=[1 2;2 4];B=[1;2];x=A\B Warning: Matrix is singular to working precision. (Type "warning off MATLAB:singularMatrix" to suppress this warning.)
自己动手
A(:) 与 A(:,:) 的区别 ? 如何获得由 A 的第一、三行和第一、二列组成的子矩阵？
矩阵操作
矩阵的旋转
fliplr(A) 左右旋转 flipud(A) 上下旋转 rot90(A) 逆时针旋转 90 度；
rot90(A,k) 逆时针旋转 k×90 度
例：>> A=[1 2 3;4 5 6]
reshape(A,m,n): 将矩阵元素按 列方向 进行重组 重组后得到的新矩阵的元素个数 必须与原矩阵元素个数相等！
矩阵操作
查看矩阵的大小：size
size(A) 列出矩阵 A 的行数和列数 size(A,1) 返回矩阵 A 的行数 size(A,2) 返回矩阵 A 的列数
例：>> A=[1 2 3; 4 5 6]
>> C=A+B; D=A-B;
矩阵的普通乘法
要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的原则
例：>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];
>> C=A*B
矩阵基本运算
矩阵的除法：/、\ 右除和左除
若 A 可逆方阵，则 B/A <==> A 的逆右乘 B <==> B*inv(A) A\B <==> A 的逆左乘 B <==> inv(A)*B
>> size(A) >> size(A,1) >> size(A,2)
length(x) 返回向量 X 的长度 length(A) 等价于 max(size(A))
矩阵基本运算
矩阵的加减：对应分量进行运算
要求参与加减运算的矩阵具有 相同的维数
例：>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]
常见矩阵生成函数
zeros(m,n) 生成一个 m 行 n 列的零矩阵，m=n 时可简写为 zeros(n)
ones(m,n)
eye(m,n)
diag(X)
tril(A) triu(A) rand(m,n) randn(m,n)
生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, m=n 时可写为 ones(n) 生成一个主对角线全为 1 的 m 行 n 列矩阵, m=n 时可简写为 eye(n)，即为 n 维单位矩阵 若 X 是矩阵，则 diag(X) 为 X 的主对角线向量 若 X 是向量，diag(X) 产生以 X 为主对角线的对角矩阵 提取一个矩阵的下三角部分
通常，矩阵除法可以理解为
X=A\B <==> A*X=B X=B/A <==> X*A=B 当 A 和 B 行数相等时即可进行左除 当 A 和 B 列数相等时即可进行右除
线性代数运算的MATLAB命令 MATLAB是矩阵化程序设计语言，所以处理矩阵和向量运算特别 方便。关于矩阵和向量的一些基本运算命令已在前面有所介绍，常 用的命令和函数还有
matlab矩阵运算
向量与矩阵运算
向量与矩阵的生成（续）
矩阵的生成 ✓ 直接输入: A=[1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] ✓ 由向量生成 ✓ 通过编写m文件生成 ✓ 由函数生成
例：>> x=[1,2,3];y=[2,3,4];
>> A=[x,y], B=[x;y]
例：>> C=magic(3)
提取一个矩阵的上三角部分
产生 0～1 间均匀分布的随机矩阵 m=n 时简写为 rand(n)
产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵 m=n 时简写为 randn(n)
矩阵操作
提取矩阵的部分元素： 冒号运算符
A(:) A的所有元素 A(:,:) 二维矩阵A的所有元素 A(:,k) A的第 k 列， A(k,:) A的第 k 行 A(k:m) A的第 k 到第 m 个元素 A(:,k:m) A的第 k 到第 m 列组成的子矩阵
例： 解下列方程组
（
1）
x x
y y
1 4
(定 解 方 程 组 ）
（
2
）
3
x x
2 2
y y
z z
1 4
（
不
定
方
程
组
）
x2y 1
（
3）
3
x
2
y
4
x y 2
(超 定 方 程 组 ）
（
4
）
x 2x
2 4
y y
1 2
（
奇
异
方
程
组
）
解： >> A=[1 1;1 -1];B=[1;4];x=A\B
>> B=fliplr(A) >> C=flipud(A) >> D=rot90(A), E=rot90(A,-1)
矩阵操作
矩阵的转置与共轭转置
’ 共轭转置 .’ 转置，矩阵元素不取共轭
点与单引号之间不能有空格！
例：>> A=[1 2;2i 3i]
>> B=A’ >> C=A.’
矩阵操作
改变矩阵的形状：reshape
jordan Jordan 分解
cond 方阵的条件数
X=A\B <==> A*X=B X=B/A <==> X*A=B
当A为方阵，其结果与inv(A)*B基本一致；
当A不为方阵，除法将分三种情况自动检测：若为 超定方程组（既无解）除法将给出最小二乘意义上的 近似解，即使向量AX-B的长度最小；若为不定方程组 （即无穷多解），除法将给出一个具有最多零元素的 特解（不是通解）；若为唯一解，除法将给出这个解。 用户对结果应有一个正确的认识。
Hale Waihona Puke zeros 生成0矩阵eig 特征值、特征向量
ones 生成1矩阵
diag 对角矩阵
eye 生成单位矩阵
trace 方阵的迹
linspace 生成等距行向量 rank 矩阵的秩
rand 生成随机矩阵
rref 行最简形
det 方阵的行列式
orth 正交规范
inv 方阵的逆
null 求基础解系
norm 范数