MATLAB中的矩阵运算
MATLAB中对矩阵的基本操作
MATLAB中对矩阵的基本操作在MATLAB中，可以对矩阵进行多种基本操作，包括创建矩阵、访问元素、改变矩阵的大小、插入和删除元素、矩阵的运算等。
以下是对这些操作的详细说明：1.创建矩阵：在MATLAB中，可以使用多种方式创建矩阵。
其中最常用的方式是使用方括号将元素排列成行或列，例如：```A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];```这将创建一个3x3的矩阵A，其元素为1到92.访问元素：可以使用括号和下标来访问矩阵中的元素。
下标从1开始计数。
例如，要访问矩阵A的第二行第三列的元素，可以使用以下代码：```A(2,3);```这将返回矩阵A的第二行第三列的元素。
3.改变矩阵的大小：可以使用函数如reshape和resize来改变矩阵的大小。
reshape函数可以将矩阵重新组织为不同的行和列数。
例如，以下代码使用reshape 将3x3的矩阵A重新组织为1x9的矩阵B：```B = reshape(A, 1, 9);```resize函数可以改变矩阵的大小，可以用来增加或减少矩阵的行和列数。
例如，以下代码将矩阵A的大小改变为2x6：```A = resize(A, 2, 6);```4.插入和删除元素：可以使用括号和下标来插入和删除矩阵中的元素。
例如，以下代码会在矩阵A的第二行的末尾插入一个元素10：```A(2, end+1) = 10;```同时，可以使用括号和下标来删除矩阵中的元素。
以下代码将删除矩阵A的第一行的第二个元素：```A(1,2)=[];```这将删除矩阵A的第一行的第二个元素。
5.矩阵的运算：-矩阵乘法：使用*符号进行矩阵乘法运算。
例如，以下代码将矩阵A 与矩阵B相乘：```C=A*B;```-矩阵加法和减法：使用+和-符号进行矩阵加法和减法运算。
例如，以下代码将矩阵A和矩阵B相加得到矩阵C：```C=A+B;```-矩阵转置：使用'符号进行矩阵的转置操作。
例如，以下代码将矩阵A转置：```B=A';```-矩阵相乘：使用.*符号进行矩阵的元素级相乘运算。
MATLAB矩阵操作大全
MATLAB矩阵操作大全1. 创建矩阵：可以使用函数`zeros`、`ones`、`eye`、`rand`等来创建全零矩阵、全一矩阵、单位矩阵和随机矩阵。
2.矩阵索引：可以使用`(`或`[]`来访问矩阵中的元素。
例如，`A(3,2)`表示访问矩阵A中第3行第2列的元素。
3.矩阵运算：可以使用`+`、`-`、`*`、`/`等运算符对矩阵进行加法、减法、乘法和除法运算。
4. 矩阵转置：可以使用`'`符号或`transpose`函数来对矩阵进行转置操作。
例如，`B = A'`表示将矩阵A转置为矩阵B。
5.矩阵加法和减法：可以使用`+`和`-`运算符对两个矩阵进行逐元素的加法和减法运算。
6.矩阵乘法和除法：可以使用`*`和`/`运算符对矩阵进行乘法和除法运算。
注意，矩阵乘法是按照矩阵相应元素进行乘法运算，并不是简单的逐元素乘法。
7. 矩阵求逆：可以使用`inv`函数来求矩阵的逆矩阵。
例如，`B =inv(A)`表示求矩阵A的逆矩阵，并将结果保存在矩阵B中。
8. 矩阵转换：可以使用转换函数`double`、`single`、`int8`、`int16`、`int32`、`int64`等将矩阵的数据类型转换为指定类型。
9. 矩阵求解线性方程组：可以使用`solve`函数来求解线性方程组。
例如，`x = solve(A, b)`表示求解线性方程组Ax = b，并将结果保存在向量x中。
10. 矩阵求特征值和特征向量：可以使用`eig`函数来求矩阵的特征值和特征向量。
例如，`[V, D] = eig(A)`表示求矩阵A的特征值和特征向量，并将结果保存在矩阵V和对角矩阵D中。
11. 矩阵的行列式：可以使用`det`函数来计算矩阵的行列式。
例如，`D = det(A)`表示计算矩阵A的行列式，并将结果保存在变量D中。
12. 矩阵的秩：可以使用`rank`函数来计算矩阵的秩。
例如，`r = rank(A)`表示计算矩阵A的秩，并将结果保存在变量r中。
matlab矩阵的代数运算
matlab矩阵的代数运算操作：1.矩阵相加：C = A + B，其中A、B和C都是具有相同维度的矩阵。
2.矩阵相减：C = A - B，其中A、B和C都是具有相同维度的矩阵。
3.矩阵乘法：C = A * B，其中A的列数与B的行数相等，C的维度为A的行数乘以B的列数。
4.矩阵点乘（对应元素相乘）：C = A .* B，其中A、B和C都是具有相同维度的矩阵。
5.矩阵的转置：B = A'，其中A和B具有相同的维度，但是B的行和列与A的行和列交换。
6.矩阵的逆：B = inv(A)，其中A是一个可逆方阵，B是A的逆矩阵，满足A *B = B * A = I，其中I是单位矩阵。
7.矩阵的行列式：det_A = det(A)，其中A是一个方阵，det_A是A的行列式。
8.矩阵的迹：trace_A = trace(A)，其中A是一个方阵，trace_A是A的迹，即A的主对角线元素之和。
9.矩阵的特征值和特征向量：[V, D] = eig(A)，其中A是一个方阵，V是特征向量矩阵，D是特征值矩阵，满足 A * V = V * D。
10.矩阵的广义逆矩阵：B = pinv(A)，其中A是一个矩阵，B是A的广义逆矩阵，满足 A * B * A = A。
11.矩阵的克罗内克积：C = kron(A, B)，其中A和B是两个矩阵，C是A和B的克罗内克积。
12.矩阵的行合并：C = [A; B]，其中A和B具有相同的列数，C是将A和B按行合并得到的矩阵。
13.矩阵的列合并：C = [A, B]，其中A和B具有相同的行数，C是将A和B按列合并得到的矩阵。
矩阵相加：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A + B;矩阵相减：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A - B;矩阵乘法A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;矩阵点乘（对应元素相乘）：A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A .* B;矩阵的转置：A = [1 2; 3 4];B = A';矩阵的逆：A = [1 2; 3 4];B = inv(A);矩阵的行列式：A = [1 2; 3 4];det_A = det(A);矩阵的特征值和特征向量：A = [1 2; 3 4];[V, D] = eig(A); % V为特征向量矩阵，D为特征值矩阵。
matlab的矩阵乘法
matlab的矩阵乘法Matlab是一种强大的数值计算工具，其中矩阵乘法是其重要的功能之一。
矩阵乘法是指两个矩阵相乘的操作，它在数学和应用领域中都有广泛的应用。
本文将介绍Matlab中的矩阵乘法操作及其应用。
在Matlab中，矩阵乘法可以通过使用乘号（*）来实现。
假设有两个矩阵A和B，它们的乘法运算可以表示为C = A * B。
其中，A 是一个m×n的矩阵，B是一个n×p的矩阵，C是一个m×p的矩阵。
在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数，否则无法进行乘法运算。
矩阵乘法的运算规则是，C的第i行第j列的元素等于A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。
换句话说，C的每个元素都是由A 的某一行与B的某一列的对应元素相乘再求和得到的。
矩阵乘法在数学中有着广泛的应用。
其中之一是线性代数中的线性变换。
对于给定的一个线性变换，可以将其表示为一个矩阵乘法形式。
例如，平移、旋转和缩放等线性变换都可以通过矩阵乘法来表示和计算。
矩阵乘法还可以用于求解线性方程组。
对于一个包含m个方程和n 个未知数的线性方程组，可以将其表示为一个矩阵乘法形式Ax = b，其中A是一个m×n的矩阵，x是一个n×1的向量，b是一个m×1的向量。
通过求解这个矩阵乘法方程，可以得到未知数向量x的值。
在Matlab中，可以使用矩阵乘法函数`mtimes`来进行矩阵乘法运算。
例如，可以使用以下代码实现两个矩阵的乘法操作：```matlabA = [1 2 3; 4 5 6];B = [7 8; 9 10; 11 12];C = mtimes(A, B);```上述代码中，矩阵A是一个2×3的矩阵，矩阵B是一个3×2的矩阵。
通过调用`mtimes`函数，可以得到矩阵C，它是一个2×2的矩阵，表示A和B的乘法结果。
除了使用`mtimes`函数，还可以使用乘号（*）来进行矩阵乘法运算。
matlab里矩阵运算
matlab里矩阵运算
在MATLAB中，矩阵运算是非常方便且强大的。
下面是一些常见的矩阵运算操作：
1. 矩阵相加或相减：
matlab
C = A + B; % 矩阵A和B相加，结果存储在C中
D = A - B; % 矩阵A和B相减，结果存储在D中
2. 矩阵相乘：
matlab
C = A * B; % 矩阵A和B相乘，结果存储在C中
3. 矩阵与标量相乘或相除：
matlab
C = A * scalar; % 矩阵A与标量相乘，结果存储在C中
D = A / scalar; % 矩阵A与标量相除，结果存储在D中
4. 矩阵转置：
matlab
B = A.'; % 矩阵A的转置存储在B中
5. 矩阵求逆：
matlab
B = inv(A); % 矩阵A的逆矩阵存储在B中
6. 矩阵的点乘或点除：
matlab
C = A .* B; % 矩阵A和B对应元素相乘，结果存储在C中
D = A ./ B; % 矩阵A和B对应元素相除，结果存储在D中
这些只是矩阵运算中的一些基本操作，MATLAB还提供了更多高级的矩阵运算函数和工具，如特征值分解、奇异值分解、矩阵乘法、内积、外积等。
您可以进一步研究MATLAB的文档以了解更多相关函数和操作。
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 符号矩阵运算
matlab 符号矩阵运算
在MATLAB中进行符号矩阵运算，需要使用符号计算工具箱。
以下是一些常见的符号矩阵运算：
1. 转置：符号矩阵的转置可以通过符号“ ' ”或函数transpos来实现。
例如，如果A是一个符号矩阵，则A.' 是A 的转置。
2. 乘法：两个符号矩阵的乘法可以通过函数mtimes来实现。
例如，如果A和B是两个符号矩阵，则C=A*B是A和B的乘积。
3. 加法：两个符号矩阵的加法可以通过加法运算符“+”来实现。
例如，如果A和B是两个具有相同尺寸的符号矩阵，则
C=A+B是A和B的加积。
4. 逆运算：一个方阵的逆运算可以通过函数inv来实现。
例如，如果A是一个方阵，则inv(A)是A的逆矩阵。
需要注意的是，不是所有的方阵都有逆矩阵。
5. 行列式运算：一个方阵的行列式运算可以通过函数determ或det来实现。
例如，如果A是一个方阵，则det(A)或determ(A)是A的行列式。
6. 求秩运算：一个符号矩阵的求秩运算可以通过函数rank 来实现。
例如，如果A是一个符号矩阵，则rank(A)是A的秩。
7. 特征值和特征向量运算：一个符号矩阵的特征值和特征向量运算可以通过函数eig、eigensys等来实现。
例如，如果A
是一个符号矩阵，则[V,D]=eig(A)将返回特征向量V和特征值D。
以上是一些常见的符号矩阵运算，但MATLAB符号计算工具箱还提供了许多其他函数和运算符来进行符号矩阵运算。
Matlab 矩阵的运算
(1) 矩阵加减运算 假定有两个矩阵A和B，则可以由A+B和 A-B实现矩阵的加减运算。 运算规则是：若A和B矩阵的维数相同， 则可以执行矩阵的加减运算，A和B矩阵的相 应元素相加减。如果A与B的维数不相同，则 MATLAB将给出错误信息，提示用户两个矩 阵的维数不匹配。 (2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B，若A为m×n矩阵， B为n×p矩阵，则C=A*B为m×p矩阵。
关系运算符的运算法则为： (1) 当两个比较量是标量时，直接比较两 数的大小。若关系成立，关系表达式结果为1， 否则为0。 (2) 当参与比较的量是两个维数相同的矩 阵时，比较是对两矩阵相同位置的元素按标 量关系运算规则逐个进行，并给出元素比较 结果。最终的关系运算的结果是一个维数与 原矩阵相同的矩阵，它的元素由0或1组成。
例3-3 先建立 5×5矩阵A，然后将A的第一 行元素乘以1，第二行乘以2，…，第五行乘 以5。 A=[17,0,1,0,15;23,5,7,14,16;4,0,13,0,22; 10,12,19,21,3;11,18,25,2,19]; D=diag(1:5); D*A %用D左乘A，对A的每行 乘以一个指定常数
3.3 字符串
在MATLAB中，字符串是用单撇号(‘)括 起来的字符序列。 MATLAB 将字符串当作一个行向量， 每个元素对应一个字符，其标识方法和数值 向量相同。也可以建立多行字符串矩阵。
字符串是以ASCII码形式存储的。abs和 double函数都可以用来获取字符串矩阵所对 应的ASCII码数值矩阵。 相反，char函数可以把ASCII码矩阵转换 为字符串矩阵。
3.2.4 方阵的行列式
把一个方阵看作一个行列式，并对其按 行列式的规则求值，这个值就称为矩阵所对 应的行列式的值。 在MATLAB中，求方阵A所对应的行列 式的值的函数是det(A)。
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哈 工 程 大 学 数 值 计 算 软 件
３、矩阵及数组函数 以下是数组运算的最基本的数学函数， 以下是数组运算的最基本的数学函数 ， 它们在进行数学 运算时，都可以作用到数组的每一个元素上去。例如： 运算时，都可以作用到数组的每一个元素上去。例如： >>sin([0,pi/6,pi/3,pi/2]) ans = 0 0.5000 0.8660 1.0000 这些函数列出如下： 正弦)， 余弦)， 正切)， 这些函数列出如下 ： sin(正弦 ， cos(余弦 ， tan(正切 ， 正弦 余弦 正切 cot(余切 ，sec(正割 ，csc(余割 ，asin(反正弦 ，acos(反余弦 余切)， 正割)， 余割)， 反正弦)， 反余弦) 余切 正割 余割 反正弦 反余弦 反正切)， 反余切)， 反正割)， 反余割)， ，atan(反正切 ，acot(反余切 ，asec(反正割 ，acsc(反余割 ， 反正切 反余切 反正割 反余割 sinh(双曲正弦 ，cosh(双曲余弦 ，tanh(双曲正切 ，coth(双曲 双曲正弦)， 双曲余弦)， 双曲正切)， 双曲正弦 双曲余弦 双曲正切 双曲 余切)， 反双曲正弦)， 反双曲余弦)， 余切 ， asinh(反双曲正弦 ， acosh(反双曲余弦 ， atanh(反双 反双曲正弦 反双曲余弦 反双 曲正切)， 反双曲余切)， 反双曲正割)， 曲正切 ，acoth(反双曲余切 ，asech(反双曲正割 ，acsch(反双 反双曲余切 反双曲正割 反双 曲余割)， 指数)， 自然对数)， 常用对数)， 曲余割 ， exp(指数 ，log(自然对数 ，log10(常用对数 ， log2( 指数 自然对数 常用对数 为底的对数)， 平方根)， 以 ２ 为底的对数 ， pow2(以 ２ 为底的指数 ， sqrt(平方根 ， 以 为底的指数)， 平方根 abs(绝对值 ， 对复数为模 ， angle(复数的辐角 ， conj(复数的 绝对值， 复数的辐角)， 绝对值 对复数为模)， 复数的辐角 复数的 共轭)， 复数的虚部)， 复数的实部)， 共轭 ， imag(复数的虚部 ， real(复数的实部 ， isreal(判断是 复数的虚部 复数的实部 判断是 否为复数数组)， 向零方向取整 向零方向取整)， 向负无穷方向取整) 否为复数数组 ，fix(向零方向取整 ，floor(向负无穷方向取整 向负无穷方向取整 ，ceil(向正无穷方向取整 ，round(四舍五入 ，mod(求余数 ， 向正无穷方向取整)， 四舍五入)， 求余数)， 向正无穷方向取整 四舍五入 求余数 rem(求留数 ， sign(符号函数 ， isprime(判断是否为质数 ， 求留数)， 符号函数)， 判断是否为质数)， 求留数 符号函数 判断是否为质数 gcd(最大公约数 ， lcm(最小公倍数 ， rat(有理数的近似 ， 最大公约数)， 最小公倍数)， 有理数的近似)， 最大公约数 最小公倍数 有理数的近似 rats(有理数形式输出 。 有理数形式输出)。 有理数形式输出
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向量可进行＋ 运算，也可进行转置运算， 向量可进行＋、－ 、×、／ 运算，也可进行转置运算， 如 A.’。也可以乘以一个数，如 。也可以乘以一个数， >>2*[1 2 3] ans= 2 4 6 事实上，很多MATLAB函数者可以作用到向量的每一个元 事实上，很多 函数者可以作用到向量的每一个元 素上， 素上，例如 >>[1 2 3].^2 ans= 1 4 9 >>log([1 2 3]) ans = 0 0.6931 1.0986 对于矩阵A第 行第 列的元素，可用A(i,j)来引用，下面的例 行第j列的元素 来引用， 对于矩阵 第i行第 列的元素，可用 来引用 子将使矩阵增加一列。 子将使矩阵增加一列。 >>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];A(1,4)=10;A A = 1 2 3 10 4 5 6 0 7 8 9 0
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（４）常用的矩阵生成函数 生成元素全为０ ●zeros生成元素全为０的矩阵 生成元素全为 zeros(n)生成 ×n的全０阵； 生成n× 的全 的全０ 生成 zeros(m,n)，zeros([m,n])生成 ×n的全０阵； 生成m× 的全 的全０ ， 生成 zeros(size(A))生成与矩阵 大小相同的全０阵。 生成与矩阵A大小相同的全 生成与矩阵 大小相同的全０ 生成元素全为１ ●ones生成元素全为１的矩阵 生成元素全为 ones(n)生成 ×n的全１阵； 生成n× 的全 的全１ 生成 ones(m,n),ones([m,n])生成 ×n的全 阵； 生成m× 的全 的全1阵 生成 ones(size(A))生成与矩阵 大小相同的全1阵 ones(size(A))生成与矩阵A大小相同的全1阵。 生成与矩阵A大小相同的全 ●eye生成单位矩阵 生成单位矩阵 eye(n)生成 ×n的单位阵； 生成n× 的单位阵 的单位阵； 生成 eye(m,n),eye([m,n])生成 ×n的单位阵； 生成m× 的单位阵 的单位阵； 生成 eye(size(A))生成与矩阵 大小相同的单位阵。 生成与矩阵A大小相同的单位阵 生成与矩阵 大小相同的单位阵。 ●rand生成均匀分布的随机阵 生成均匀分布的随机阵 rand(n)生成 ×n的随机阵； 生成n× 的随机阵 的随机阵； 生成 rand(m,n),rand([m,n])生成 ×n的随机阵； 生成m× 的随机阵 的随机阵； 生成 rand(size(A))生成与矩阵 大小相同的随机阵。 生成与矩阵A大小相同的随机阵 生成与矩阵 大小相同的随机阵。
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●randn生成正态分布的随机阵 生成正态分布的随机阵 randn(n)生成 ×n的正态随机阵； 生成n× 的正态随机阵 的正态随机阵； 生成 randn(m,n),randn([m,n])生成 ×n的正态随机阵； 生成m× 的正态随机阵 的正态随机阵； 生成 randn(size(A))生成与矩阵 大小相同的正态随机阵。 生成与矩阵A大小相同的正态随机阵 生成与矩阵 大小相同的正态随机阵。 （５）其它基本运算 左右翻转； 上下翻转； ●fliplr(A) 将A左右翻转；●flipud(A) 将A上下翻转； 左右翻转 上下翻转 旋转90度 返回Ａ ● rot90(A) 将 A旋转 度 。 ● tril(A)返回 Ａ 的下三角部分 ； 旋转 返回 的下三角部分； tril(A,k)返回Ａ第Ｋ 条对角线以下部分，Ｋ＝０为主对角线， 返回Ａ 条对角线以下部分，Ｋ＝０为主对角线， 返回 Ｋ＞０为主对角线以上，Ｋ＜０为主对角线以下。 Ｋ＞０为主对角线以上，Ｋ＜０为主对角线以下。 返回Ａ ●triu(A), triu(A,K)返回Ａ的上三角部分，其它同上。 返回 的上三角部分，其它同上。 返回以向量v为主对角线的矩阵 ●diag(v)返回以向量 为主对角线的矩阵； 返回以向量 为主对角线的矩阵； diag(v,k) 若 v 是 n 个 元 素 的 向 量 ， 则 它 返 回 一 个 大 小 为 n+abs(k)方阵，向量 位于第 条对角线上。K=0代表主对角线 方阵， 位于第k条对角线上 方阵 向量v位于第 条对角线上。 代表主对角线 为主对角线以上， 为主对角线以下。 ， k>0为主对角线以上，k<0为主对角线以下。 diag(A)以向量 为主对角线以上 为主对角线以下 以向量 形式， 返回Ａ 的主对角线元素； 对于矩阵Ａ 形式 ， 返回 Ａ 的主对角线元素 ； diag(A,k)对于矩阵 Ａ ， 返回 对于矩阵 由第k条对角线构成的列向量 条对角线构成的列向量。 由第 条对角线构成的列向量。
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下面列出常用的矩阵函数: 下面列出常用的矩阵函数 expm(A) 返回矩阵的指数 ； logm(A) 返回矩阵的对数 ； 返回矩阵的指数； 返回矩阵的对数； sqrtm(A)返回矩阵Ａ的平方根； cond(A) 返回矩阵的条件数 返回矩阵Ａ 返回矩阵 的平方根； 返回方阵Ａ的行列式的值； 返回Ａ ； det(A) 返回方阵Ａ的行列式的值；null(A) 返回Ａ的零空间 ； rank(A) 返回Ａ 的秩; norm(A) 求向量或矩阵的范数； 返回 Ａ 的秩 求向量或矩阵的范数 ； funm(A,’function’)计算矩阵 Ａ 的函数值 ； inv(a) 返回矩阵 Ａ 计算矩阵Ａ 返回矩阵Ａ 计算矩阵 的函数值； 的逆矩阵； 矩阵的Choleshy分解； lu(A) 矩阵的 ＬＵ 分解； 矩阵的ＬＵ 的逆矩阵 ； chol(A)矩阵的 矩阵的 分解 分解； 矩阵的ＱＲ分解； ＱＲ分解 分解 ； qr(a) 矩阵的 ＱＲ 分解 ； eig(a)求矩阵的特征值与特征 求矩阵的特征值与特征 向量。 向量。 以上我们列出了许多函数，但对大部分函数， 以上我们列出了许多函数 ， 但对大部分函数 ， 我们不想给 出实际的例子， 出实际的例子 ， 读者可以用以下方法获得这些函数的详细说 明或用法。在命令窗口中， 明或用法。在命令窗口中，键入 >>help 函数名 ％或者 >>helpwin ％或者 >>demos
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MATLAB中的矩阵运算 中的矩阵运算
MATLAB与其它数学软件的不同之处就在于强大的矩阵 与其它数学软件的不同之处就在于强大的矩阵 运算功能，下面我们分别加以讨论。 运算功能，下面我们分别加以讨论。 １．向量及其运算 向量可以用冒号、 见上面)、 向量可以用冒号 、 z=[x,y](见上面 、 b=a(1:3,2)的形式生成 见上面 的形式生成 它也可以利用下面的２个函数生成， ，它也可以利用下面的２个函数生成，即 生成n个元素的行向量 （１） linespace(a,b,n)生成 个元素的行向量，它的元素 生成 个元素的行向量， 间线性等距分布。 的(a,b)间线性等距分布。 间线性等距分布 生成n个元素行向量 （２） logspace(a,b,n)生成 个元素行向量，其元素在 生成 个元素行向量，其元素在(a,b) 间对数等距分布。 间对数等距分布。 向量的２种基本数学运算是点积与叉积，其命令为： 向量的２种基本数学运算是点积与叉积，其命令为： dot(a,b)---返回向量的点积； 返回向量的点积； 返回向量的点积 cross(a,b)---返回向量的叉积。 返回向量的叉积。 返回向量的叉积 >>a=[1 2 3];b=[4 5 6];c=dot(a,b) c= 32 >>d=cross(a,b) d = -3 6 -3