Matlab基础
matlab的基础知识
matlab的基础知识嘿，朋友！咱今天来聊聊 Matlab 这个神奇的家伙。
你说 Matlab 是啥？它就像是一把超级万能的工具，能帮你在数学、工程、科学等好多领域大展身手！先来说说变量吧。
变量就像是一个个小盒子，你能把各种数据，比如数字、字符串啥的，都往里面装。
这多方便啊！就好比你有一堆宝贝，得找不同的盒子来存放，变量就是那些盒子。
你要是不先给变量赋值，它就像个空盒子，啥也没有。
你能想象你打开一个盒子，结果里面空空如也的那种失落吗？还有数组，这可是个好东西。
数组就像是一排整齐的小格子，每个格子里都能放东西。
一维数组就像一条直线上的格子，二维数组就像一个方格纸，三维数组？那就是一摞方格纸啦！比如说你要记录一堆学生的成绩，一个数组就能搞定，是不是很神奇？函数呢，就像是一个专门完成特定任务的小团队。
你给它输入一些东西，它就能按照设定好的规则给你输出结果。
这就好像你去饭店点菜，你告诉厨师你想吃啥，厨师按照菜谱给你做出来美味的菜肴，函数就是那个厉害的厨师！说到矩阵，这可是 Matlab 的强项。
矩阵就像是一个大表格，里面装满了数字。
它在处理线性代数问题的时候，那可真是太有用了。
比如说求解方程组，就像解开一道道谜题，矩阵能帮你快速找到答案。
绘图功能也是 Matlab 的一大亮点。
它能把你的数据变成漂亮的图表，折线图、柱状图、饼图等等，随你挑。
这就好比把一堆枯燥的数据变成了一幅绚丽的画，让你一眼就能看出数据的规律和趋势。
控制语句也不能少，像 if 语句、for 循环这些。
它们就像是指挥交通的信号灯，决定着程序的走向。
要是没有它们，程序就会像没头的苍蝇一样乱撞。
朋友，Matlab 的基础知识可真是丰富多彩，就像一个宝藏库，等着你去挖掘。
只要你用心去学，掌握了这些基础知识，你就能在 Matlab的世界里畅游，创造出属于你的精彩！怎么样，是不是已经迫不及待想要深入探索啦？。
MATLAB基础知识及常用功能介绍
MATLAB基础知识及常用功能介绍第一章：MATLAB简介及安装MATLAB是一种强大且广泛应用的数值计算软件，它提供了许多用于科学计算和工程设计的功能。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的缩写，其主要特点是在操作矩阵和各种数学函数上非常高效。
要安装MATLAB，只需下载安装程序然后按照提示进行安装即可。
第二章：MATLAB基本操作在MATLAB中，可以使用各种命令来进行基本的数学运算，例如加减乘除、幂运算等。
此外，还可以定义变量、矩阵和向量，并进行复杂的数学运算。
提示：使用分号可以取消输出结果。
第三章：MATLAB脚本和函数脚本是一系列MATLAB命令的集合，可以保存并重复执行。
函数是一段具有输入和输出的可执行代码块，可以通过函数名和输入参数来调用。
编写脚本和函数有助于提高代码的可读性和可重复性。
第四章：MATLAB图形化界面MATLAB提供了图形化界面（GUI）工具箱，用于创建交互式应用程序和图形用户界面。
利用GUI工具箱，可以通过拖拽和放置的方式创建界面，并通过设置属性和回调函数实现交互功能。
第五章：MATLAB数据可视化MATLAB拥有丰富的数据可视化功能，可以将数据以各种图表形式呈现出来，如散点图、柱状图、曲线图等。
此外，还可以对图表进行自定义设置，如添加图例、调整轴范围、添加标题等。
第六章：MATLAB图像处理MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，可以用于图像的滤波、锐化、模糊、边缘检测等操作。
此外，还可以进行图像的变换和特征提取，用于图像识别和分析。
第七章：MATLAB信号处理MATLAB信号处理工具箱提供了一系列用于处理、分析和合成信号的函数和工具。
可以进行信号滤波、频谱分析、时域分析等操作。
此外，还可以进行数字滤波器设计和滤波器实现。
第八章：MATLAB数学建模MATLAB是数学建模的重要工具，可以用于建立各种数学模型并进行仿真和优化。
可以利用MATLAB解方程、求解微分方程、进行符号计算等，用于解决各种实际问题。
MATLAB基础知识及使用方法
MATLAB基础知识及使用方法第一章：MATLAB简介与环境介绍1.1 MATLAB概述MATLAB是一种高级编程语言和数值计算环境，广泛应用于科学计算、工程设计、数据分析和算法开发等领域。
它提供了强大的数值计算工具和图形绘制功能，并有丰富的库函数和工具箱可供使用。
1.2 MATLAB环境介绍MATLAB的主要界面包括命令窗口、编辑器、工作区和命令历史等。
命令窗口用于交互式执行命令和脚本，编辑器用于编写和编辑脚本文件，工作区用于显示和管理变量，命令历史用于查看和管理执行过的命令。
第二章：MATLAB基本语法2.1 变量和数据类型在MATLAB中，变量可以通过简单的赋值来创建，并且不需要事先声明变量类型。
常见的数据类型包括数值类型（整数、浮点数）、字符类型和逻辑类型（布尔型）等。
MATLAB还提供了复数类型和矩阵类型，具有丰富的数值计算功能。
2.2 运算符和表达式MATLAB支持常见的数学运算符，如加减乘除、取余和乘方等。
此外，还提供了矩阵运算符和逻辑运算符，方便处理矩阵和逻辑表达式。
表达式可以由变量、常数和运算符组合而成，并且支持函数调用。
2.3 控制流程MATLAB提供了条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和函数等控制流程结构，以实现不同的程序逻辑。
条件语句根据条件的真假执行不同的代码块，循环语句重复执行一段代码块，函数封装了一段可重复使用的代码。
第三章：MATLAB图形绘制3.1 二维图形绘制MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，以绘制各种二维图形，如线图、散点图、柱状图和饼图等。
用户可以自定义图形样式、坐标轴刻度、图例和注释等，以满足不同的数据可视化需求。
3.2 三维图形绘制除了二维图形外，MATLAB还支持绘制三维图形，如曲面图和体积图等。
通过调整视角、设置颜色映射和光照效果，用户可以更直观地表达三维数据的特征和分布情况。
3.3 动态图形绘制MATLAB中的图形绘制功能不仅限于静态图形，还可用于生成动态图形。
matlab基础编程代码
matlab基础编程代码Matlab基础编程代码是指使用Matlab语言进行编程的基础知识和技巧。
本文将介绍Matlab编程的一些基础知识和常用代码示例。
一、Matlab基础知识1. Matlab是一种高级编程语言和环境，适用于科学计算、数据分析和可视化等领域。
2. Matlab的语法类似于其他编程语言，但具有独特的特性和函数库。
3. Matlab提供了丰富的数学和矩阵运算函数，使其在科学计算和数据分析中具有广泛的应用。
二、Matlab编程基础代码示例1. 变量和赋值在Matlab中，可以使用等号将值赋给变量。
例如，可以使用以下代码将值5赋给变量x：```matlabx = 5;```2. 数组和矩阵Matlab中的数组和矩阵是非常重要的数据结构。
可以使用以下代码创建一个数组或矩阵：```matlabA = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];```上述代码创建了一个3x3的矩阵A，其中包含了1到9的数字。
3. 条件语句在Matlab中，可以使用条件语句控制程序的执行流程。
以下是一个简单的if语句示例：```matlabx = 5;if x > 0disp('x是正数');elsedisp('x是负数');end```上述代码根据变量x的值输出不同的结果。
4. 循环语句循环语句是Matlab编程中常用的控制结构。
以下是一个for循环的示例：```matlabfor i = 1:5disp(i);end```上述代码将输出数字1到5。
5. 函数定义和调用在Matlab中，可以使用函数来封装一段可重复使用的代码。
以下是一个函数定义和调用的示例：```matlabfunction result = square(x)result = x^2;endy = square(4);disp(y);```上述代码定义了一个计算平方的函数，并调用该函数计算4的平方并输出结果。
《MATLAB基础》课件
Matlab的用途
算法开发
Matlab提供了丰富的数学函数库，方便 用户进行算法开发。
数据可视化
Matlab具有强大的绘图和可视化功能， 可以方便地绘制各种图表。
数据分析
Matlab提供了统计分析工具箱，可以进 行数据分析和处理。
微分方程求解
使用Matlab的符号计算功能和数 值求解方法，如`dsolve`和 `ode45`等，可以求解常微分方程 和偏微分方程。
数据分析
数据导入与预处理
使用Matlab的数据导入工具箱，如`readtable`、`readmatrix`等 ，可以方便地导入各种数据格式，并进行数据清洗和预处理。
并进行预测。
聚类算法
Matlab提供了K均值聚类 、层次聚类等聚类算法， 可用于数据聚类和分组。
特征选择与降维
使用Matlab的特征选择和 降维函数，如`fitcdiscr`、 `pca`等，可以提取关键特
征和降低数据维度。
谢谢您的聆听
THANKS
的计算顺序。
流程控制
总结词
掌握Matlab中的流程控制语句及其用法 。
VS
详细描述
Matlab提供了多种流程控制语句，如ifelse语句、switch-case语句和循环语句 （for和while）。这些语句用于控制程序 的执行流程，实现条件判断和重复执行等 功能。
03
Matlab矩阵运算
矩阵的创建
总结词
介绍矩阵的特征值和特征向量运算
详细描述
在Matlab中，可以使用eig函数来计算矩阵的特征值和特 征向量。例如，计算一个3x3的矩阵的特征值和特征向量 可以使用[V,D] = eig(A)的形式，其中V是特征向量矩阵， D是对角线元素为特征值的矩阵。
MATLAB编程基础与语法规范
MATLAB编程基础与语法规范IntroductionMATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。
它具有强大的数值计算能力和图形可视化功能，因此被广泛用于数据分析、数值模拟、图像处理等应用。
本文将介绍MATLAB编程的基础知识和语法规范，帮助读者快速上手和编写高效、可读性强的MATLAB代码。
一、MATLAB基础知识1. 安装与启动MATLAB首先，我们需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，直接双击图标即可启动MATLAB。
在MATLAB命令行窗口中，我们可以输入MATLAB代码并执行，得到相应的结果。
2. 变量和数据类型在MATLAB中，可以使用变量来存储数据。
MATLAB支持多种数据类型，比如整数(int)、浮点数(double)、字符(char)、逻辑值(logical)等。
在使用变量之前，需要先为其指定一个合适的数据类型，并为其赋值。
3. 数组和矩阵操作数组和矩阵是MATLAB中最常用的数据结构。
MATLAB提供了丰富的矩阵操作函数，比如创建矩阵、矩阵的加减乘除运算、矩阵转置等。
在使用矩阵操作函数时，需要注意矩阵的维度和尺寸是否匹配。
4. 条件语句和循环语句条件语句和循环语句是编程中常用的控制结构。
MATLAB提供了if语句、switch语句和for循环、while循环等语句来实现条件判断和循环执行。
在使用这些语句时，需要注意条件表达式的书写和循环次数的控制。
二、MATLAB语法规范1. 注释在编写MATLAB代码时，注释是非常重要的。
它们可以帮助他人理解代码的用途和实现方式。
MATLAB支持两种注释方式：行注释和块注释。
行注释以符号“%”开头，块注释以符号“%{”开始，以“%}”结束。
合理的注释可以提高代码的可读性和可维护性。
2. 标识符命名在命名MATLAB变量和函数时，需要遵循一定的规范。
标识符可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。
此外，不推荐使用MATLAB的保留字作为标识符。
MATLAB编程基础指南
MATLAB编程基础指南第一章：MATLAB简介MATLAB是一种高级的数值计算和科学编程语言，广泛应用于工程、科学、统计学等领域。
本章将介绍MATLAB的起源、特点以及适用范围，并指引读者安装和启动MATLAB。
1.1 MATLAB的起源1.1.1 发展背景1.1.2 MATLAB的定义和功能1.1.3 MATLAB的优势和劣势1.2 MATLAB适用领域1.2.1 工程应用1.2.2 科学研究1.2.3 统计分析1.2.4 数据可视化1.3 安装和启动MATLAB1.3.1 系统要求1.3.2 安装步骤1.3.3 启动和关闭MATLAB第二章：MATLAB基本语法本章将介绍MATLAB的基本语法规则，包括变量的定义与赋值、矩阵与数组的操作、条件语句和循环语句等。
通过学习本章内容，读者将了解如何编写简单的MATLAB程序。
2.1 变量和赋值2.1.1 变量的命名规则2.1.2 变量类型和初始化2.1.3 变量的赋值和修改2.2 矩阵和数组操作2.2.1 矩阵的定义和索引2.2.2 矩阵运算和元素操作2.2.3 数组的创建和变形2.3 条件语句2.3.1 if语句2.3.2 switch语句2.4 循环语句2.4.1 for循环2.4.2 while循环第三章：MATLAB函数与脚本文件本章将介绍如何定义和使用MATLAB函数，并探讨函数和脚本文件的区别与联系。
读者将学会如何编写自定义函数，并将其与其他MATLAB功能进行结合。
3.1 函数的定义与调用3.1.1 函数的结构3.1.2 函数的调用和返回值3.2 MATLAB预定义函数3.2.1 常用数学函数3.2.2 统计函数和概率分布3.2.3 信号处理函数3.3 脚本文件的编写3.3.1 创建脚本文件3.3.2 脚本文件的执行顺序3.3.3 脚本文件与函数的关系第四章：数据处理与分析本章将介绍MATLAB在数据处理与分析方面的丰富功能，包括数据导入与导出、数据可视化、统计分析等。
MATLAB程序设计基础
MATLAB程序设计基础MATLAB是一款由MathWorks公司开发的科学计算与数据可视化软件，广泛应用于工程学、数学、物理学、生物学以及金融等领域。
本文将介绍MATLAB的程序设计基础，包括变量和数据类型、运算符、控制流和函数等重要概念。
一、变量和数据类型在MATLAB中，变量是用来存储和处理数据的容器。
变量可以是不同的数据类型，包括整数、浮点数、字符、逻辑值等。
我们可以使用等号将数值或表达式赋给一个变量。
例如，可以将整数10赋给变量x：x=10;在MATLAB中，数据类型是动态的，这意味着变量的数据类型可以根据上下文自动更改。
例如，如果将浮点数赋给变量x，其数据类型将从整数变为浮点数。
二、运算符MATLAB提供了各种运算符用于数据处理和计算。
常用的数学运算符包括加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）等。
此外，它还提供了幂运算符（^）和取余运算符（mod）等。
运算符在MATLAB中与其他高级编程语言相似。
三、控制流在程序设计中，控制流用于确定程序执行的顺序。
MATLAB中有三种主要的控制流结构：顺序结构、条件结构和循环结构。
顺序结构是指按照编写顺序从上至下执行代码的方式。
条件结构是根据条件的真假来决定程序的执行路径。
在MATLAB中，常用的条件结构有if语句和switch语句。
例如，可以使用if语句判断一个数是否为正数：if x > 0disp('x is positive');elseif x < 0disp('x is negative');elsedisp('x is zero');end循环结构是重复执行一段代码直到满足特定条件为止。
在MATLAB中，常用的循环结构有for循环和while循环。
例如，可以使用for循环输出1到10之间的所有整数：for i = 1:10disp(i);end四、函数在MATLAB中，函数是一段执行特定任务并返回结果的代码。
学习MATLAB编程语言的基础知识
学习MATLAB编程语言的基础知识章节一：MATLAB编程语言的概述MATLAB是一种高级编程语言和环境，专门用于科学计算和数据分析。
它由MathWorks公司开发，已成为许多领域中研究人员和工程师的首选工具。
MATLAB具有强大的数值计算能力和丰富的功能库，可以处理各种数学问题，如线性代数、信号处理、优化和图像处理等。
此外，MATLAB还提供了交互式编程环境，使用户能够快速测试和调试代码。
章节二：MATLAB编程环境的介绍MATLAB的编程环境包括命令窗口、编辑器和调试器等组件。
用户可以通过命令窗口直接输入和执行MATLAB代码，也可以通过编辑器创建和编辑脚本或函数。
调试器功能可用于跟踪代码执行过程、检查变量的值和查找错误。
章节三：MATLAB基本语法和数据类型MATLAB的语法与传统的编程语言类似，使用分号作为语句结束符，并使用变量来存储数据。
常用的数据类型包括数字、字符串、矩阵和结构体等。
MATLAB还支持各种运算符和控制流语句，例如循环、条件语句和函数调用等。
章节四：MATLAB中的向量和矩阵操作MATLAB中的向量和矩阵操作是其特有的优势之一。
用户可以使用简洁的语法来执行向量和矩阵的数学运算，如加法、减法、乘法和除法等。
此外，MATLAB还提供了许多方便的函数来处理向量和矩阵，例如转置、求逆、矩阵乘法和行列式计算等。
章节五：MATLAB中的绘图与数据可视化MATLAB提供了强大的绘图工具箱，可以创建各种类型的图形，例如线图、散点图、柱状图和曲线图等。
用户可以使用简洁的命令来设置图形的样式、坐标轴标签和图例等。
此外，MATLAB还支持三维绘图和动画效果，使用户能够更好地呈现和分析数据。
章节六：MATLAB中的函数和脚本编程MATLAB允许用户创建自定义函数和脚本，以实现特定的计算任务。
函数是一段可重复使用的代码块，可以接受输入参数并返回输出结果。
脚本则是一系列按顺序执行的命令，用于完成特定的计算过程。
MATLAB的基本使用方法
MATLAB的基本使用方法一、MATLAB基础1.启动和退出MATLAB若要启动MATLAB，双击桌面上的MATLAB图标或通过命令行输入"matlab"。
若要退出MATLAB，可以在命令窗口中输入"quit"或直接关闭窗口。
2.MATLAB界面3.基本操作在命令窗口中，可以执行各种MATLAB命令和表达式。
例如，可以进行简单的数学计算：>>2+3>> sqrt(16)也可以定义变量：>>x=5;>>y=x+3;>>y84.矩阵和向量可以使用中括号创建矩阵和向量：>>A=[123;456;789];>>B=[123];>>C=[1;2;3];可以通过A(row, col)的方式访问矩阵元素：>>A(2,3)6可以进行矩阵运算：>>A+2>>A*B>> inv(A)5.图形绘制使用plot函数，可以绘制曲线图：>> x = linspace(0, 2*pi, 100);>> y = sin(x);>> plot(x, y);可以通过给plot函数传递额外参数来设置图形属性，如线型、颜色和标记等：>> plot(x, y, 'r--o');>> xlabel('x');>> ylabel('y');>> title('Sine Curve');6.控制流程可以使用if-else语句进行条件判断：>>x=5;>> if x > 0>> disp('x is positive');>> else>> disp('x is negative');>> end可以使用for循环语句进行迭代操作：>> for i = 1:10>> disp(i);>> end7.函数和脚本可以在MATLAB中编写和调用函数。
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第三节Matlab基础3.1矩阵的生成1）直接输入 2）函数生成 3）文本文件简单数组MATLAB的运算事实上是以数组(array) 及矩阵(matrix) 方式在做运算，而这二者在MATLAB的基本运算性质不同，数组强调元素对元素的运算，而矩阵则采用线性代数的运算方式。
宣告一变数为数组或是矩阵时，如果是要个别键入元素，须用中括号[ ] 将元素置于其中。
数组为一维元素所构成，而矩阵为多维元素所组成，例如» x=[1 2 3 4 5 6 7 8] ; %一维1x8 数组» x = [1 2 3 4 5 6 7 8; 4 5 6 7 8 9 10 11] ;% 二维2x8 矩阵，以“;”或回车分隔各行的元素，以“，”或空格分隔各列的元素» x = [1 2 3 4 5 6 7 8 % 二维2x8 矩阵，各列的元素分二行键入4 5 6 7 8 9 10 11] ;» x(3) % x的第三个元素» x([1 2 5]) % x的第一、二、五个元素» x(1:5) % x的第前五个元素ans = 1 4 2 5 3» x(10:end) % x的第十个元素后的元素ans = 8 6 9 7 10 8 11» x(10:-1:2) % x的第十个元素和第二个元素的倒排ans = 8 5 7 4 6 3 5 2 4» x(find(x>5)) % x中大于5的元素» x(4)=100 %给x的第四个元素重新给值» x(3)=[] % 删除第三个元素» x(16)=1 % 加入第十六个元素建立数组（向量）上面的方法只适用于元素不多的情况，但是当元素很多的时候，则须采用以下的方式：» x=(0:0.02:1); % 以:起始值=0、增量值=0.02、终止值=1的矩阵（用“：”生成）» x=linspace(0,1,100);% 利用linspace，以区隔起始值=0终止值=1之间的元素数目=100（线性等分向量）»a=[] %空矩阵» zeros(2,2) %全为0的矩阵» ones(3,3) %全为1的矩阵» rand(2,4); % 随机矩阵»a=1:7, b=1:0.2:5; %更直接的方式»c=[b a]; %可利用先前建立的数组 a 及数组b ，组成新数组» a=1:1:10;» b=0.1:0.1:1;» a+b*I %复数数组●子矩阵通过一个矩阵产生另一个矩阵的方法（上面已经有例子）假如一个矩阵A则A（m1:m2 ,n1:n2）3.2矩阵的运算●经典的算术运算符。
运算符MATLAB表达式» a=1:1:10;» b=0:10:90;» a+b» a.*b %注意这里a后加了个“.”，表示数组相乘, 是元素对元素的乘积»a*b %表示矩阵相乘, 要求矩阵a的列数与矩阵b 的行数一致» a/b %矩阵右除inv(a)*b» a\b %矩阵左除a*inv(b)» a./b %数组右除，数组中对应元素相除, a(i,j)/b(i,j) » a.\b %数组左除，数组中对应元素相除b(i,j)/a(i,j) » a^b %矩阵乘方，涉及到特征值和特征向量的求解。
» a.^b %数组乘方，a和b中对应元素的乘方，即a(i,j)的b(i,j)次方。
说明：在这里特别要注意一下有没有加点“.”之间的区别，这些算术运算符所运算的两个阵列是否需要长度一致。
矩阵转置运算通过在矩阵变量后加’ 的方法来表示转置运算» a=1:1:10;» b=0:10:90;» a'» c=a+b*i;» c'3.3矩阵函数●MATLAB常用数学函数基本数学函数一般都可以作为矩阵函数。
如三角函数、指数对数函数等。
» a=1:1:10;» b=0:10:90;» sin(a)» exp(b)» sign(a)» mean(b)●求矩阵的长度的函数» A=[10, 2, 12; 34, 2, 4; 98, 34, 6];» size(A) % 矩阵A的行列大小3*3» length(A) % 返回size(A) 中的最大值矩阵的几种基本变换操作1) 通过在矩阵变量后加’的方法来表示转置运算» A=[10,2,12;34,2,4;98,34,6];» A'2) 矩阵求逆inv(A): 返回矩阵a的逆阵。
» A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];» inv(A)3) 矩阵求伪逆pinv(A)：» A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 0; 2 5 8]; %3个未知量的4个方程» pinv(A)4) 矩阵翻转：左右反转：矩阵关于垂直轴沿左右方向进行列维翻转fliplr(A)» A=[1 4; 2 5; 3 6];» fliplr(A)上下反转：矩阵关于水平轴沿上下左右方向进行列维翻转flipud(A)» A=[1 4; 2 5; 3 6];» flipud(A)5) 旋转90度rot90(A)例：» A=[1 4; 2 5; 3 6];» rot90(A)6) 矩阵的特征值[U,V]=eig(A): 返回方阵A所有特征值组成的矩阵U和特征向量组成的矩阵V例：» A=[6 12 19; -9 –20 –33; 4 9 15];» [U,V]=eig(A)7) 取出上三角和下三角triu(A) : 取上三角阵tril(A) ：取下三角阵[L,U]=lu(A)：作LU分解（Gauss消去法），L为主对角线元素都为1的上三角矩阵，U为一个下三角矩阵例：» A=[1 5 2; 3 4 6; 5 3 2];» triu(A)» tril(A)» [L,U]=lu(A)8) 正交分解：QR分解，Q为正交矩阵，R为上三角矩阵[Q,R]=qr(A)例：» A=[1 2; 5 7; 7 3; 9 1];» [Q,R]=qr(A)9) 奇异值分解: [U,S,V]=svd(A)，矩阵U和V是正交矩阵，S为A的奇异值矩阵。
例：» A=[9 4; 6 8; 2 7];» [U,S,V]=svd(A)10) 求矩阵的范数norm(A,1) 计算矩阵A的1范数norm(A,2) 计算矩阵A的2范数norm(A,inf) 计算矩阵A的无穷范数例：» A=rand(3);» norm(A,1)» norm(A,2)» norm(A,inf)11) 求矩阵的行列式的值det(A)例：» A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]» det(A)3.4基本二维绘图命令MATLAB不但擅长于矩阵相关的数值运算，也适合用在各种科学可视化（Scientific visualization）。
下面介绍MATLAB基本二维和三维的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制、打印及保存。
plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x及y坐标。
下例可画出一条正弦曲线：» x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x坐标» y=sin(x); % 对应的y坐标» plot(x,y);●若要画出多条曲线，只需将坐标对依次放入plot函数即可：» plot(x, sin(x), x, cos(x));●若要改变颜色，在坐标对后面加上相关字符串即可：» plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');●若要同时改变颜色及线型（Line style），也是在坐标对后面加上相关字符串即可：» plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');plot绘图函数的参数●图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整坐标轴的范围：» axis([0, 6, -1.2, 1.2]);●MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：» xlabel('Input V alue'); % x轴注解» ylabel('Function Value'); % y轴注解» title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题» legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解» grid on; % 显示格线●用subplot来同时画出数个小图形于同一个窗口之中：» subplot(2,2,1); plot(x, sin(x)); %把窗口分成2*2个子窗口,在第一个子窗口绘图» subplot(2,2,2); plot(x, cos(x)); %在第二个子窗口绘图» subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x)); %在第三个子窗口绘图» subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x)); %在第四个子窗口绘图●MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。
以下我们针对每个函数举例。
●当数据点数量不多时，条形图是很适合的表示方式：» close all; % 关闭所有的图形窗口» x=1:10;» y=rand(size(x));» bar(x,y);●如果已知数据的误差量，就可用errorbar来表示。
下例以单位标准差来做数据的误差量：» x = linspace(0,2*pi,30);» y = sin(x);» e = std(y)*ones(size(x));» errorbar(x,y,e)●对于变化剧烈的函数，可用fplot来进行较精确的绘图，会对剧烈变化处进行较密集的取样，如下例：» fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是绘图范围●若要产生极坐标图形，可用polar：» theta=linspace(0, 2*pi);» r=cos(4*theta);» polar(theta, r);●对于大量的数据，我们可用hist来显示数据的分布情况和统计特性。