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matlab 矩阵数组
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MATLAB 矩阵和数组运算
矩阵运算有明确而严格的数学规则,矩阵运算规则是按照线性代数运算
法则定义的;
数组运算是按数组的元素逐个进行的。
1. 矩阵运算的函数
a =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
表 2.4 常用矩阵运算函数
函数名
功能
例子
输入
结果
det(X)
计算方阵行列式
det(a)
ans = 0
rank(X)
求矩阵的秩,得出的
行列式不为零的最
大方阵边长。
rank(a)
ans = 2
inv(X)
求矩阵的逆阵,当方
inv(a )
Warning: Matrix is close to
阵 X 的 det(X)不等
于零,逆阵 X-1 才存
在。X 与 X-1 相乘为
单位矩阵。
singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND
= 1.541976e-018.ans = 1.0e+016 *
-0.4504 0.9007 -0.4504 0.9007
-1.8014 0.9007 -0.4504 0.9007
-0.4504
[v,d]=eig(X)
计算矩阵特征值和
特征向量。如果方程
Xv=vd 存在非零解,
则 v 为特征向量,d
为特征值。
[v,d]=eig(a)
v = -0.2320 -0.7858 0.4082
-0.5253 -0.0868 -0.8165 -0.8187
0.6123 0.4082d = 16.1168 0 0 0
-1.1168 0 0 0 -0.0000
diag(X)
产生 X 矩阵的对角
阵
diag(a)
ans = 1 5 9
[l,u]=lu(X)
方阵分解为一个准
下三角方阵和一个
上三角方阵的乘积。
l 为准下三角阵,必
须交换两行才能成
为真的下三角阵。
[l,u]=lu(a)
l = 0.1429 1.0000 0 0.5714 0.5000
1.0000 1.0000 0 0u = 7.0000
8.0000 9.0000 0 0.8571 1.7143 0
0 0.0000
[q,r]=qr(X)
m×n 阶矩阵 X 分解
为一个正交方阵 q
和一个与 X 同阶的
上三角矩阵 r 的乘
积。方阵 q 的边长为
矩阵 X 的 n 和 m 中较
小者,且其行列式的
值为 1。
[q,r]=qr(a)
q = -0.1231 0.9045 0.4082
-0.4924 0.3015 -0.8165 -0.8616
-0.3015 0.4082r = -8.1240
-9.6011 -11.0782 0 0.9045 1.8091
0 0 -0.0000
[u,s,v]=svd(X)
m×n 阶矩阵 X 分解
为三个矩阵的乘积,
其中 u,v 为 n×n 阶
和 m×m 阶正交方阵,
s 为 m×n 阶的对角
阵,对角线上的元素
就是矩阵 X 的奇异
值,其长度为 n 和 m
中的较小者。
[u,s,v]=svd(a)
u = -0.2148 0.8872 0.4082
-0.5206 0.2496 -0.8165 -0.8263
-0.3879 0.4082s = 16.8481 0 0 0
1.0684 0 0 0 0.0000v = -0.4797
-0.7767 -0.4082 -0.5724 -0.0757
0.8165 -0.6651 0.6253 -0.4082
说明:
在上表中 det(a)=0 或 det(a)虽不等于零但数值很小接近于零,则计算
inv(a)时,其解的精度比较低,用条件数(求条件数的函数为 cond)来表
示,条件数越大,解的精度越低, MATLAB 会提出警告:“条件数太
大,结果可能不准确”。
a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
a =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
inv(a)
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 1.541976e-018.
ans =
1.0e+016 *
-0.4504 0.9007 -0.4504
0.9007 -1.8014 0.9007
-0.4504 0.9007 -0.4504
2. 矩阵和数组的算术运算
(1) 矩阵和数组的加+、减运算-
l A 和 B 矩阵必须大小相同才可以进行加减运算。
l 如果 A、B 中有一个是标量,则该标量与矩阵的每个元素进行运算。
(2) 矩阵和数组的乘法*运算
l 矩阵 A 的列数必须等于矩阵 B 的行数,除非其中有一个是标量。
l 数组的乘法运算符为“.*”,表示数组 A 和 B 中的对应元素相乘。A
和 B 数组必须大小相同,除非其中有一个是标量。
x1=[1 2;3 4;5 6];
x2=eye(3,2)
x2 =
1 0
0 1
0 0
x1+x2 %矩阵相加
ans =
2 2
3 5
5 6
x1.*x2 %数组相乘
ans =
1 0
0 4
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