完整全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/61020977 【完整课程列表】 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 01 计算机数学语言描述(共24页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 02 MATLAB语言程序设计基础(共57页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 03 微积分问题的计算机求解(共111页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 04 线性代数问题的计算机求解(共155页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 05 积分变换域复变函数问题的计算机求解(共90页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 06 代数方程与最优化问题的计算机求解(共67页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 07 微分方程问题的计算机求解(共130页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 08 数据插值 函数逼近问题的计算机求解(共100页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 09 概率论与数理统计问题的计算机求解(共104页).ppt 精品推荐教程 清华大学出品 高等应用数学问题的MATLAB求解 10 数学问题的非传统解法(共148页).ppt 00readme.ppt 这篇教程是清华大学出品的“高等应用数学问题的MATLAB求解”系列,涵盖了从基础到高级的MATLAB在解决各种数学问题中的应用。教程详细介绍了如何利用MATLAB进行线性代数问题的计算机求解,这包括了特殊矩阵的输入、矩阵基本分析、矩阵的基本变换、矩阵方程的求解、非线性运算与矩阵函数求值等多个关键主题。 在特殊矩阵的输入部分,教程详细讲解了数值矩阵和符号矩阵的输入方法。数值矩阵包括零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、随机元素矩阵、对角元素矩阵、三对角矩阵、块对角矩阵、Hankel矩阵、Hilbert矩阵及其逆以及Vandermonde矩阵的创建。例如,通过MATLAB的内置函数可以方便地生成这些特殊矩阵,例如`eye()`用于生成单位矩阵,`rand()`用于生成随机元素矩阵,`diag()`用于生成对角元素矩阵等。 对于矩阵的基本分析,教程可能涉及矩阵的维数检查、行列式计算、秩计算、特征值和特征向量的求解等。这些操作是线性代数中解决问题的基础,MATLAB提供了丰富的函数来支持这些运算。 矩阵的基本变换则包括矩阵的加减、乘法、转置、共轭转置、逆矩阵的计算。例如,MATLAB中的`inv()`函数用于计算逆矩阵,`transpose()`和`conj()`用于矩阵的转置和共轭转置。 在矩阵方程的计算机求解章节,教程可能会涵盖线性方程组的求解方法,如高斯消元法、LU分解、QR分解、Cholesky分解等。MATLAB的`linsolve()`、`gaussj()`等函数为这些计算提供了便利。 非线性运算与矩阵函数求值部分,可能会涉及如何使用MATLAB处理矩阵的指数、对数、幂次和其他复杂数学运算。MATLAB的`expm()`函数可以计算矩阵的指数,而`logm()`和`powerm()`则分别用于矩阵的自然对数和幂运算。 此外,教程还包含了习题,旨在帮助学习者巩固所学知识并提高实践能力。通过这个系列教程,学习者不仅可以深入理解线性代数的基本概念,还能掌握如何用MATLAB这一强大的工具高效解决实际的数学问题。对于那些对MATLAB编程和高等应用数学感兴趣的学者或学生来说,这是一个非常有价值的资源集合。
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