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广17网站一起做网店,优化,中卫平面设计培训,网站登陆怎么做一、Matlab语言环境和线性代数实验 1.Matlab语言环境 Matlab简介 Matlab:Matrix Laboratry 矩阵实验室 Matlab 提供了强大的科学计算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计等功能,被广泛应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分…

一、Matlab语言环境和线性代数实验

1.Matlab语言环境

Matlab简介

·Matlab:Matrix Laboratry 矩阵实验室

·Matlab 提供了强大的科学计算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计等功能,被广泛应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和毕业设计。

·Matlab 功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎

Matlab的特点

·Matlab 是一个交互式软件系统

·Matlab 以矩阵为数据操作的基本单位,但无需预先指定矩阵维数

·提供十分丰富的数值计算函数,方便计算

·命令与数学中的符号、公式非常接近,可读性强

·Matlab 丰富的工具箱(toolbox)

Matlab的命令窗口

·交互式的命令执行方式

  -在Command Window内的提示符(>>)之后输入运算式,并按Enter键即可

  -缺省变量名ans

  -若不想在屏幕上输出结果,可以在语句最后加分号“ ;”

·M命令文件的程序设计方式

  -(M文件的编辑、存储、执行和个性化路径)

Matlab变量

·变量命名原则

-以字母开头,后面可以跟字母、数字和下划线,例如:x1

-变量名称区分字母的大小写:ABC和abc不同

-字母间不可留空格,可以用下划线,例如:dhy_func1

·Matlab语句的通常形式

变量=表达式

-例如:

·系统预定义变量

-pi  圆周率π,其值为imag(log(-1))=imag(pi*i)

-inf / Inf  无穷大

-nan / NaN  Not-aNumber,一个不定值,如0/0

-eps  浮点运算相对精度

-i / j  虚部单位,即\sqrt{-1}

注意:应尽量避免给系统预定义变量重新赋值

·特殊变量 ans

Matlab数值运算

·数学运算符

常用数学函数

上机练习

1.求29的自然对数

2.自然指数e

3.计算

矩阵

·Matlab的操作对象是 矩阵

·矩阵的直接输入

例:A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]

-矩阵用方括号 “[ ]” 括起

-矩阵同一行中的元素之间用空格逗号分隔

-矩阵行与行之间用分号分开

-直接输入法中,分号可以用回车代替

向量的生成

·向量的生成

-直接输入;a=[1,2,3,4]

-冒号创建:x=a:step:b

-生成线性等分向量:x=linspace(a,b,n)

矩阵操作

·提取矩阵的部分元素:冒号运算符

矩阵下标

矩阵的各种处理

矩阵元素赋值

·大矩阵可以把小矩阵作为其元素

例:A=[A;11 12 13](在原矩阵的下方加一行)

常见矩阵生成函数

矩阵操作

·矩阵的转置与共轭转置

'        共轭转置

·查看矩阵的大小:size()

逆矩阵与行列式计算

·矩阵的逆矩阵:inv(A)

·矩阵的行列式:det(A)

·矩阵的秩:rank(A)

矩阵的数组运算

·数组运算:对应元素进行运算

-数组运算包括:点乘、点除、点幂

-相应的数组运算符为:“ .* ”、“ ./ ”、“ .\ ”和“ .^”

向量特殊运算介绍

变量的存储

·存储当前工作空间中的变量

-save  将所有变量存入文件 matlab.mat

-save mydata  将所有变量存入文件 mydata.mat

·存储指定的变量

save  文件名  变量名列表

例:

变量的读取

·将数据文件中的变量载入当前工作空间

·清除当前工作空间中的变量

几个小技巧

Matlab帮助系统

·联机帮助

help        显示指定命令的简短使用说明

·详细使用帮助

doc        以网页形式显示指定命令的帮助页

·Google或Baidu:Matlab矩阵的操作

2.线性代数实验

矩阵的特征值和特征向量

设矩阵A是一个n阶方阵,如果存在数\lambda和一个非零列向量X,使AX=\lambdaX,则数\lambda称为A的特征值,向量X称为A对应于特征值\lambda的特征向量

例:

相关应用:

·写出二次型的标准型

·基因遗传等实验

线性方程组Ax=b求解

当A为满秩矩阵(方阵)时,则x=A^(-1)*b,在Matlab中有两种方式计算上市(推荐使用第二种形式,因为与第一种相比,其求解速度更快,数值更精确)

·x=inv(A) .*b

·x=A . \  b

例:

注意:矩阵运算不要忘记 “  .  ”

齐次方程组Ax=0求解

若A不满秩,则方程有非零解

例:

非齐次线性方程组Ax=b求解

·r(A)=r(A,b)=n,方程有唯一解

x=A/b  或   x=inv(A)*b

 ·r(A)=r(A,b)<n,方程有无穷解

特解:A\b

·用null(A,'r')求得Ax=0的基础解析

例:

http://www.dtcms.com/wzjs/164449.html

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