matlab实验二

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实验2 MATLAB数值计算、符号运算功能

一、实验目的

1、掌握建立矩阵、矩阵分析与处理的方法。

2、掌握线性方程组的求解方法。

3、掌握数据统计和分析方法、多项式的常用运算。

4、掌握求数值导数和数值积分、常微分方程数值求解、非线性代数方程数值求解的方法。

5、掌握定义符号对象的方法、符号表达式的运算法则及符号矩阵运算、符号函数极限及导数、符号函数定积分和不定积分的方法。

二、预习要求

(1)复习4、5、6章所讲内容;

(2)熟悉MATLAB中的数值计算和符号运算的实现方法和主要函数。

三、实验内容

1、已知

29618

20512

885

A

-⎡⎤

⎢⎥

=⎢⎥

⎢⎥

-

⎣⎦

,求A的特征值及特征向量,并分析其数学意义。

>> A=[-29,6,18;20,5,12;-8,8,5];

>> [V,D]=eig(A)

V =

0.7130 0.2803 0.2733

-0.6084 -0.7867 0.8725

0.3487 0.5501 0.4050

D =

-25.3169 0 0

0 -10.5182 0

0 0 16.8351

V为A的特征向量,D为A的特征值,3个特征值是-25.3169、10.5182和16.8351。 >> A*V

ans =

-18.0503 -2.9487 4.6007

15.4017 8.2743 14.6886

-8.8273 -5.7857 6.8190

>> V*D

ans =

-18.0503 -2.9487 4.6007

15.4017 8.2743 14.6886

-8.8273 -5.7857 6.8190

经过计算,A*V=V*D 。

2、 不用rot90函数,实现方阵左旋90°或右旋90°的功能。例如,原矩阵为A ,A 左旋后得到B ,右旋后得到C 。

147102581136912A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,101112789456123B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,321654987121110B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦

提示:先将A 转置,再作上下翻转,则完成左旋90°;如将A 转置后作左右翻转,则完成右旋转90°,可用flipud 、fliplr 函数。

>> a=[1 4 7 10;2 5 8 11;3 6 9 12]

a=

1 4 7 10

2 5 8 11

3 6 9 12

>> B=rot90(a)

B =

10 11 12

7 8 9

4 5 6

1 2 3

>>C= rot90(s,3)

C=

3 2 1

6 5 4

9 8 7

12 11 10

3建立一个5*5矩阵,求它的行列式值、秩。A=fix(10*rand(5)) H=det(A)

Trace=trace(A)

Rank=rank(A)

Norm=norm(A)

A =

2 9 4 0 7

5 9 9 8 3

9 4 7 9 6

9 8 9 6 1

1 1 6 7 7

H =

-12583

Trace =

31

Rank =

5

Norm =

30.1601

4下面是一个线性方程组

123

123

123

111

0.95 234

111

0.67 345

111

0.52 456

x x x

x x x

x x x

++=

++=

++=

(1)求方程的解。

A=[1/2,1/3,1/4;1/3,1/4,1/5;1/4,1/5,1/6]; b=[0.95,0.67,0.52]';

x=inv(A)*b

%(2):

B=[0.95,0.67,0.53]';

x=inv(A)*B

%(3):

cond(A)

x =

1.2000

0.6000

0.6000

x =

3.0000

-6.6000

6.6000

ans =

1.3533e+003

(2)将方程右边向量元素b3=0.52改为0.53再求解,并比较b3的变化和解的相对变化。

A=hilb(4)

A(:,1)=[]

A(4,:)=[]

B=[0.95,0.67,0.52]';

X=inv(A)*B

B1=[0.95,0.67,0.53]';

X1=inv(A)*B1

N=cond(B)

N1=cond(B1)

Na=cond(A) %矩阵A为病态矩阵

A =

1.0000 0.5000 0.3333 0.2500

0.5000 0.3333 0.2500 0.2000

0.3333 0.2500 0.2000 0.1667

0.2500 0.2000 0.1667 0.1429

A =

0.5000 0.3333 0.2500

0.3333 0.2500 0.2000

0.2500 0.2000 0.1667

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