matlab中的矩阵的基本运算命令范文
【精选】数学实验一矩阵运算与Matlab命令24
运行
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矩阵的运算(矩阵的加减、数乘、乘积)
C=A1+B1 D=A1-B1 syms c, cA=c*A1 A2=A1(:,1:3), B1 G=A2*B1
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矩阵的运算(矩阵的加减、数乘、乘积)
求解方程组Ax=b x=A\b 若A为可逆方阵, 输出原方程的解x; 若A为nxm(n>m)阵, 且A’A可逆,输出
原方程的最小二乘解x.
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矩阵的运算(求解线性方程组)
求矩阵方程：
设A、B满足关系式：AB＝2B+A,求B。 其中A=[3 0 1; 1 1 0; 0 1 4]。
取出A的1、3行和1、3列的交叉处元素 构成新矩阵A1
程序
A=[1 0 1 1 2;0 1 -1 2 3;
3 0 5 1 0;2 3 1 2 1],
vr=[1, 3];vc=[1, 3];
A1=A(vr, vc)
观察结果
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分块矩阵（矩阵的标识）
将A分为四块，并把它们赋值到矩阵B 中，观察运行后的结果。
3
2
2
35 20 60 45
, B 10
15
50
40
20 12 45 20
将 表 格 写 成 矩 阵 形 式
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计算
输入下面Matlab指令 A=[4 2 3;1 3 2;1 3 3;3 2 2], B=[35 20 60 45;10 15 50 40;20
3 0 5 1 0;2 3 1 2 1]
矩阵在matlab中的基本命令
一、矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则：a、矩阵元素必须在”[ ]”内；b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开；c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开；d、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数；e、矩阵的尺寸不必预先定义。
二，矩阵的创建：1、直接输入法最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。
建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是：e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。
还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
2、利用MATLAB函数创建矩阵基本矩阵函数如下：(1) ones()函数：产生全为1的矩阵，ones(n)：产生n*n维的全1矩阵，ones(m,n)：产生m*n 维的全1矩阵；(2) zeros()函数：产生全为0的矩阵；(3) rand()函数：产生在（0，1）区间均匀分布的随机阵；(4) eye()函数：产生单位阵；(5) randn()函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。
3、利用文件建立矩阵当矩阵尺寸较大或为经常使用的数据矩阵，则可以将此矩阵保存为文件，在需要时直接将文件利用load命令调入工作环境中使用即可。
同时可以利用命令reshape对调入的矩阵进行重排。
reshape(A,m,n)，它在矩阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成m*n的二维矩阵。
二、矩阵的简单操作1．获取矩阵元素可以通过下标（行列索引）引用矩阵的元素，如Matrix(m,n)。
也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。
矩阵元素的序号就是相应元素在内存中的排列顺序。
在MATLAB中，矩阵元素按列存储。
序号(Index)与下标(Subscript )是一一对应的，以m*n矩阵A为例，矩阵元素A(i,j)的序号为(j-1)*m+i。
matlab行列式运算的命令
matlab行列式运算的命令Matlab是一种功能强大的数值计算和科学计算软件，可以进行各种矩阵和行列式运算。
在本文中，我们将介绍一些常用的Matlab命令，用于进行行列式运算。
一、计算行列式的值在Matlab中，可以使用det()函数来计算一个矩阵的行列式值。
该函数的语法为：det(A)其中，A表示待计算行列式的矩阵。
下面是一个示例：A = [1 2; 3 4];d = det(A);这段代码将计算一个2×2矩阵A的行列式的值，并将结果保存在变量d中。
二、计算矩阵的逆逆矩阵是指对于一个n×n的矩阵A，存在一个n×n的矩阵B，使得A×B = B×A = I，其中I是单位矩阵。
在Matlab中，可以使用inv()函数来计算矩阵的逆。
该函数的语法为：B = inv(A)其中，A表示待计算逆矩阵的矩阵，B表示计算得到的逆矩阵。
下面是一个示例：A = [1 2; 3 4];B = inv(A);这段代码将计算一个2×2矩阵A的逆矩阵，并将结果保存在变量B 中。
需要注意的是，不是所有的矩阵都有逆矩阵。
如果一个矩阵没有逆矩阵，那么在Matlab中计算逆矩阵时会出现错误。
三、计算矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行和列进行交换得到的新矩阵。
在Matlab 中，可以使用transpose()函数或者'运算符来计算矩阵的转置。
下面是一个示例：A = [1 2 3; 4 5 6];B = transpose(A);C = A';这段代码将计算一个3×2矩阵A的转置，并将结果分别保存在变量B和C中。
四、计算矩阵的秩矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大个数。
在Matlab中，可以使用rank()函数来计算矩阵的秩。
该函数的语法为：r = rank(A)其中，A表示待计算秩的矩阵，r表示计算得到的秩。
下面是一个示例：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];r = rank(A);这段代码将计算一个3×3矩阵A的秩，并将结果保存在变量r中。
MATLAB矩阵及运算
点乘——元素对元素乘法 叉乘——矩阵对矩阵乘法
对比举例
矩阵的右除、左除
MATLAB的基本处理单元是复数矩阵(标量是一 个1*1的矩阵)。而在《线性代数》理论中没有除 法运算。所以定义了除法为乘法的逆运算。
注意:因为矩阵乘法不满足交换律,即一般 A*B≠B*A，所以除法要考虑“右除”、“左 除”。
2.1.2 变量
变量的命名规则: 1）变量名、函数名对字母的大、小写敏感。 2）变量名由字母、数字和下划线构成。第一个
字母必须是英文字母。 3）有字符个数限制（版本5.0 ：最多31个字符）
2.1.2 变量
MATLAB系统默认变量
重点
（注意大小写！）
i或j:
虚单元 正确:5+7j 错误：5＋j7
2.1表达式
表达式 （即语句）:将变量、数值、函数 用操作符连接起来,就构成了表达式 。
例如：a=(10j+sqrt(10))/2; ％注释 ☆行末的“;”用于抑制结果在屏幕上显示
例如： sin(a)，sin(b) ，a+b ☆同在一行的表达式，必须用“，”分开
2.2 矩阵的产生与操作
矩阵的产生:
A./Baa31//b b1 3
a2/b2 a4/b4
B.\A
A.\Bbb31//aa13 bb42//aa42B./A
分析:
K/N＝K*inv(N)
因为N不是方阵,没有逆 阵，所以报告错误。
K\N＝inv(K)*N
因为K的逆阵尺寸2×2， N的尺寸2×3，所以结 果矩阵2×3。
矩阵元素的指数运算
这种战略取得了成功：使人们不在编程细节上化 精力，把注意力集中到科学计算的方法和建模合理性等 大问题上。
如何使用Matlab进行矩阵运算
如何使用Matlab进行矩阵运算随着科学技术的不断发展，矩阵运算在各个领域的应用日益广泛。
Matlab作为一款功能强大的数学软件，其矩阵运算能力非常强大。
本文将介绍如何使用Matlab进行矩阵运算，希望能对读者在科学研究和工程实践中的矩阵计算有所帮助。
一、Matlab的基本矩阵运算1. 创建矩阵在Matlab中，可以使用一对方括号`[]`来创建矩阵。
例如，要创建一个3行3列的矩阵A，可以使用如下命令：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]。
这样就创建了一个元素分别为1到9的3行3列矩阵。
2. 矩阵加法和减法Matlab中可以使用加号和减号来进行矩阵的加法和减法运算。
例如，要计算矩阵A和B的和，可以使用命令C = A + B；要计算矩阵A和B的差，可以使用命令D = A - B。
3. 矩阵乘法Matlab中使用乘号`*`来进行矩阵的乘法运算。
例如，要计算矩阵A和B的乘积，可以使用命令C = A * B。
需要注意的是，矩阵乘法是满足结合律的，即A *(B * C) = (A * B) * C。
4. 矩阵转置在Matlab中，可以使用单引号`'`来对矩阵进行转置操作。
例如，对矩阵A进行转置，可以使用命令B = A'。
需要注意的是，转置操作只能应用于二维矩阵。
5. 求逆矩阵在Matlab中，可以使用inv函数来求解矩阵的逆矩阵。
例如，要求矩阵A的逆矩阵，可以使用命令B = inv(A)。
需要注意的是，只有方阵才有逆矩阵。
6. 矩阵的特征值和特征向量Matlab中可以使用eig函数来求解矩阵的特征值和特征向量。
例如，要求矩阵A的特征值和特征向量，可以使用命令[V,D] = eig(A)，其中V为特征向量矩阵，D 为特征值对角矩阵。
二、Matlab的高级矩阵运算1. 矩阵的点乘和叉乘Matlab中使用.*和.^来进行矩阵的点乘和叉乘运算。
例如，要计算矩阵A和B 的点乘，可以使用命令C = A .* B；要计算矩阵A和B的叉乘，可以使用命令D =A .^ B。
matlab矩阵运算实验报告
matlab矩阵运算实验报告Matlab矩阵运算实验报告一、引言矩阵运算是数学和工程领域中的重要概念之一，它在各个领域中都有广泛的应用。
Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的矩阵运算功能，可以帮助我们进行高效的数值计算和数据处理。
本实验报告将介绍Matlab中的矩阵运算功能，并通过实例展示其在实际问题中的应用。
二、矩阵运算的基本概念矩阵是由若干个数按照行和列排列形成的一个矩形阵列，它是线性代数中的基本工具。
在Matlab中，矩阵可以通过直接输入数值或使用内置函数生成。
矩阵运算包括加法、减法、乘法、转置等操作，这些操作可以对矩阵的每个元素进行运算，也可以对整个矩阵进行运算。
三、矩阵运算的实例分析1. 矩阵的创建与赋值在Matlab中，可以使用以下命令创建一个矩阵，并对其进行赋值操作：A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];这样就创建了一个3行3列的矩阵A，并对其进行了赋值。
可以通过输入A来查看矩阵A的内容。
2. 矩阵的加法与减法矩阵的加法和减法是按照对应元素进行运算的。
例如，对于两个3行3列的矩阵A和B，可以使用以下命令进行加法运算：C = A + B;同样地，可以使用以下命令进行减法运算：D = A - B;这样就得到了矩阵C和D。
3. 矩阵的乘法矩阵的乘法是按照行乘以列的方式进行的。
例如，对于一个3行2列的矩阵A和一个2行4列的矩阵B，可以使用以下命令进行乘法运算：C = A * B;这样就得到了一个3行4列的矩阵C。
4. 矩阵的转置矩阵的转置是将矩阵的行和列进行交换的操作。
例如，对于一个3行2列的矩阵A，可以使用以下命令进行转置操作：B = A';这样就得到了一个2行3列的矩阵B。
四、矩阵运算的应用实例矩阵运算在实际问题中有着广泛的应用。
以下是一个简单的实例，通过矩阵运算来解决线性方程组的问题。
假设有一个线性方程组：2x + y = 4x + 3y = 6可以将其表示为矩阵形式：A = [2, 1; 1, 3];B = [4; 6];通过矩阵运算可以求解出未知数x和y的值：X = A \ B;这样就得到了未知数x和y的值。
Matlab 矩阵的运算
(1) 矩阵加减运算 假定有两个矩阵A和B，则可以由A+B和 A-B实现矩阵的加减运算。 运算规则是：若A和B矩阵的维数相同， 则可以执行矩阵的加减运算，A和B矩阵的相 应元素相加减。如果A与B的维数不相同，则 MATLAB将给出错误信息，提示用户两个矩 阵的维数不匹配。 (2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵A和B，若A为m×n矩阵， B为n×p矩阵，则C=A*B为m×p矩阵。
关系运算符的运算法则为： (1) 当两个比较量是标量时，直接比较两 数的大小。若关系成立，关系表达式结果为1， 否则为0。 (2) 当参与比较的量是两个维数相同的矩 阵时，比较是对两矩阵相同位置的元素按标 量关系运算规则逐个进行，并给出元素比较 结果。最终的关系运算的结果是一个维数与 原矩阵相同的矩阵，它的元素由0或1组成。
例3-3 先建立 5×5矩阵A，然后将A的第一 行元素乘以1，第二行乘以2，…，第五行乘 以5。 A=[17,0,1,0,15;23,5,7,14,16;4,0,13,0,22; 10,12,19,21,3;11,18,25,2,19]; D=diag(1:5); D*A %用D左乘A，对A的每行 乘以一个指定常数
3.3 字符串
在MATLAB中，字符串是用单撇号(‘)括 起来的字符序列。 MATLAB 将字符串当作一个行向量， 每个元素对应一个字符，其标识方法和数值 向量相同。也可以建立多行字符串矩阵。
字符串是以ASCII码形式存储的。abs和 double函数都可以用来获取字符串矩阵所对 应的ASCII码数值矩阵。 相反，char函数可以把ASCII码矩阵转换 为字符串矩阵。
3.2.4 方阵的行列式
把一个方阵看作一个行列式，并对其按 行列式的规则求值，这个值就称为矩阵所对 应的行列式的值。 在MATLAB中，求方阵A所对应的行列 式的值的函数是det(A)。
matlab m行n列的矩阵定义
matlab m行n列的矩阵定义全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在MATLAB中，矩阵是一种非常重要的数据结构，它由m行n列的元素组成，可以存储各种数值类型的数据，并且支持各种数学运算。
在本文中，我们将详细介绍如何在MATLAB中定义m行n列的矩阵。
要定义一个m行n列的矩阵，我们可以使用MATLAB中的矩阵赋值语法。
要定义一个3行4列的矩阵，我们可以这样做：```matlabA = [1, 2, 3, 4; 5, 6, 7, 8; 9, 10, 11, 12];```在这个例子中，我们定义了一个3行4列的矩阵A，其中的每个元素都是一个整数。
在MATLAB中，矩阵的行和列是以分号和逗号来分隔的，分号表示行的结束，逗号表示列的分隔。
```matlabB = zeros(3, 4);```这样就创建了一个3行4列的全零矩阵B。
同样，我们也可以使用ones函数来创建一个全一矩阵：这样就创建了一个3行4列的全一矩阵C。
除了全零矩阵和全一矩阵外，MATLAB还提供了一些其他常用的内置函数来创建特定类型的矩阵，比如eye函数用来创建单位矩阵、rand函数用来创建随机矩阵等。
除了使用内置函数来创建矩阵外，我们还可以通过矩阵运算来生成新的矩阵。
我们可以将两个矩阵相加来生成一个新的矩阵：这样就生成了一个新的3行4列的矩阵D，其中的每个元素都是对应位置上两个矩阵元素的和。
类似地，我们还可以进行矩阵的减法、乘法、除法等运算。
在MATLAB中，矩阵的定义和操作是非常灵活和方便的。
我们可以通过矩阵赋值语法、内置函数、矩阵运算等多种方法来定义和操作矩阵，从而满足不同的需求。
希望本文对您了解如何在MATLAB中定义m行n列的矩阵有所帮助。
如果您有任何疑问或意见，欢迎在下方留言讨论。
第二篇示例：MATLAB是一门强大的科学计算软件，可以用于处理和分析各种数学问题。
在MATLAB中，矩阵是一种非常常见且重要的数据结构，可以用来存储和处理多维数据。
matlab编程例题
matlab编程例题Matlab是一种高级的计算机编程语言和数学计算软件。
它具有强大的数据处理和可视化功能，可以用于各种科学计算、数据分析、模拟和建模等领域。
本文将介绍一些常见的Matlab编程例题，帮助初学者掌握Matlab的基本编程技能。
1. 矩阵运算矩阵是Matlab中最基本的数据类型之一，可以进行各种数学运算。
下面是一些矩阵运算的例子：a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; %定义一个3×3的矩阵b = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90]; %定义另一个3×3的矩阵c = a + b; %矩阵加法d = a - b; %矩阵减法e = a * b; %矩阵乘法f = a' %矩阵转置运行上面的代码，可以得到以下结果：c =11 22 3344 55 6677 88 99d =-9 -18 -27-36 -45 -54-63 -72 -81e =300 360 420660 810 9601020 1260 1500f =1 4 72 5 83 6 92. 绘图Matlab具有强大的绘图功能，可以绘制各种二维和三维图形。
下面是一些绘图的例子：x = linspace(0, 2*pi, 100); %生成一个包含100个点的等间隔向量y = sin(x); %计算sin函数plot(x, y); %绘制sin函数图像z = peaks(25); %生成一个25×25的山峰矩阵surf(z); %绘制3D山峰图像运行上面的代码，可以得到以下结果：sin函数图像：3D山峰图像：3. 文件读写Matlab可以读写各种文件格式，包括文本文件、Excel文件、图像文件等。
下面是一些文件读写的例子：fid = fopen('data.txt', 'r'); %打开名为“data.txt”的文本文件data = fscanf(fid, '%f'); %读取文件中的数据fclose(fid); %关闭文件plot(data); %绘制数据图像A = xlsread('data.xlsx'); %读取名为“data.xlsx”的Excel 文件plot(A(:, 1), A(:, 2)); %绘制Excel文件中的数据图像运行上面的代码，可以得到以下结果：文本文件数据图像：Excel文件数据图像：4. 函数编写Matlab中的函数是一种可重复使用的代码块，可以让程序更加模块化和可读性更高。
matlab中的基本运算
matlab中的基本运算基本运算是MATLAB中最基础的操作之一，它涵盖了数值计算、数据处理和绘图等各个方面。
本文将详细介绍MATLAB中的基本运算，包括算术运算、矩阵运算、逻辑运算和位运算等。
一、算术运算算术运算是最基本的运算之一，MATLAB中支持的算术运算包括加法、减法、乘法和除法等。
例如，可以使用"+"符号进行两个数的加法运算，用"-"符号进行减法运算，用"*"符号进行乘法运算，用"/"符号进行除法运算。
此外，还可以使用"^"符号进行幂运算，使用"sqrt"函数进行开方运算。
二、矩阵运算MATLAB中的矩阵运算是其强大功能之一。
可以使用矩阵进行加法、减法、乘法和除法等运算。
例如，可以使用"+"符号进行矩阵的逐元素加法运算，用"-"符号进行逐元素减法运算，用"*"符号进行矩阵的乘法运算，用"./"符号进行矩阵的逐元素除法运算。
三、逻辑运算逻辑运算在MATLAB中广泛应用于判断条件和控制流程。
MATLAB 支持的逻辑运算有与、或、非和异或等。
例如，可以使用"&&"符号进行逻辑与运算，用"||"符号进行逻辑或运算，用"~"符号进行逻辑非运算，用"xor"函数进行逻辑异或运算。
四、位运算位运算是对二进制数进行逐位操作的运算。
MATLAB支持的位运算有与、或、非、异或、左移和右移等。
例如，可以使用"&"符号进行位与运算，用"|"符号进行位或运算，用"~"符号进行位非运算，用"xor"函数进行位异或运算，用"<<"符号进行左移运算，用">>"符号进行右移运算。
MATLAB基础(矩阵运算和矩阵操作)2
223445.68
数学运算符号及标点符号
+ — * .* / ./ ^ 减法运算 乘法运算 点乘运算 除法运算 点除运算 乘幂运算
加法运算，适用于两个数或两个同阶矩阵相加
（1）MATLAB的每条命令后，若为逗号或无标点符号， .^ 点乘幂运算 则显示命令的结果；若命令后为分号，则禁止显示结果. \ 后面所有文字为注释. （2）“%” 反斜杠表示左除. 36 （3） “...”表示续行.
10
命令窗口
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14
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16
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18
Editpath or pathtool
20
‘帮助’的使用
help 命令：已知命令 lookfor命令：知道命令的关键词 MATLAB Help:命令查找，索引，说明书 Demo
2.2345e+005
>> format rat >> 223445.6778987654
>> format bank >> 223445.6778987654
ans =
ans =
670337/3 >> format long e >> 223445.6778987654 ans = 2.234456778987654e+005
39
clear命令用于删除MATLAB工作空间中的变 量。 who和whos这两个命令用于显示在MATLAB工 作空间中已经驻留的变量名清单。 who命令只显示出驻留变量的名称，whos在给 出变量名的同时，还给出它们的大小、所占 字节数及数据类型等信息。
matlab matrix 矩阵基本运算
第1章矩阵及其基本运算MATLAB，即“矩阵实验室”，它是以矩阵为基本运算单元。
因此，本书从最基本的运算单元出发，介绍MATLAB的命令及其用法。
1.1 矩阵的表示1.1.1 数值矩阵的生成1．实数值矩阵输入MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。
当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。
不管是任何矩阵（向量），我们可以直接按行方式输入每个元素：同一行中的元素用逗号（，）或者用空格符来分隔，且空格个数不限；不同的行用分号（；）分隔。
所有元素处于一方括号（[ ]）内；当矩阵是多维（三维以上），且方括号内的元素是维数较低的矩阵时，会有多重的方括号。
如：>> Time = [11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]Time =11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10>> X_Data = [2.32 3.43；4.37 5.98]X_Data =2.433.434.375.98>> vect_a = [1 2 3 4 5]vect_a =1 2 3 4 5>> Matrix_B = [1 2 3；>> 2 3 4；3 4 5]Matrix_B = 1 2 32 3 43 4 5>> Null_M = [ ] %生成一个空矩阵2．复数矩阵输入复数矩阵有两种生成方式：第一种方式例1-1>> a=2.7;b=13/25;>> C=[1,2*a+i*b,b*sqrt(a); sin(pi/4),a+5*b,3.5+1]C=1.0000 5.4000 + 0.5200i 0.85440.7071 5.3000 4.5000第2种方式例1-2>> R=[1 2 3;4 5 6], M=[11 12 13;14 15 16]R =1 2 34 5 6M =11 12 1314 15 16>> CN=R+i*MCN =1.0000 +11.0000i2.0000 +12.0000i3.0000 +13.0000i4.0000 +14.0000i5.0000 +15.0000i6.0000 +16.0000i1.1.2 符号矩阵的生成在MATLAB中输入符号向量或者矩阵的方法和输入数值类型的向量或者矩阵在形式上很相像，只不过要用到符号矩阵定义函数sym，或者是用到符号定义函数syms，先定义一些必要的符号变量，再像定义普通矩阵一样输入符号矩阵。
MATLAB中的矩阵运算
哈 工 程 大 学 数 值 计 算 软 件
●randn生成正态分布的随机阵 生成正态分布的随机阵 randn(n)生成 ×n的正态随机阵； 生成n× 的正态随机阵 的正态随机阵； 生成 randn(m,n),randn([m,n])生成 ×n的正态随机阵； 生成m× 的正态随机阵 的正态随机阵； 生成 randn(size(A))生成与矩阵 大小相同的正态随机阵。 生成与矩阵A大小相同的正态随机阵 生成与矩阵 大小相同的正态随机阵。 （５）其它基本运算 左右翻转； 上下翻转； ●fliplr(A) 将A左右翻转；●flipud(A) 将A上下翻转； 左右翻转 上下翻转 旋转90度 返回Ａ ● rot90(A) 将 A旋转 度 。 ● tril(A)返回 Ａ 的下三角部分 ； 旋转 返回 的下三角部分； tril(A,k)返回Ａ第Ｋ 条对角线以下部分，Ｋ＝０为主对角线， 返回Ａ 条对角线以下部分，Ｋ＝０为主对角线， 返回 Ｋ＞０为主对角线以上，Ｋ＜０为主对角线以下。 Ｋ＞０为主对角线以上，Ｋ＜０为主对角线以下。 返回Ａ ●triu(A), triu(A,K)返回Ａ的上三角部分，其它同上。 返回 的上三角部分，其它同上。 返回以向量v为主对角线的矩阵 ●diag(v)返回以向量 为主对角线的矩阵； 返回以向量 为主对角线的矩阵； diag(v,k) 若 v 是 n 个 元 素 的 向 量 ， 则 它 返 回 一 个 大 小 为 n+abs(k)方阵，向量 位于第 条对角线上。K=0代表主对角线 方阵， 位于第k条对角线上 方阵 向量v位于第 条对角线上。 代表主对角线 为主对角线以上， 为主对角线以下。 ， k>0为主对角线以上，k<0为主对角线以下。 diag(A)以向量 为主对角线以上 为主对角线以下 以向量 形式， 返回Ａ 的主对角线元素； 对于矩阵Ａ 形式 ， 返回 Ａ 的主对角线元素 ； diag(A,k)对于矩阵 Ａ ， 返回 对于矩阵 由第k条对角线构成的列向量 条对角线构成的列向量。 由第 条对角线构成的列向量。
matlab中的矩阵的基本运算命令我的回忆
1.1 矩阵的表示1.2 矩阵运算1.2.14 特殊运算1．矩阵对角线元素的抽取函数diag格式X = diag(v,k) %以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素，当k=0时，v为X的主对角线；当k>0时，v为上方第k条对角线；当k<0时，v为下方第k条对角线。
X = diag(v) %以v为主对角线元素，其余元素为0构成X。
v = diag(X,k) %抽取X的第k条对角线元素构成向量v。
k=0：抽取主对角线元素；k>0：抽取上方第k条对角线元素；k<0抽取下方第k条对角线元素。
v = diag(X) %抽取主对角线元素构成向量v。
2．上三角阵和下三角阵的抽取函数tril %取下三角部分格式L = tril(X) %抽取X的主对角线的下三角部分构成矩阵LL = tril(X,k) %抽取X的第k条对角线的下三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。
函数triu %取上三角部分格式U = triu(X) %抽取X的主对角线的上三角部分构成矩阵UU = triu(X,k) %抽取X的第k条对角线的上三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。
3．矩阵的变维矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape”，前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对于一个矩阵的操作。
（1）“：”变维（2）Reshape函数变维格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵BB = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…B = reshape(A,[m n p…]) %同上B = reshape(A,siz) %由si z决定变维的大小，元素个数与A中元素个数相同。
（5）复制和平铺矩阵函数repmat格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块，即B由m×n块A平铺而成。
matlab 矩阵运算
matlab 矩阵运算矩阵(matrix)是一种由多个数字构成的结构，它可以用来表示多种不同的数学问题和概念。
矩阵运算是指使用矩阵进行计算的处理工作，它是数学中最基本且最有用的技术之一，用于处理复杂的数学问题。
matlab阵操作的基本概念在matlab中，可以定义任意大小的矩阵，其中矩阵的每一列代表一个向量。
一个向量是一组数，它可以用来表示一个变量，比如位置、速度、加速度等。
在matlab中，可以使用矩阵运算来解决各种数学问题，并进行更多高级和复杂的数学运算。
matlab的矩阵操作包括：数乘、矩阵的加法与减法、矩阵的转置、矩阵的乘法、矩阵的乘方等。
数乘是将矩阵乘以一个数，可以把矩阵中的每一个元素乘以这个数。
加法与减法的矩阵运算是将两个等大的矩阵相加或相减，元素之间的操作是加法或减法。
矩阵转置是将矩阵中行和列互换，这种操作能够使得矩阵得以更加高效地运作。
矩阵乘法是将两个矩阵相乘，这样做会生成一个新的矩阵，其值由这两个矩阵中的每个元素相乘而得到。
最后，矩阵的乘方操作指的是对矩阵进行N次乘方运算，通过这种方式可以通过连续的乘法来快速求出矩阵的N次方。
matlab操作矩阵的实战方法maatlab提供了一个专门的矩阵操作界面，可以轻松地操纵矩阵。
首先，要定义矩阵，可以使用matlab的命令行或是图形化界面。
在matlab的命令行中，可以使用矩阵创建命令定义一个矩阵：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];这样就创建了一个3*3的矩阵A。
如果想要进行一些数值计算，可以使用matlab中的算术操作符号，如：B = A + 1其中，B矩阵的元素均比A矩阵的元素多1，即：B = [2 3 4; 5 6 7; 8 9 10]如果要求矩阵的转置，则可以使用如下命令：C = A其中，C矩阵为A转置，即：C = [1 4 7; 2 5 8; 3 6 9]在matlab中，还可以求矩阵的乘法：D = A*C此例中D矩阵为A与C相乘，即：D = [30 36 42;66 81 96;102 126 150]最后，在matlab中还可以进行矩阵乘方运算，如：E = A ^ 3此例中，E矩阵为A的3次方，即：E = [468 576 684; 1062 1311 1560; 1656 2052 2448]总结以上就是matlab矩阵运算的整体介绍，matlab的矩阵运算包括：数乘、矩阵的加法与减法、矩阵的转置、乘法和乘方。
矩阵在matlab中的基本命令
一、矩阵的表示在MATLA B中创建矩阵有以下规则：a、矩阵元素必须在”[]”内；b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开；c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开；d、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数；e、矩阵的尺寸不必预先定义。
二，矩阵的创建：1、直接输入法最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。
建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是：e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。
还可以用li nspac e函数产生行向量，其调用格式为：linspa ce(a,b,n) ，其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。
2、利用MATL AB函数创建矩阵基本矩阵函数如下：(1) ones()函数：产生全为1的矩阵，ones(n)：产生n*n维的全1矩阵，ones(m,n)：产生m*n 维的全1矩阵；(2) zeros()函数：产生全为0的矩阵；(3) rand()函数：产生在（0，1）区间均匀分布的随机阵；(4) eye()函数：产生单位阵；(5) randn()函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。
3、利用文件建立矩阵当矩阵尺寸较大或为经常使用的数据矩阵，则可以将此矩阵保存为文件，在需要时直接将文件利用load命令调入工作环境中使用即可。
同时可以利用命令res hape对调入的矩阵进行重排。
reshap e(A,m,n)，它在矩阵总元素保持不变的前提下，将矩阵A重新排成m*n的二维矩阵。
二、矩阵的简单操作1．获取矩阵元素可以通过下标（行列索引）引用矩阵的元素，如 Matrix(m,n)。
也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。
matlab矩阵运算
矩阵操作
改变矩阵的形状： 改变矩阵的形状：reshape
reshape(A,m,n): 将矩阵元素按 列方向 进行重组 重组后得到的新矩阵的元素个数 必须与原矩阵元素个数相等！ 必须与原矩阵元素个数相等！
矩阵操作
查看矩阵的大小： 查看矩阵的大小：size
size(A) 列出矩阵 A 的行数和列数 size(A,1) 返回矩阵 A 的行数 size(A,2) 返回矩阵 A 的列数
例： 解下列方程组
x + y =1 （） 1 (定解方程组） x − y = 4 x + 2y + z =1 （2） （不定方程组） 3 x − 2 y + z = 4 x + 2y =1 （3） 3 x − 2 y = 4 (超定方程组） x− y =2 x + 2y =1 （4） （奇异方程组） 2 x + 4 y = 2
矩阵的 Kronecker 乘积
乘积的定义 矩阵 Kronecker 乘积的定义
设A是n×m矩阵，B是p×q矩阵，则A与B的kronecker乘积为： a11 B a12 B … a1m B a B a B … a B 22 2m C = A ⊗ B = 21 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ an1 B an 2 B … anm B
矩阵基本运算
矩阵的除法： 、 矩阵的除法：/、\ 右除和左除 除法
若 A 可逆方阵，则 B/A <==> A 的逆右乘 B <==> B*inv(A) A\B <==> A 的逆左乘 B <==> inv(A)*B 通常，矩阵除法可以理解为 X=A\B <==> A*X=B X=B/A <==> X*A=B 行数相等时即可进行 时即可进行左除 当 A 和 B 行数相等时即可进行左除 当 A 和 B 列数相等时即可进行右除 列数相等时即可进行右除 时即可进行
matlab计算矩阵阶梯状行最简形命令
MATLAB 是一款强大的数学软件，它提供了丰富的数学计算功能和编程接口。
上线性代数中，矩阵的阶梯状行最简形是一个重要的概念，它能够帮助我们对矩阵进行简化和求解，而 MATLAB 中也提供了相应的命令来实现这一功能。
在本文中，我们将介绍 MATLAB 中用于计算矩阵阶梯状行最简形的命令，对该命令进行详细的讲解，并给出一些实际的例子来帮助读者更好地理解和运用这一功能。
一、MATLAB 计算矩阵阶梯状行最简形命令概述1.1 MATLAB中的 rref 函数MATLAB 中提供了一个非常有用的函数 rref，它可以计算矩阵的阶梯状行最简形。
该函数的基本语法如下：```MATLABrref(A)```其中 A 表示输入的矩阵，rref 函数将返回矩阵 A 的阶梯状行最简形。
需要注意的是，rref 函数返回的结果是一个新的矩阵，原始的矩阵 A 不会被修改。
1.2 rref 函数的功能和用途rref 函数的主要功能是将输入的矩阵化简为阶梯状行最简形，它可以帮助我们进行矩阵的求解、分析和运算。
上线性代数和线性方程组的求解中，矩阵的阶梯状行最简形是非常重要的，它可以帮助我们快速理解和求解复杂的线性关系。
二、rref 函数的使用方法和示例2.1 rref 函数的基本使用方法在 MATLAB 中使用 rref 函数非常简单，只需要输入待求解的矩阵 A 即可。
我们有一个矩阵 A：```A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 10]```我们可以直接调用 rref 函数对该矩阵进行化简：```MATLABrref(A)通过这个简单的例子，我们可以快速了解 rref 函数的基本使用方法和语法规则。
2.2 rref 函数的示例应用为了更好地理解 rref 函数的功能和用途，我们可以通过一些实际的例子来演示它的应用。
我们有一个线性方程组：```2x + y + z = 2x - y + z = 33x + 2y - z = 4```我们可以将这个方程组表示为矩阵形式：```A = [2, 1, 1; 1, -1, 1; 3, 2, -1]b = [2; 3; 4]其中 A 表示系数矩阵，b 表示常数向量。
matlab矩阵乘法
matlab矩阵乘法MATLAB是一种功能强大的软件环境，它可以用来执行复杂的数学运算，其中包括矩阵乘法。
本文将介绍在MATLAB环境中实现矩阵乘法的基本原理和过程。
矩阵乘法是一种重要的数学操作，它可以将两个矩阵进行乘法运算，以计算出新的结果矩阵。
它是进行矩阵运算的非常基本的方法，可以用来求解复杂的矩阵问题。
在MATLAB环境中，矩阵乘法的主要用法是“*”，它的用法是将一个矩阵乘以另一个矩阵来计算新的结果矩阵。
例如，假设有两个3x3矩阵A和B，想要计算出它们的乘积矩阵C，可以使用MATLAB的“*”命令，如下所示：C = A * B在这里，A和B是乘积的两个输入矩阵，而C是新产生的结果矩阵。
注意，一定要确保在乘积中所用到的矩阵行数与列数是一致的，否则将无法使用“*”计算乘积。
此外，另一种重要的矩阵乘法方法是“. *”运算符。
它的作用是将一个矩阵的元素分别与另一个矩阵的元素进行乘法运算，然后将结果形成新的矩阵。
例如，假设有两个3x3矩阵A和B，想要计算它们的元素乘积矩阵C，可以使用MATLAB的“. *”命令，如下所示： C = A .* B这里，A和B是两个输入矩阵，而C是新产生的元素乘积矩阵。
相比“*”命令，“. *”会对A和B中的每个单独元素进行乘法运算，所以行数与列数不必完全相同，这样可以提高矩阵乘法的应用范围。
此外，MATLAB还提供了矩阵乘法的另一个方法，称为矩阵乘积的指数级计算，使用此方法将更快地完成复杂的矩阵乘法运算。
它的实现方式是通过分解矩阵，以对矩阵的乘积进行更简单及更快的计算。
综上所述，MATLAB环境提供了多种用于实现矩阵乘法的方法，包括“*”、“. *”和矩阵乘积指数级计算等。
它们都有自己的使用场景，可以用来解决复杂的矩阵问题，从而大大提高数学研究的效率。
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1.1 矩阵的表示1.2 矩阵运算1.2.14 特殊运算1．矩阵对角线元素的抽取函数diag格式X = diag(v,k) %以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素，当k=0时，v为X的主对角线；当k>0时，v为上方第k条对角线；当k<0时，v为下方第k条对角线。
X = diag(v) %以v为主对角线元素，其余元素为0构成X。
v = diag(X,k) %抽取X的第k条对角线元素构成向量v。
k=0：抽取主对角线元素；k>0：抽取上方第k条对角线元素；k<0抽取下方第k条对角线元素。
v = diag(X) %抽取主对角线元素构成向量v。
2．上三角阵和下三角阵的抽取函数tril %取下三角部分格式L = tril(X) %抽取X的主对角线的下三角部分构成矩阵LL = tril(X,k) %抽取X的第k条对角线的下三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。
函数triu %取上三角部分格式U = triu(X) %抽取X的主对角线的上三角部分构成矩阵UU = triu(X,k) %抽取X的第k条对角线的上三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。
3．矩阵的变维矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape”，前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对于一个矩阵的操作。
（1）“：”变维（2）Reshape函数变维格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵BB = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…B = reshape(A,[m n p…]) %同上B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小，元素个数与A中元素个数相同。
（5）复制和平铺矩阵函数repmat格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块，即B由m×n块A平铺而成。
B = repmat(A,[m n]) %与上面一致B = repmat(A,[m n p…]) %B由m×n×p×…个A块平铺而成repmat(A,m,n) %当A是一个数a时，该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。
1.3 矩阵分解1.3.1 Cholesky分解函数chol格式R = chol(X) %如果X为n阶对称正定矩阵，则存在一个实的非奇异上三角阵R，满足R'*R = X；若X非正定，则产生错误信息。
[R,p] = chol(X) %不产生任何错误信息，若X为正定阵，则p=0，R与上相同；若X非正定，则p为正整数，R是有序的上三角阵。
1.3.2 LU分解矩阵的三角分解又称LU分解，它的目的是将一个矩阵分解成一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，即A=LU。
函数lu格式[L,U] = lu(X) %U为上三角阵，L为下三角阵或其变换形式，满足LU=X。
[L,U,P] = lu(X) %U为上三角阵，L为下三角阵，P为单位矩阵的行变换矩阵，满足LU=PX。
1.3.3 QR分解将矩阵A分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的乘积。
函数qr格式[Q,R] = qr(A) %求得正交矩阵Q和上三角阵R，Q和R满足A=QR。
[Q,R,E] = qr(A) %求得正交矩阵Q和上三角阵R，E为单位矩阵的变换形式，R的对角线元素按大小降序排列，满足AE=QR。
[Q,R] = qr(A,0) %产生矩阵A的“经济大小”分解[Q,R,E] = qr(A,0) %E的作用是使得R的对角线元素降序，且Q*R=A(:, E)。
R = qr(A) %稀疏矩阵A的分解，只产生一个上三角阵R，满足R'*R = A'*A，这种方法计算A'*A时减少了内在数字信息的损耗。
[C,R] = qr(A,b) %用于稀疏最小二乘问题：minimize||Ax-b||的两步解：[C,R] = qr(A,b)，x = R\c。
R = qr(A,0) %针对稀疏矩阵A的经济型分解[C,R] = qr(A,b,0) %针对稀疏最小二乘问题的经济型分解函数qrdelete格式[Q,R] = qrdelete(Q,R,j) %返回将矩阵A的第j列移去后的新矩阵的qr分解函数qrinsert格式[Q,R] = qrinsert(Q,R,j,x) %在矩阵A中第j列插入向量x后的新矩阵进行qr分解。
若j大于A的列数，表示在A的最后插入列x。
1.3.6 特征值分解函数eig格式 d = eig(A) %求矩阵A的特征值d，以向量形式存放d。
d = eig(A,B) %A、B为方阵，求广义特征值d，以向量形式存放d。
[V,D] = eig(A) %计算A的特征值对角阵D和特征向量V，使AV=VD成立。
[V,D] = eig(A,'nobalance') %当矩阵A中有与截断误差数量级相差不远的值时，该指令可能更精确。
'nobalance'起误差调节作用。
[V,D] = eig(A,B) %计算广义特征值向量阵V和广义特征值阵D，满足AV=BVD。
[V,D] = eig(A,B,flag) % 由flag指定算法计算特征值D和特征向量V，flag的可能值为：'chol' 表示对B使用Cholesky 分解算法，这里A为对称Hermitian矩阵，B为正定阵。
'qz' 表示使用QZ算法，这里A、B为非对称或非Hermitian矩阵。
说明一般特征值问题是求解方程：解的问题。
广义特征值问题是求方程：解的问题。
1.3.7 奇异值分解函数svd格式s = svd (X) %返回矩阵X的奇异值向量[U,S,V] = svd (X) %返回一个与X同大小的对角矩阵S，两个酉矩阵U和V，且满足= U*S*V'。
若A为m×n阵，则U为m×m阵，V为n×n阵。
奇异值在S的对角线上，非负且按降序排列。
[U,S,V] = svd (X,0) %得到一个“有效大小”的分解，只计算出矩阵U的前n列，矩阵S的大小为n×n。
1.4 线性方程的组的求解我们将线性方程的求解分为两类：一类是方程组求唯一解或求特解，另一类是方程组求无穷解即通解。
可以通过系数矩阵的秩来判断：若系数矩阵的秩r=n（n为方程组中未知变量的个数），则有唯一解；若系数矩阵的秩r<n，则可能有无穷解；线性方程组的无穷解= 对应齐次方程组的通解+非齐次方程组的一个特解；其特解的求法属于解的第一类问题，通解部分属第二类问题。
1.4.1 求线性方程组的唯一解或特解（第一类问题）这类问题的求法分为两类：一类主要用于解低阶稠密矩阵——直接法；另一类是解大型稀疏矩阵——迭代法。
1．利用矩阵除法求线性方程组的特解（或一个解）方程：AX=b解法：X=A\b2．利用矩阵的LU、QR和cholesky分解求方程组的解（1）LU分解：LU分解又称Gauss消去分解，可把任意方阵分解为下三角矩阵的基本变换形式（行交换）和上三角矩阵的乘积。
即A=LU，L为下三角阵，U为上三角阵。
则：A*X=b 变成L*U*X=b所以X=U\(L\b) 这样可以大大提高运算速度。
命令[L，U]=lu (A)（2）Cholesky分解若A为对称正定矩阵，则Cholesky分解可将矩阵A分解成上三角矩阵和其转置的乘积，即：其中R为上三角阵。
方程A*X=b 变成所以（3）QR分解对于任何长方矩阵A，都可以进行QR分解，其中Q为正交矩阵，R为上三角矩阵的初等变换形式，即：A=QR方程A*X=b 变形成QRX=b所以X=R\(Q\b)1.4.2 求线性齐次方程组的通解在Matlab中，函数null用来求解零空间，即满足A•X=0的解空间，实际上是求出解空间的一组基（基础解系）。
格式z = null % z的列向量为方程组的正交规范基，满足。
% z的列向量是方程AX=0的有理基1.4.3 求非齐次线性方程组的通解非齐次线性方程组需要先判断方程组是否有解，若有解，再去求通解。
因此，步骤为：第一步：判断AX=b是否有解，若有解则进行第二步第二步：求AX=b的一个特解第三步：求AX=0的通解第四步：AX=b的通解= AX=0的通解+AX=b的一个特解。
1.6 秩与线性相关性1.6.1 矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性矩阵A的秩是矩阵A中最高阶非零子式的阶数；向量组的秩通常由该向量组构成的矩阵来计算。
函数rank格式k = rank(A) %返回矩阵A的行（或列）向量中线性无关个数k = rank(A,tol) %tol为给定误差1.6.2 求行阶梯矩阵及向量组的基行阶梯使用初等行变换，矩阵的初等行变换有三条：1．交换两行（第i、第j两行交换）2．第i行的K倍3．第i行的K倍加到第j行上去通过这三条变换可以将矩阵化成行最简形，从而找出列向量组的一个最大无关组，Matlab将矩阵化成行最简形的命令是rref或rrefmovie。
函数rref或rrefmovie格式R = rref(A) %用高斯—约当消元法和行主元法求A的行最简行矩阵R[R,jb] = rref(A) %jb是一个向量，其含义为：r = length(jb)为A的秩；A(:, jb)为A的列向量基；jb中元素表示基向量所在的列。
[R,jb] = rref(A,tol) %tol为指定的精度rrefmovie(A) %给出每一步化简的过程1.7 稀疏矩阵技术1.7.1 稀疏矩阵的创建函数sparse格式S = sparse(A) %将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即由A的非零元素和下标构成稀疏矩阵S。
若A本身为稀疏矩阵，则返回A本身。
S = sparse(m,n) %生成一个m×n的所有元素都是0的稀疏矩阵S = sparse(i,j,s) %生成一个由长度相同的向量i，j和s定义的稀疏矩阵S，其中i，j是整数向量，定义稀疏矩阵的元素位置(i,j)，s是一个标量或与i，j长度相同的向量，表示在(i,j)位置上的元素。
S = sparse(i,j,s,m,n) %生成一个m×n的稀疏矩阵，(i,j)对应位置元素为si，m = max(i)且n =max(j)。
S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) %生成一个m×n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，nzmax的值必须大于或者等于向量i和j的长度。
1.7.2 将稀疏矩阵转化为满矩阵函数full格式A=full(S) %S为稀疏矩阵，A为满矩阵。