Matlab在线性代数中的应用.ppt
合集下载
Matlab在线性代数中的应用1讲课讲稿
else disp('A不可逆');
end
思考：如何用求逆阵或初等变换法解方程组？
3 行列式与方程组求解
解方程：
3211 3 2 2 x2 1
0 5132 7 x2 1 3 2
% 求解符号行列式方程
clear
% 清除各种变量
syms x
% 定义x为符号变量
A=[3,2,1,1;3,2,2-x^2,1;5,1,3,2;7-x^2,1,3,2]
4 向量组的线性相关性及方程组的通解
求非齐次线性方程组的通解
2x1 4x2 x3 4x4 16x5 2
3x31x1
6x2 6x2
2x3 4x3
6x4 23x5 6x4 19x5
7 23
x1 2x2 5x3 2x4 19x5 43
4 向量组的线性相关性及方程组的通解
ห้องสมุดไป่ตู้
% 求齐次线性方程组的通解
• 矩阵除法
– 矩阵求逆 inv(A)，如果det(A)等于或很接近零，Matlab会提示出错 – “左除”与“右除”，左乘或右乘矩阵的逆，A\或/A
2 矩阵的基本运算
• 幂运算 ^ A*A*A=A^5 • 转置 ´ 理论学习中，A的转置表示为AT，在Matlab中用“´”表示
3 行列式与方程组求解
Matlab在线性代数中的应用1
1 矩阵赋值
•赋值语句一般形式 变量=表达式（或数） 如：输入a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
显示a = 1 2 3 456 789
输入x=[-1.2 sqrt(3) (1+2+3)/5*4] 显示x=-1.2000 1.7321 4.8000 规则：矩阵元素放在方括号中，元素之间以空格或逗号分 隔，不同行以分号分隔，语句结尾用回车或逗号将显示结 果
MATLAB06Matlab在线性代数中的应用PPT课件
第零个月#0 ：一开始只有一对兔子 第一个月#1 ：经过一个月，两只兔子都有繁殖能力，
但是怀孕期是一个月，所以还是只有一对兔子。 第二个月#2 ：经过两个月後，原来两只兔子生出一对
一公一母的兔子，所以现在有两对兔子。 第三个月#3 ：经过三个月後，最开始的一对兔子又生
出一对兔子，但第二对兔子才刚有繁殖能力，所以 现在是三对兔子。 第四个月#4 ：以此类推，现在是五对兔子。 第五个月#5 ：以此类推，现在是八对兔子。
通常，矩阵除法可以理解为
X=A\B X=B/A
<==> A*X=B <==> X*A=B
A 和 B 行数相等时才可进行左除
A 和 B 列数相等时才可进行右除
（3）用矩阵除法求解求解恰定方程
Ax = b x = A\b
利用除法求解时，不用 先对矩阵A求逆，而是 直接进行计算，即保证 计算的精度，又节省大 量的计算时间。
F n A*F n, 其中：
a1 a2
1
0
A0 1
0 0
a3 0 0
1
am
0
0
0 m m
f n 1
，
F
n
f
n
2
f n m m 1
于是：
F n A * F n 1 A2 * F n 2 AkF n k AniF i
例：Fibonacci序列
在1202年，Fibonacci 注意到了一个兔 子的繁殖问题，他假设一开始有一只公的兔 子与一只母的兔子刚出生，每只兔子再经过 一个月後就有繁殖能力，而兔子的怀孕期是 一个月，而一旦母兔子拥有繁殖能力时，它 每个月都会生产，而且生出来的兔子是一公 一母，最後一个条件是，兔子不会死掉。在 这种理想状况下，问题来了：经过一年（十 二个月）後，总共运算高
用matlab解决线性代数的问题
• 用方括号将矩阵元素包围，先输入第一行， 再输入第二行，等等。 • 行元素之间用逗号或空格分隔开来 • 不同列之间用分号或者enter键分隔开来
生成向量（1）
• 初值:步长:终值 生成从初值开始、以步长为间隔、小于或等于终值的行向量 如果不设步长，则默认步长为1
x是行向量；x’是其转置，为列向量
节约计算时间的技巧
对于需要对其元素循环赋值的矩阵，可预先对整个矩阵赋值，例如赋值为零矩阵。 以某20X500个循环的 脚本为例：
提示：循环越多，矩阵越大， 节约计算时间就越重要。
利用函数生成矩阵（2）
• eye(n)生成n×n的单位矩阵； eye (m,n)生成m×n的单位矩阵； eye(size(A))生成与A同维数的单位矩阵
– AX=B的解是X=A\B，等价于inv(A)*B – XA=B的解是X=B/A，等价于B*inv(A)
• • • • • • • •
方矩阵A的行列式：det(A) 方矩阵A的逆：inv(A) 矩阵A的共轭转置：A’ 矩阵A的转置：conj(A’) 方矩阵A的乘方：A^n 方矩阵A的迹：trace(A) 矩阵A的秩：rank(A) 方矩阵A的特征向量(矩阵)v和特征值(对角矩阵) d ： [v d]=eig(A) • 对矩阵A作行初等变换化为行最简矩阵：rref(A) • 对矩阵A作奇异值分解：svd(A)
用matlab解决线性代数的问题
张宏浩
Matlab的一些常识
• • • • • • • • pi表示圆周率π=3.14159… i或j表示虚数单位sqrt(-1) conj(x)：取x的复共轭 log(x)：以e为底的对数函数ln(x) log10(x)：以10为底的对数函数 exp(x)：指数函数e^x sin(x),cos(x),tan(x),cot(x)：三角函数 asin(x),acos(x),atan(x),acot(x)：反三角函数
生成向量（1）
• 初值:步长:终值 生成从初值开始、以步长为间隔、小于或等于终值的行向量 如果不设步长，则默认步长为1
x是行向量；x’是其转置，为列向量
节约计算时间的技巧
对于需要对其元素循环赋值的矩阵，可预先对整个矩阵赋值，例如赋值为零矩阵。 以某20X500个循环的 脚本为例：
提示：循环越多，矩阵越大， 节约计算时间就越重要。
利用函数生成矩阵（2）
• eye(n)生成n×n的单位矩阵； eye (m,n)生成m×n的单位矩阵； eye(size(A))生成与A同维数的单位矩阵
– AX=B的解是X=A\B，等价于inv(A)*B – XA=B的解是X=B/A，等价于B*inv(A)
• • • • • • • •
方矩阵A的行列式：det(A) 方矩阵A的逆：inv(A) 矩阵A的共轭转置：A’ 矩阵A的转置：conj(A’) 方矩阵A的乘方：A^n 方矩阵A的迹：trace(A) 矩阵A的秩：rank(A) 方矩阵A的特征向量(矩阵)v和特征值(对角矩阵) d ： [v d]=eig(A) • 对矩阵A作行初等变换化为行最简矩阵：rref(A) • 对矩阵A作奇异值分解：svd(A)
用matlab解决线性代数的问题
张宏浩
Matlab的一些常识
• • • • • • • • pi表示圆周率π=3.14159… i或j表示虚数单位sqrt(-1) conj(x)：取x的复共轭 log(x)：以e为底的对数函数ln(x) log10(x)：以10为底的对数函数 exp(x)：指数函数e^x sin(x),cos(x),tan(x),cot(x)：三角函数 asin(x),acos(x),atan(x),acot(x)：反三角函数
Matlab在线性代数中的应用
控制设计
利用Matlab的控制设计方法，如PID控制、状态反馈控制等，可以 设计出有效的控制系统。
THANKS
感谢观看
利用Matlab的图像处理函数，可以从图像中提取 特征，如边缘、角点等，用于目标检测和识别。
在控制系统中的应用
系统建模
使用Matlab的控制系统工具箱，可以对系统进行建模，如线性时 不变系统、非线性系统等。
系统分析和仿真
通过Matlab的控制系统函数，可以对系统进行稳定性分析、控制 性能分析和仿真测试。
向量运算
向量的基本运算
包括向量的加法、减法、数乘、向量的模等。
向量的内积和外积
内积和外积是描述向量之间关系的运算，用于计算向量的长度、角 度等。
向量运算的实际应用
向量运算在物理、工程等领域有广泛应用，如描述物体运动轨迹、计 算力的合成等。
特征值与特征向量
01
特征值和特征向量 的定义
特征值和特征向量是描述矩阵特 性的重要概念，用于描述矩阵变 换的性质。
04
Matlab在线性代数中的优势与 局限性
优势
高效计算能力
Matlab提供了强大的矩阵运算 和数值计算功能，使得线性代
数问题的求解更加高效。
可视化工具
Matlab内置了丰富的可视化工 具，可以直观地展示线性代数 中的向量、矩阵和线性变换等 概念。
易于学习和使用
Matlab的语法相对简单，使得 线性代数运算变得容易理解和 实现。
解的精度和稳定性
Matlab在线性方程组求解过程中考虑了精 度和稳定性问题，能够提供可靠的解。
向量运算和特征值问题
向量运算
Matlab支持向量的基本运算 ，如加法、减法、数乘、点 积等。
利用Matlab的控制设计方法，如PID控制、状态反馈控制等，可以 设计出有效的控制系统。
THANKS
感谢观看
利用Matlab的图像处理函数，可以从图像中提取 特征，如边缘、角点等，用于目标检测和识别。
在控制系统中的应用
系统建模
使用Matlab的控制系统工具箱，可以对系统进行建模，如线性时 不变系统、非线性系统等。
系统分析和仿真
通过Matlab的控制系统函数，可以对系统进行稳定性分析、控制 性能分析和仿真测试。
向量运算
向量的基本运算
包括向量的加法、减法、数乘、向量的模等。
向量的内积和外积
内积和外积是描述向量之间关系的运算，用于计算向量的长度、角 度等。
向量运算的实际应用
向量运算在物理、工程等领域有广泛应用，如描述物体运动轨迹、计 算力的合成等。
特征值与特征向量
01
特征值和特征向量 的定义
特征值和特征向量是描述矩阵特 性的重要概念，用于描述矩阵变 换的性质。
04
Matlab在线性代数中的优势与 局限性
优势
高效计算能力
Matlab提供了强大的矩阵运算 和数值计算功能，使得线性代
数问题的求解更加高效。
可视化工具
Matlab内置了丰富的可视化工 具，可以直观地展示线性代数 中的向量、矩阵和线性变换等 概念。
易于学习和使用
Matlab的语法相对简单，使得 线性代数运算变得容易理解和 实现。
解的精度和稳定性
Matlab在线性方程组求解过程中考虑了精 度和稳定性问题，能够提供可靠的解。
向量运算和特征值问题
向量运算
Matlab支持向量的基本运算 ，如加法、减法、数乘、点 积等。
matlab教程ppt(完整版)
转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
matlab在线性代数中的应用
A(2,:) = -A(2,1)/A(1,1)*A(1,:)+A(2,:); A1=A, A(3,:) = -A(3,1)/A(1,1)*A(1,:)+A(3,:); A2=A, A(3,:) = -A(3,2)/A(2,2)*A(2,:)+A(3,:); A3=A,
得 A1 =
A2=
A3=
1 0 2 1 0 0 1 0 0
0 1 -1 0 1 -1 0 1 0
7 -23 9 7 -23 -5 7 -23 -28
B1= 1 -4 0 B2 = 1 0 -2 B3 = 1 0 0 B0 = 1 -4 -6
0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1
0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1
请读者从三次消元中归纳出消元法的语法规则.如果选第i 行为基准行,其第k列的元素为基准元素,则要把第j行第k列的 元素消元为零,应该执行下列程序: A(j,:)=-A(j,k)/A(i,k)*A(i,:)+A(j,:) 可以专门编成一个消元子程序. 读者还可以观察这几个初等变换矩阵的构成特点.不难验证 B0=B3*B2*B1.要注意,这几个乘子相乘的次序是不能颠倒的.
解这个矩阵方程可以用下列几种方法.
方法一: 用消元法将其增广矩阵[A,b]化为最简行阶梯形 式(Reduced Row Echelon Form) .MATLAB用它第一个字母的缩 写rref作为命令.程序如下: A=[6,1,6,-6; 1,-1,9,9; -2,4,0,-4; 4,2,7,-5]; b=[7; 5; -7; -9] U=rref([A,b]) 程序运行的结果为: 1.00
0 3 0 1 0 2 0 0 1 8 (柠檬酸) , (小苏打) , (碳酸钠) , (水) , (二氧化碳) 6 0 1 6 1 2 7 1 3 8
用MATLAB做线性代数实验
【2】参数方程解的判别 【注意】 ：含有参数情况的线性方程组的解的情况讨论，不能直接使用 Matlab 中 的函数：rank,rref,因为 Matlab 会默认这些参数及其表达式不等于零。因此，应 该编写独立的过程加以讨论。 试就参数 s 的各种情况，讨论下述线性方程组的解的情况：
sx y z 1 x sy z s 。 2 x y sz s
p1 ( x ) q( x ) p2 ( x ) r ( x ) , d (r ( x )) d ( p2 ( x ))
例如，求多项式 f ( x ) x 3 6 x 2 11 x 6 , g( x ) x 5 2 x 2 1 的最大公因式和最小公倍 式。 p=[1 -6 11 -6]; q=[1 0 0 -2 0 1]; [q1,r1]=deconv(q,p) [q2,r2]=deconv(p,r1(4:6)) %注意保证第一个分量不能为零 [q3,r3]=deconv(r1(4:6),r2(3:4))
x2 x3 2 x2 3 x 2
分解为最简分式之和的程序如下：
-0.5000 - 1.3229i -1.0000 r = [] 结果表示出来即是：
f ( x)
如果是在实数范围内分解：
0.25 0.4725 i x 0.51.3229 i
0.25 0.4725 i x 0.51.3229 i
用 MATLAB 做线性代数实验
1. 多项式运算
【1】表示方法与根 表示方法：降幂，向量形式. 例如， p( x ) 2 x x 3 x5 被表示为向量 p=[-1 0 1 0 2 0] 而不是 p=[0 2 0 1 0 -1] 或者 p=[2 1 -1]. 相关 MATLAB 函数 函数名 含义 %注意保证第一个分量不能为零
MATLAB经典教程(全)PPT课件
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律，包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示，研究信号的频谱结构和频率特性，包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面，它们之间存在对应关系，可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ，帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法，包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵，若存在数λ和n维非零向量x，使得Ax=λx ，则称λ为A的特征值，x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。
【matlab-7】Matlab与线性代数（一）
【matlab-7】Matlab与线性代数（⼀）⼀、线性代数基本⽅程组基本⽅程组：矩阵表⽰：解决问题的视⾓：1、解联⽴⽅程的视⾓ (⾏阶梯变换 & 矩阵运算)着重研究解x，即研究线性⽅程组的解法。
中学⾥的解⽅程和MATLAB的矩阵除法就是这样。
要点：矩阵的每⼀⾏代表⼀个⽅程，m⾏代表m个线性联⽴⽅程。
n列代表n个变量。
如果m是独⽴⽅程数，根据m<n、m=n、m>n确定⽅程是 ‘⽋定’、‘适定’ 还是 ‘超定’。
对这三种情况都会求解了，研究就完成了。
必须剔除⾮独⽴⽅程。
⾏阶梯形式、⾏列式和秩的概念很⼤程度上为此⽬的⽽建⽴。
2、向量空间中向量的合成的视⾓ (⽤向量空间解⽅程组)把A各列看成n个m维基本向量，线性⽅程组看成基向量的线性合成：要点：解x是这些基向量的系数。
它可能是常数(适定⽅程)，也可能成为其中的⼀个⼦空间(⽋定⽅程) 。
要建⽴其⼏何概念，并会求解或解空间。
3、线性变换或映射的视⾓ (线性变换及其特征)把b看成变量y，着重研究把Rn空间的x变换为Rm空间y 的效果，就是研究线性变换系数矩阵A的特征对变换的影响。
要点：就是要找到适当的变换，使研究问题的物理意义最为明晰。
特征值问题就是⼀例。
⼆、线性代数建模与应⽤概述介绍⼀些⼤的系统⼯程中使⽤线性代数的情况，使读者知道为什么线性代数在近⼏⼗年来变得如此的重要。
Leontief教授把美国的经济⽤500个变量的500个线性⽅程来描述，在1949年利⽤当时的计算机解出了42×42的简化模型，使他于1973年获得诺贝尔经济奖，从⽽⼤⼤推动了线性代数的发展。
把飞⾏器的外形分成若⼲⼤的部件，每个部件沿着其表⾯⼜⽤三维的细⽹格划分出许多⽴⽅体，这些⽴⽅体包括了机⾝表⾯以及此表⾯内外的空⽓。
对每个⽴⽅体列写出空⽓动⼒学⽅程，其中包括了与它相邻的⽴⽅体的共同边界变量，这些⽅程通常都已经简化为线性⽅程。
对⼀个飞⾏器，⼩⽴⽅体的数⽬可以多达400,000个，⽽要解的联⽴⽅程可能多达2,000,000个。
Matlab在线性代数中的应用
2017年4月6日星期四
Matlab 软件在线性代数的应用
11
（3）矩阵的输入 A=[2,3,5;1,3,5;6,9,4] %行之间要用分号隔开 A= 2 3 5 1 3 5 6 9 4 m=input('请输入初始量，m=')； 请输入初始量，m= 问题：输入A(2,3)，结果如何？输入A(7)又如何？ 注意：变量名开头必须是英文字母，变量名对字母 大小写是区分的.
环境中。在这里可以实现工程计算、算法研究、符
号运算、建模和仿真、原型开发、数据分析及可视
化、科学和工程绘图、应用程序设计(包括图形用户
界面设计)等等功能。
2017年4月6日星期四
Matl出的优势，它现在已 成为世界上应用最广泛的工程计算软件。在美国等发 达国家的大学里MATLAB是一种必须掌握的基本工具， 而在国外的研究设计单位和工业部门，更是研究和解
2017年4月6日星期四
Matlab 软件在线性代数的应用
19
7.联机求助 例： help sqrt %将显示出平方根sqrt 命令的功能和使用方式
2017年4月6日星期四
Matlab 软件在线性代数的应用
20
8. 数据格式命令说明
format short 1.4142 短格式，显示5位 format long 1.41421356237310 长格式，显示15位 format short e 1.4142e+000 最优化短格式，5位加指数 format long e 1.41421356237310 e+000 最优化长格式，15 位加指数 format hex 3ff6a09e667f3bed 十六进制,货币银行格式， 小数点后2位 format bank 1.41 货币银行格式，小数点后2位 format rat 1395/985 有理格式 format + + 紧密格式，显示数据+，－，
Matlab 软件在线性代数的应用
11
（3）矩阵的输入 A=[2,3,5;1,3,5;6,9,4] %行之间要用分号隔开 A= 2 3 5 1 3 5 6 9 4 m=input('请输入初始量，m=')； 请输入初始量，m= 问题：输入A(2,3)，结果如何？输入A(7)又如何？ 注意：变量名开头必须是英文字母，变量名对字母 大小写是区分的.
环境中。在这里可以实现工程计算、算法研究、符
号运算、建模和仿真、原型开发、数据分析及可视
化、科学和工程绘图、应用程序设计(包括图形用户
界面设计)等等功能。
2017年4月6日星期四
Matl出的优势，它现在已 成为世界上应用最广泛的工程计算软件。在美国等发 达国家的大学里MATLAB是一种必须掌握的基本工具， 而在国外的研究设计单位和工业部门，更是研究和解
2017年4月6日星期四
Matlab 软件在线性代数的应用
19
7.联机求助 例： help sqrt %将显示出平方根sqrt 命令的功能和使用方式
2017年4月6日星期四
Matlab 软件在线性代数的应用
20
8. 数据格式命令说明
format short 1.4142 短格式，显示5位 format long 1.41421356237310 长格式，显示15位 format short e 1.4142e+000 最优化短格式，5位加指数 format long e 1.41421356237310 e+000 最优化长格式，15 位加指数 format hex 3ff6a09e667f3bed 十六进制,货币银行格式， 小数点后2位 format bank 1.41 货币银行格式，小数点后2位 format rat 1395/985 有理格式 format + + 紧密格式，显示数据+，－，
matlab中的 线性代数
全0阵
B= 000 000
ones函数是形成元素皆为 1 的矩阵 A=ones(2), %A= ones (n) 创建n×n全1 的矩阵 A= 11 11 B=ones(2,3) B= 111 111
% B= ones (m，n)
创建m×n全1的矩阵
eye则是产生一个单位矩阵
A= eye (2),
④也可对先前建立的阵列 进行修改 如A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A= 1 4 7 2 5 8 3 6 9
A(2,3) = 5
A= 1 4 7
2 5 8 3 5 9
% 改变位於第二行，第三列的元素值
⑤利用“：”表达式获得子矩阵 A(:,j) % 表示取A矩阵的第j列全部元素； A(i,:) %表示取A矩阵第i行的全部元素； A(i,j) %表示取A矩阵第i行、第j列的元素 A(i:i+m,:) %表示取A矩阵第i～i+m行的全部元素； A(:,k:k+m) %表示取A矩阵第k～k+m列的全部元素 A(i:i+m,k:k+m) %表示取A矩阵第i～i+m行内，并
A与B的对应元素相乘 将非奇异矩阵正交化 两个向量的内积
eig(A) [X,D]=eig(A)
A^n A.*B 第i行与第j行互换
用k乘以A的第i行 A的i行加上第j行k倍
A([i,j],:)=A([j,i],:)
A(i,:)=k*A(i,:) A(i,:)=A(i,:)+k*A(i,:)
例：用LU分解法求解下列方程组的解
12 x 1 3 x 2 3 x 3 15 16 x 1 3 x 2 x 3 13 x1 x 2 x 3 6
B= 000 000
ones函数是形成元素皆为 1 的矩阵 A=ones(2), %A= ones (n) 创建n×n全1 的矩阵 A= 11 11 B=ones(2,3) B= 111 111
% B= ones (m，n)
创建m×n全1的矩阵
eye则是产生一个单位矩阵
A= eye (2),
④也可对先前建立的阵列 进行修改 如A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A= 1 4 7 2 5 8 3 6 9
A(2,3) = 5
A= 1 4 7
2 5 8 3 5 9
% 改变位於第二行，第三列的元素值
⑤利用“：”表达式获得子矩阵 A(:,j) % 表示取A矩阵的第j列全部元素； A(i,:) %表示取A矩阵第i行的全部元素； A(i,j) %表示取A矩阵第i行、第j列的元素 A(i:i+m,:) %表示取A矩阵第i～i+m行的全部元素； A(:,k:k+m) %表示取A矩阵第k～k+m列的全部元素 A(i:i+m,k:k+m) %表示取A矩阵第i～i+m行内，并
A与B的对应元素相乘 将非奇异矩阵正交化 两个向量的内积
eig(A) [X,D]=eig(A)
A^n A.*B 第i行与第j行互换
用k乘以A的第i行 A的i行加上第j行k倍
A([i,j],:)=A([j,i],:)
A(i,:)=k*A(i,:) A(i,:)=A(i,:)+k*A(i,:)
例：用LU分解法求解下列方程组的解
12 x 1 3 x 2 3 x 3 15 16 x 1 3 x 2 x 3 13 x1 x 2 x 3 6
2024年度Matlab简介PPT课件
2024/2/2
7
Matlab基础知识
02
2024/2/2
8
数据类型与变量声明
数据类型
Matlab支持多种数据类型，包括数值型 、字符型、逻辑型、结构体、单元数组 等。
VS
变量声明
在Matlab中，变量无需事先声明，可以 直接赋值使用。同时，Matlab也支持显 式声明变量类型和大小。
2024/2/2
通过系数矩阵和常数向量表示线性方程组， 例如`Ax = b`。
2024/2/2
求解方法
利用Matlab内置函数`solve()`或左除运算符``求解 线性方程组，例如`x = Ab`。
解的性质
讨论线性方程组解的存在性、唯一性和稳定 性等问题。
15
特征值和特征向量计算实例
特征值和特征向量定义
介绍特征值和特征向量的概念和性质。
图像处理功能展示
展示了图像处理工具箱中的基本功能，如滤波、变换等。
地图制作与可视化
介绍了如何使用数据可视化工具箱制作地图并进行可视化展示。
2024/2/2
22
数值计算与优化方
05
法探讨
2024/2/2
23
插值法、拟合曲线原理及实现
插值法基本概念
通过已知数据点，估计未知数 据点的方法。
2024/2/2
件执行不同的代码块。
循环语句
02
Matlab提供了for循环和while循环两种循环结构，用于重复执
行某段代码。
其他流程控制语句
03
Matlab还支持break、continue、return等流程控制语句，用
于在特定条件下控制程序的执行流程。
11
函数定义和调用方式
基础篇-第9章-Matlab在线性代数中的应用
9.1.4 混合积
定义： 三个向量 a ， b ， c 共面的充分必要条件是 (a,b,c)=0。 混合积的性质：
(1) (a,b,c) = (b,c,a) = (c,a,b) = - (b,a,c) = - (a,c,b) = - (c,b,a)。
(2) (a×b)c=a(b×c)。 定义：设 a ，b ，c 是空间中三个向量，则 (a*b)*c 称为三个向量 a ，b ，c 的 混合积，记作[a b c] 或 (a,b,c) 或 (abc)。 【例9-9】 向量a=(1,2,3),b=(2,3,4),c=(5,2,1),求a·(b×c)的混合积。 a=[1 2 3] a=1 b=2 c =5 v = -2 2 3 2 3 4 1 >> b=[2 3 4] >> c=[5 2 1]
2
-2 1 0
5/3
-4/3 0 1
写出通解： syms k1 k2 x=k1*B(:,1)+k2*B(:,2) x= [ 2*k1+5/3*k2] [ -2*k1-4/3*k2] [ k1] %写出方程组的通解
[
k2]
%让通解表达式更加精美 [2 k1 + 5/3 k2 ] [ [ [ [ [ k2 k1 ] ] ] ] ] [-9.3.3
因此步骤为：
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。 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。 【例9-20】 求解方程组的解。
《Matlab的应用》课件
滤波器类型
01
低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器
等。
滤波器设计
02 根据应用需求，选择合适的滤波器类型和参数。
信号变换
03
包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，用于将
信号从一种表示形式转换到另一种表示形式。
06
Matlab在机器学习中的应 用
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集 ，通过算法让机器基于数据进行 自我学习，并做出预测或决策。
控制系统的Simulink优化
通过Simulink的优化工具，可以对控制系统参数进行优化，提高系统 性能。
05
Matlab在信号处理中的应 用
信号处理基础
信号分类
根据不同特性，信号可以分为连续信号和离散信号、确定性信号 和随机信号等。
信号表示法
可以用多种方式表示信号，如时间域、频域、复数域等。
信号处理目的
01
优势
02
广泛应用于学术界和工业界，拥有庞大的 用户社区和丰富的资源。
03
支持多种操作系统，包括Windows、 Linux和Mac OS。
04
可与其他编程语言（如C、Python）进行 集成，方便用户进行混合编程。
02
Matlab基础操作
Matlab编程基础
01
命令行交互模式
介绍Matlab的命令行交互模式，包 括输入命令和查看结果。
《Matlab的应用》PPT课件
目 录
• Matlab简介 • Matlab基础操作 • Matlab在科学计算中的应用 • Matlab在控制系统中的应用 • Matlab在信号处理中的应用 • Matlab在机器学习中的应用
(数学建模教材)34附录二Matlab在线性代数中的应用
附录二 Matlab 在线性代数中的应用§1 向量组的线性相关性求列向量组 A 的一个最大线性无关组可用命令 rref(A)将 A 化成行最简形，其中单 位向量对应的列向量即为最大线性无关组所含向量，其它列向量的坐标即为其对应向量 用最大线性无关组线性表示的系数。
例 1 求下列矩阵列向量组的一个最大无关组。
- 2 4 -1 3 -1 2 0 3 ϒ 10 6 2 3 2 /'- 2 - 6∞A = '∞ 3 ∞' 2 ' ∞ƒ3 4 ≤ 解 编写 M 文件 ex1.m 如下： format rata=[1,-2,-1,0,2;-2,4,2,6,-6;2,-1,0,2,3;3,3,3,3,4]; b=rref(a) 求得b = 1 0 0 0 0 1 0 0 1/3 2/3 0 0 0 0 1 0 16/3 -1/9 -1/3 0记矩阵 A 的五个列向量依次为α1 、α2 、α3 、α4 、α5 ，则α1 、α2 、α4 是列向 量组的一个最大无关组。
且有α = 1 α + 2 α = 16 α 3ϒ 2 - 1 α - 1α . ， α 3 1 2 5 1 2 4339 3 2 - 1/1 4/ ∞ϒ ' ∞ ' 例 2 设 A = [a 1 , a 2 , a 3 ] = ' 2 '≤- 1 - 1 2 2 ∞ ， B = [b 1 , b 2 ] = ' 03∞ ，2 ∞ƒ '≤- 4 2∞ƒ3验证 a 1 , a 2 , a 3 是 R 的一个基，并把 b 1 , b 2 用这个基线性表示。
解 编写 M 文件 ex2.m 如下： format rata=[2,2,-1;2,-1,2;-1,2,2];b=[1,4;0,3;-4,2]; c=rref([a,b])求得c= 1 0 0 0 1 0 0 0 1 2/3 -2/3 -1 4/3 1 2/322 4 23 说明 a 1 , a 2 , a 3 是 R 的一个基，且有 b 1 = a 1 - a 2 - a 3 ，b 2 = a 1 + a 2 + a 3 。
matlab教程ppt(完整版)
早在20世纪90年代初，欧美等发达国家的大学就将MATLAB列为一种必须掌握 的编程语言。近几年来，国内的很多大学也将MATLAB列为了本科生必修课程。
与Maple、Mathematica数学计算软件相比，MATLAB以数值计算见长，而 Maple等以符号运算见长，能给出解析解和任意精度解，而处理大量数据的能力 远不如MATLAB。
• 2002年7月，推出了Matlab 6.5(R13)，在这一版本中Simulink升级到了5.0，性能有 了很大提高，另一大特点是推出了JIT程序加速器，Matlab的计算速度有了明显的 提高。 • 2005年9月，推出了MAILAB 7.1(Release14 SP3)，在这一版本中Simulink升级到了 6.3，软件性能有了新的提高，用户界面更加友好。值得说明的是，Matlab V7.1版 采用了更先进的数学程序库，即“LAPACK”和“BLAS”。
主要参考书 ➢ 《精通MATLAB 6.5》张志涌 等编著，北航出版，2003年 ➢ 《高等应用数学问题的Matlab求解》 薛定宇等著，清华大学出
版社，2004年 ➢ 《Matlab程序设计与应用》 刘卫国主编，高等教育出版社
2023/4/19
Application of Matlab Language
• MathWorks公司，目前仍然是私人企业，并未上市，这和Jack Little个人理念有关， 他认为MATLAB的设计方向应该一直是以顾客的需求与软件的完整性为首要目标，而不是以 盈利为主要目的，因此MATLAB一直是在稳定中求进步，而不会因为上市而遭受股东左右其 发展方向。这也是为什么MATLAB新版本总是姗姗来迟的原因，因为他们不会因为市场的需 求而推出不成熟的产品。此外，由于Jack Little保守的个性，也使得MathWorks不曾跨足 MATLAB/Simulink以外的行业，当前商场上纷纷扰扰的并购或分家，MathWorks完全是 绝缘体。 • Cleve Moler至今仍是该公司的首席科学家，他以60多岁的高龄，还常常亲自进行撰写 程序的工作，非常令人佩服。如果你有数值运算方面的高水平问题，寄到 MathWorks 后， 大部份还是会由 Cleve Moler亲自回答。在1994年，Pentium芯片曾发生Fdiv的bug， 当时Cleve Moler是第一个以软件方式解决此 bug的人，曾一时脍炙人口。
与Maple、Mathematica数学计算软件相比，MATLAB以数值计算见长，而 Maple等以符号运算见长，能给出解析解和任意精度解，而处理大量数据的能力 远不如MATLAB。
• 2002年7月，推出了Matlab 6.5(R13)，在这一版本中Simulink升级到了5.0，性能有 了很大提高，另一大特点是推出了JIT程序加速器，Matlab的计算速度有了明显的 提高。 • 2005年9月，推出了MAILAB 7.1(Release14 SP3)，在这一版本中Simulink升级到了 6.3，软件性能有了新的提高，用户界面更加友好。值得说明的是，Matlab V7.1版 采用了更先进的数学程序库，即“LAPACK”和“BLAS”。
主要参考书 ➢ 《精通MATLAB 6.5》张志涌 等编著，北航出版，2003年 ➢ 《高等应用数学问题的Matlab求解》 薛定宇等著，清华大学出
版社，2004年 ➢ 《Matlab程序设计与应用》 刘卫国主编，高等教育出版社
2023/4/19
Application of Matlab Language
• MathWorks公司，目前仍然是私人企业，并未上市，这和Jack Little个人理念有关， 他认为MATLAB的设计方向应该一直是以顾客的需求与软件的完整性为首要目标，而不是以 盈利为主要目的，因此MATLAB一直是在稳定中求进步，而不会因为上市而遭受股东左右其 发展方向。这也是为什么MATLAB新版本总是姗姗来迟的原因，因为他们不会因为市场的需 求而推出不成熟的产品。此外，由于Jack Little保守的个性，也使得MathWorks不曾跨足 MATLAB/Simulink以外的行业，当前商场上纷纷扰扰的并购或分家，MathWorks完全是 绝缘体。 • Cleve Moler至今仍是该公司的首席科学家，他以60多岁的高龄，还常常亲自进行撰写 程序的工作，非常令人佩服。如果你有数值运算方面的高水平问题，寄到 MathWorks 后， 大部份还是会由 Cleve Moler亲自回答。在1994年，Pentium芯片曾发生Fdiv的bug， 当时Cleve Moler是第一个以软件方式解决此 bug的人，曾一时脍炙人口。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2、矩阵转置、共轭转置运算
A’
矩阵共轭转置
A.’
矩阵转置
转置的运算级别比加、减、乘、除等运算高
对称矩阵：一个矩阵与其转置矩阵相等
isequal(A,A.’) == 1
反对称矩阵：一个矩阵与其转置矩阵的和为零矩阵
isequal(-A,A.’) == 1
3、矩阵加法
定义 设有两个m×n矩阵
a11 a12
, x2
D2 D
,
xn
Dn D
(2)
其中Dj (j=1,2,…,n) 是把系数行列式D中第j列的元素 换成方程组的常数项b1,b2,…,bn所构成的n级行列式, 即：
a11
Dj
a21
a1, j1 a2, j1
an1 an, j1
b1 a1, j1 b2 a2, j1 bn an, j1
a1n a2n ann
乘积构成，除符号外可写为 a a a 1 j1 2 j2 3 j3
(ii)符号为 (1) ( j1 j2 j3 ) “+” 123 231 312 （偶排列）
(iii)项数为 3！=6
“-” 321 213 132 （奇排列）
定义： n阶行列式
a11 a12 a1n
记
D a21 a22 a2n
a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32
a31 a32 a33
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
(1) a a a ( j1 j2 j3 ) 1 j1 2 j2 3 j3
(i)每一项均是由取自不同行、不同列的三个元素的
(1) (
j1 j2
a a jn ) 1 j1 2 j2
anjn
Det(aij
)
an1 an2 ann
是所有取自不同行、不同列n个元素的乘积 a a 1 j1 2 j2 anjn 并冠以符号 (1) ( j1 j2 jn ) 的项的和。
(i) a1 j1 a2 j2 L anjn 是取自不同行、不同列的n个元素的乘积；
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2n
amn
b11 b12
B
b21
b22
bm1 bm 2
b1n
b2n
bmn
若 aij bij (i 1,2, , m; j 1,2, , n)
则称矩阵A和B相等. 记作A=B
Matlab中，矩阵相等可用函数 isequal(A,B) 来判断
(ii)行标按自然顺序排列，列标排列的奇偶性 ( j1 j2 jn )
决定每一项的符号；
(iii) 表示对所有的 j1 j2 jn 构成的n！个排列求和.
Matlab中，行列式由函数 det() 实现
练习：求下面的行列式，n为输入参数
1 2 2L 2 2 2 2L 2 2 2 3L 2 MMM M M 2 2 2L n
称为维(型)是m n的矩阵(matrix),简称为m n矩阵.
记为
A (aij )mn , Amn 或 A (aij ),
其 中aij为 矩 阵 的 第i行 第j列 元 素.
i称为行标i 1,2, , m，j称为列标j 1,2, , n.
1、矩阵相等
定义 设有两个m×n矩阵
a11 a12
amn bmn
称为矩阵A与B的和. 记作
C AB
aij
bij
.
mn
Matlab中，矩阵的加法就是 A + B
4、矩阵减法
a11
设A
aij
,A
mn
aij
a21
mn M
am1
a12 L a22 L
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a 21 x1 a 22 x2
a2n xn
b2
(1)
an1 x1 an2 x2 ann xn bn
a11 a12 L
的系数行列式 D a21 a22 L
MM an1 an2 L
a1n
a2n 0, 则方程组有惟一解
M ann
x1
D1 D
A
a21
a22
am1 am2
11 b12
B
b21
b22
bm1 bm2
b1n
b2n
bmn
a11 b11
a12 b12
矩阵 C
a21
b21
a22 b22
am1 bm1 am 2 bm 2
a1n b1n
a2n
b2n
用克莱姆法则解方程组
2x1 2x2
6x4 2
32xx11
x2 x2
2x3 4x3
4x4 4x4
2 3
x1 x2 x3 8x4 2
二、矩阵运算
由m n个数aij构成的m行n列数表
a11 a12 a1n
A
a21
a22
a2n
am1 am2 amn
奇(偶)排列: 若排列i1i2…in的逆序数为奇（偶），称 它为奇（偶）排列.
高等教育出版社 同济大学数学教研室 编《工程数学——线性代数》（第三版）P7
练习：编写一个M函数求排列的逆序数： 输入：一个排列，如 k = [3 2 1 4 5] 输出：排列的逆序数 t = 5
克莱姆法则
克莱姆法则：如果n元线性方程组
Matlab在线性代数中的应用
一、行列式 二、矩阵运算 三、矩阵初等变换 四、求解线性方程组
Matlab的最初设计目的就是为程序员或科研人员编写专业 化的数值线性代数程序提供一个简单实用的接口。在Matlab的 命令提示符下运行help matfun命令可以查看Matlab提供的所有 与线性代数相关的函数。
3、排列 由自然数1,2,…,n,组成的一个有序数组i1i2…in 称为一个n级排列. （总数为 n!个） 如：由1,2,3可组成的三级排列有3！=6个：
123 132 213 231 312 321 4、 排列的逆序数
在一个n 级排列i1i2…in中，若某两数的前后位置与大小
顺逆序序相的反 总数,即,i称s>为it(t它>s的),则逆称序这数两，数记构为成(一i1i2个…逆in)序。。排列中
一、行列式
1、二阶行列式
a11 a12 a21 a22
a11a22 a12a21
2、三阶行列式
a11 a12 a13
a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32
a31 a32 a33
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
a11 a12 a13