matlab数值计算深圳大学-科学与工程计算-数值分析-课件

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2024版matlab教程(全)资料ppt课件

2024版matlab教程(全)资料ppt课件

进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

《MATLAB的数值计算》课件

《MATLAB的数值计算》课件
误差的传播规律
误差的传播遵循一定的规律,可以通过误差分析 来预测和控制误差的大小和影响。
数值计算的稳定性分析
稳定性的定义
01
如果一个数值方法的解在舍入误差的影响下保持稳定,则称该
方法具有稳定性。
不稳定性的表现
02
不稳定的数值方法可能导致解的振荡、发散或失去物理意义。
稳定性分析的方法
03
稳定性分析可以通过数值实验、数学分析和图形绘制等方法来
GPU加速计算概述
GPU加速计算是一种利用图形处 理器(GPU)进行通用计算的技 术。通过将计算任务分配给GPU 处理,可以显著提高程序的运行 速度。在Matlab中,GPU加速计 算可以利用Matlab的GPU数组和 GPU函数实现。
GPU加速计算的优点
GPU加速计算可以显著提高程序 的运行速度,特别是对于大规模 数据和高维度的计算任务。由于 GPU具有大量的并行处理单元, 可以同时处理多个数据,因此 GPU加速计算在处理大规模数据 时具有很高的效率。
数据分析和机器学习
Matlab提供了大量的数据分析工具和机器学习算法库。
控制系统设计
Matlab具有强大的控制系统设计和分析功能。
信号处理和通信
Matlab在信号处理和通信领域有广泛应用。
02
CATALOGUE
数值计算基础
数值计算的基本概念
数值计算的定义
数值算的应用领域
数值计算是使用数学方法对实际问题 进行近似求解的过程,涉及数学建模 、算法设计、编程实现等方面。
数值计算广泛应用于科学、工程、经 济和社会等领域,是现代科学和技术 发展的重要支撑。
数值计算的特点
数值计算具有高效性、精确性和可重 复性,能够解决许多实际问题,如物 理模拟、金融分析、数据处理等。

《MATLAB数值计算》PPT课件

《MATLAB数值计算》PPT课件

ans =
-5.18325528043789
2.17062070347062
-0.83694739215044
0.84958196911772
注意:在上面的程序中,数字格式都设为长(long)型,若改
为短(short)型,结果会有差别,
根据需要可执行 MATLAB 窗口的 Fle | Preferences命令进
第3章 MATLAB数值计算
20.01.2021
精选课件ppt
1
第3章 MATLAB数值计算
3.1 多项式 3.2 插值和拟合 3.3 数值微积分 3.4 线性方程组的数值解 3.5 稀疏矩阵 3.6 常微分方程的数值解
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2
3.1 多项式
3.1.1 多项式的表达和创建
表示成向量的形式,系数按降序排列 例如
精选课件ppt
11
3.2 插值和拟合
3.2.1 多项式插值和拟合 ➢插值
已知 节点
构造函数
使得
精选课件ppt
12
➢拟合
拟合就是要找出一个曲线方程式(多项式拟合就是设 法找一个多项式),使得它与观测数据最为接近,这时 不要求拟合多项式通过全部已知的观测节点。
1.多项式插值函数(interp1)
yi = interp1(x,y,xi,method) 对应于插值函数
31
精选课件ppt
6
【例 3.4】 利用 polyval找出多项式 在[-1,4]间均匀分布的 5个离散点的值。 >> x=linspace(-1,4,5) % 在[-1,4]区间产生5个离散点
>> p=[1 4 7 -8]; >> v=polyval(p,x) x=

数值分析MATLAB简介PPT课件

数值分析MATLAB简介PPT课件
第16页/共40页
例如,函数文件mean.m是用于求平均值的,该函数输入数据变量x,输出两个变量, 平均值y和数据个数n,它可如下定义:
function [y,n]=mean(x)
┈ 函数定义行
% [y,n]=Mean(x) average or mean value
┈ H1行
% for vector x, mean return y, the mean value of x ,┈┓函数帮
infccondeigavdscondeiga求条件数对应的特征值ddetx求矩阵对应的行列式值nnormannormap求矩阵的2p范数znullaznullar求矩阵的核零空间krankakrankatol求矩阵的秩btracea求矩阵的迹yinvx求矩阵的逆xab等价于求方程axb的解ab等价于ainvbdeigadeigabvdeigavdeiganobalancevdeigabvdeigabflag求特征值和特征向量ssvdxusvsvdxusvsvdx0求奇异值lulux求lu分解qrqra求qr分解rcholxrpcholx求对称正定矩阵的cholesky分解expmxlogmxsqrtma求矩阵x的指数对数平方函数tschuratschuraflagutschura求矩阵的schur分解uvxcsgsvdab求广义奇异值分解phhessahhessa求矩阵的hessenberg矩阵bpinvabpinvatol求矩阵的moorepenrose广义逆
拟合数据t [0,0.3,0.8,1.1,1.6,2.3]
y [0.5,0.82,1.14,1.25,1.35,1.40]
⑴用二次多项式
y a0 a1t a2t2
⑵用指数函数拟合
y b0 b1et b2tet

2.3 MATLAB数值计算31页PPT文档

2.3 MATLAB数值计算31页PPT文档

例2.3.4 求矩阵A的每列及每行的最大和最小元素, 并求整个矩阵的最大和最小元素。
命令如下:
A=[13,-56,78;25,63,-235;78,25,563;1,0,-1];
max(A)
%求每列最大元素
min(A)
%求每列最小元素
max(A,[],2) %求每行最大元素
min(A,[],2) %求每行最小元素
x


y

z
5
b


-
2

6
Ax b x A 1b
命令如下: A=[1,2,3;1,4,9;1,8,27]; b=[5,–2,6]'; x=inv(A)*b
一般情况下,用左除比求矩阵的逆的方法更有效,即
x=A\b
3. 方阵的行列式
求方阵A所对应的行列式的值的函数是 det(A) 。 例5.7 用克莱姆(Cramer)方法求解线性方程组。
max(max(A)) %求整个矩阵的最大元素
min(min(A)) %求整个矩阵的最小元素
2. 求矩阵的平均值和中值
平均值:求矩阵和向量元素的平均值的函数是 mean 。 mean(x) 返回向量x所有元素的算术平均值。 mean(A,dim) 当dim是1时,返回一个行相量,其第i个元 素是A的第i列元素的算术平均值;当dim是2时,返回一个 列相量,其第i个元素是A的第i行元素的算术平均值。dim 的省略值为1。
346 3.3333 3 6 1 5.3333 5 2 9 4.3333 1 4 8
中值:是指在数据序列中其值的大小恰好处在中间的元素。 求中值的函数是 median 。
1) a=[1,2,3,4,5] ; median(a) = 3 2) b=[1,2,3,4,5,6] ; median(b) = 3.5000

MatlabPPT课件

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析、可视化等。
发展历程
02
从1980年代初期推出至今,不断更新迭代,增加功能和性能。
影响力
03
广泛应用于科研、教育、工程等领域,成为科学计算和工程分
析的重要工具。
Matlab应用领域与优势
应用领域
信号处理、图像处理、控制系统、通 信系统、金融建模等。
优势特点
高效的数值计算能力,丰富的函数库 和工具箱,强大的可视化功能,支持 多种编程范式。
数字通信系统
数字通信系统传输数字信号,包括基带传输和频带 传输。数字通信具有抗干扰能力强、易于加密和集 成化等优点。
通信系统性能指标
包括有效性、可靠性和经济性等指标,用于 评价通信系统的性能优劣。
Matlab在信号处理中的应用
信号生成与可视化
信号分析与处理
通信系统建模与仿真
Matlab与其他软件接口
三维图形视角与光照控制
view、camlight等函数用于调整三 维图形的视角和光照效果。
三维图形标注与色彩控制
使用xlabel、ylabel、zlabel等函数 添加坐标轴标签,通过colormap等 函数设置色彩映射。
图像处理基础操作
图像读取与显示
imread、imshow等函数用于读 取和显示图像文件。
控制系统的分类
根据控制信号的性质可分为模拟 控制系统和数字控制系统;根据 系统结构可分为开环控制系统和 闭环控制系统。
传递函数模型建立与转换
传递函数的定义
描述线性定常系统动态特性的数 学模型,表示系统输出量与输入 量之间关系的函数。
传递函数的建立
通过系统微分方程或差分方程, 消去中间变量,得到描述系统输 入输出关系的传递函数。

数值计算方法课程PPT(运用Matlab)

数值计算方法课程PPT(运用Matlab)

数与数组的点幂
例:x=[1 2 3]; y=[4 5 6];
x.^y =[1^4,2^5,3^6]=[1,32,729]
x.^2 =[1^2,2^ห้องสมุดไป่ตู้,3^2]=[1,4,9] 2.^x = ?
矩阵的“除法”
矩阵的除法:/、\ 右除和左除
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
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
例: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]。
向量特殊运算介绍
min max mean 最小值 最大值 平均值 sum prod std 总和 总乘积 标准差
format 只改变变量的输出格式,但不会影响变量的值!
几个小技巧
Matlab 的命令记忆功能:上下箭头键
可以先输入命令的前几个字符,再按上下键缩小搜索范围
, then f (2) ?
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或逗号分隔 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
清除当前工作空间中的变量

clear

第二讲道客巴巴MATLAB的数值计算-PPT精选.ppt

第二讲道客巴巴MATLAB的数值计算-PPT精选.ppt

即可恢复保 存过的所有 变量
mat文件是标准的二进制文件, 还可以ASCII码形式保存。
三、矩阵运算
1. 矩阵加、减(+,-)运算
规则: 相加、减的两矩阵必须有相同的行和
列两矩阵对应元素相加减。 允许参与运算的两矩阵之一是标量。
标量与矩阵的所有元素分别进行加 减操作。
2. 矩阵乘()运算
规则: A矩阵的列数必须等于B矩阵的行数 标量可与任何矩阵相乘
第二讲 MATLAB的数值计算
—— matlab 具有出色的数值计 算能力,占据世界上数值计算软 件的主导地位
数值运算的功能
创建矩阵 矩阵运算 多项式运算 线性方程组 数值统计 线性插值 函数优化 微分方程的数值解
一、命令行的基本操作
1. 创建矩阵的方法
直接输入法 规则:
矩阵元素必须用[ ]括住 矩阵元素必须用逗号或空格分隔 在[ ]内矩阵的行与行之间必须
a=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];b=[1;2;3];c=a*b c =14
32 23
d=[-1;0;2]; f=pi*d f = -3.1416
0 6.2832 矩阵除的运算在线性代数中没有, 有矩阵逆的运算,在matlab中有两种 矩阵除运算。
两种除法:\和/,分别表示左除和右除。 如果A矩阵是非奇异方阵,则A\B和B/A 运算可以实现。
当一个指令或矩阵太长时,可用••• 续行
冒号的作用 用于生成等间隔的向量,默认 间隔为1。 用于选出矩阵指定行、列及元 素。 循环语句
2.用matlab函数创建矩阵
空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一 项操作无结果时,返回空阵。 rand —— 随机矩阵 eye —— 单位矩阵 zeros ——全部元素都为0的矩阵 ones ——全部元素都为1的矩阵 diag ——产生对角矩阵

MATLAB课件第二章 MATLAB语言的数值计算

MATLAB课件第二章 MATLAB语言的数值计算

2.1.3 变量精度
在matlab中,变量的精度问题不需要设 定,一律使用双精度,但是我们可以通过 format命令或者更改preferences中的 Numericformat项来更改数据的显示格式. 命令格式为:format short
2.1.4 永久变量
Matlab语言设置了一些永久变量 eps,pi,Inf,NaN,i,j,nargin,nargout, realmax,realmin (1)这些变量不能被clear清除; (2)这些变量不响应who和whos; (3)nargin,nargout为函数变量; (4)pi,i,j,realmax,realmin为机器常数变 量; (5)Inf 为无穷变量,NaN为非数变量.
2、矩阵乘()运算规则:
A矩阵的列数必须等于B矩阵的行数;
标量可与任何矩阵相乘。
除算) .^ 点乘方(用于矩阵点运算) ./ 点除(用于矩阵点运算) kron 张量积 ‘ 矩阵转置 inv 矩阵求逆 fliplr 矩阵左右翻转 flipud 矩阵上下翻转 rot90 矩阵逆时针方向旋转90度
线性代数方程组的表达式为AX = B或者 XA = B,由于矩阵维数的不同,方程组解 的形式也不同,设解向量X为n×1维的,系 数矩阵A的维数为m×n维的,系数矩阵B 的维数为n×1维的;那么方程组的解可以 分为以下三类: m=n,为恰定方程,可求得唯一解; m>n,为超定方程,求最小二乘解,多 于一组解; m<n,为欠定方程,解无实际意义,解 中至多有m个非零元素。
例2.27 已知矩阵a,求特征多项式与特征根。
3、多项式计算 我们可以利用polyval函数来计算出多项 式在指定点处的值,例如:
4、卷积和反卷积(多项式乘法与除法) 例如:求a(x)=x^3+2x^2+3x+4和 b(x)=x^3+4x^2+9x+16的乘积c(x);

基于MATLAB的数值分析(1)PPT课件

基于MATLAB的数值分析(1)PPT课件
home :使光标移到当前行的首端 end :使光标移到当前行的尾端 Esc:清除当前行的全部内容 Delete:删除光标右边的字符 Backsoace:删除光标左边的字符
【例】指令行操作过程示例。
(1)若用户想计算
y1
2sin0(.3)
1 5
的值,
那末用户应依次键入以下字符
y1=2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5))
(3) 帮助文本 % …... ,用help查询显示
(4) 函数体 (5) 注释语句
例:解二次代数方程 ff.m
函数定义行: function [x1,x2]=ff(a,b,c)
H1 %ff.m:this to solve
帮助文本
%algebra equation ax^2+bx+c=0 %a,b,c:input arguments
基于MATLAB的数值分析
参考书: 1、科学计算引论-----基于MATLAB的数值分析,
美 Shoichiro Nakamura著 2、MATLAB教程,张志涌等编著
Hale Waihona Puke 第一章 Matlab入门1.1 引言
MATLAB是1984年由美国MathWorks 公司的荣誉产品。早在20世纪八十年代中期, MATLAB就曾在我国出现,但真正大规模流行是 九十年代中期以后的事。现在,MATLAB已被从 事科学研究、工程计算的广大科技工作者、高校 师生确认为必须掌握的计算工具,从理论通向实 际的桥梁,和最可信赖的科技资源之一。
diary my_diary
diary off
注:在word下打开
1.5 用M文件开发程序
M文件有两种形式:脚本M文件,函数M文件

MATLAB3深圳大学科学及工程计算数值分析课件

MATLAB3深圳大学科学及工程计算数值分析课件
▪ 封装该子系统产生一个用户对话框和图标。对话框包含对 斜率和截距的提示。
▪ 用户向封装对话框输入 Slope和 Intercept 的值。封装将这 些封装参数映射给底层模块。
15
3.5.1 用封装的办法创建模块(续)
2。产生封装提示对话框 ▪ 要产生这个系统的封装,先选取子系统模块,然后从 Edit 菜单中选取 Mask Subsystem 命令。 ▪ 封装提示对话框开始时大都显示 Mask Editor 对话框的 Initialization 选项卡。 ▪ 把 Slope 和 Intercept 定义为 Edit 控件。 3。产生封装模块描述和帮助文本 ▪ 在 Documentation 选项卡中可以定义模块的封装类型、模 块描述和帮助文本。
• 系统( System):即指被研究系统的 SIMULINK 方框图; • 信宿( Sink):可以是示波器、图形记录仪等。 ▪ 对于具体的 SIMULINK 模型而,不一定完全地包含这三大 组件。例如:研究初始条件对系统影响就不必包含信源组件。
4
3.2 模型的创建和模型文件(续1)
3.2.2 SIMULINK 模型的创建 ▪ 创建模型文件; ▪ 选择对象; ▪ 模块的操作; ▪ 连线的操作; ▪ 对模型的注释; ▪ 创建子系统; ▪ 仿真的配置 ; ▪ 保存模型; ▪ 仿真和结果分析。
(3)双击空子系统模块Subsystem ,打开其结构模型窗。
(4)从SIMULINK库中拷贝In输入口模块、Out输出口模块、Enable使能 模块到子系统的结构模型窗;把In 模块的输出直接送到Out模块的输入端; Enable模块无须进行任何连接,且本例采用它的缺省设置;便实现了题目 所需使能子系统。
(2)编写绘制传统状态轨迹(State trajectory)的M文件 M3_ ex 3_4 _4.m

matlab与数值分析课件:数值分析_(2)

matlab与数值分析课件:数值分析_(2)

u a u a u a u a u a u1 行 , , , ; , j 1, ,n
11
11
12
12
13
13
14
14
1j
1j
l a u l a u l a u l a u l 1 列
,
,
;
, i 2, ,n
21
21 11 31
31 11 41
41 11 i1
i1 11
u a l u u a l u u a l u u2 行
③ 消元
注:列交换改变了 xi 的顺序,须记录交换次序,解完后再 换回来。
列主元消去法
省去换列的步骤,每次仅选一列中最大的元。
| aik ,k
|
max
kin
|
aik
|
0
例:
109
1
1 1
1 2
1 109
1 1
2 1
1 0
1 1
2 1
x2 1 , x1 1 ✓
注:列主元法没有全主元法稳定。
例:11
109 1
109
2
1 0
109 109
109
109
x2 1 ,
x1
0
注意:这两个方程组在 数学上严格等价。
§ 2. 矩阵三角分解法
用矩阵理论分析消元法:
由 Gauss 消去法加上列主元 ( 或全主元)有 LU 分解:
A LU
1
l
21
1
l l L
31
1
32
l l
0
1
l 32 l 42
0 0 1
l 43
u 0

数值计算方法(第5章)1 深圳大学 科学与工程计算 数值分析 PPT课件

数值计算方法(第5章)1 深圳大学 科学与工程计算 数值分析 PPT课件

5
1 19, 75,50,50, 75,19 288
6
1 41, 216, 27, 272, 27, 216, 41 840
7
1 751,3577,1323, 2989, 2989,1323,3577, 751 17280
8
1 989,5888, 928,10496, 4540,10496, 928,5888,989 28350
其中
RT
[
f
]
(b a)3 12
f
'' (
)
(a,b)
y f (x)
f (x) Ln (x) Rn (x)
由Lagrannge插值,任何一的函数

L可n (x以) 近似l的j (x表) y示j是成f (x)的Lagrage插值多项式。
j0
其中
为简便起见,取节点为等分
h ba,x
25几个常用的求积公式的代数精度几个常用的求积公式的代数精度1t公式的代数精度公式具有一次的代数精所以xdxdxs公式的代数精度成立所以xdxdx27精确成立28精确成立同理可得n公式具有三次代数精度c公式具有五次代数精度
第5章 数值积分
引言
在数学分析中,我们学习过微积分基
本定理 Newton-Leibniz 公式:
Newton Cotes积分公式
定义 设f (x)是[a, b]上的连续函数,将
[a, b]区间等分n等分,取h
ba n
, xj
a kh
( j 0,1,2..., n), 记f (x j ) f j ,以{x j }0n 为节点作
f (x)的lagrage插值多项式,即
f (x) Ln (x) Rn (x)
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a*b
ans =
25
37
46
55
85 109
85 133 172
a./b=b.\a
—— 给出a,b对应元素间的商.
a.\b=b./a a./b=b.\a — 都是a的元素被b的对应元
素除 a.\b=b./a — 都是a的元素被b的对应元
素除
例: a=[1 2 3];b=[4 5 6]; c1=a.\b; c2=b./a c1 = 4.0000 2.5000 2.0000 c2 = 4.0000 2.5000 2.0000
305
修改,matlab6.0还 可用find函数修改。
780
二、数据的保存与获取
把matlab工作空间中一些有用的数 据长久保存下来的方法是生成mat数 据文件。 save —— 将工作空间中所有的变 量存到matlab.mat文件中。
默认文件名
save data——将工作空间中所 有的变量存到data.mat文件中。
matlab函数名必须小写。
3. 矩阵的修改
直接修改 可用键找到所要修改的矩阵,用键
移动到要修改的矩阵元素上即可修改。 指令修改
可以用A(,)= 来修改。
例如
a=[1 2 0;3 0 5;7 8 9]
a =1 2 0
305 789
还可以用函数subs
a(3,3)=0 a =1 2 0
4. 矩阵的其它运算
inv —— 矩阵求逆 det —— 行列式的值 eig —— 矩阵的特征值 diag —— 对角矩阵
’ —— 矩阵转置 sqrt —— 矩阵开方
5.矩阵的一些特殊操作
矩阵的变维
a=[1:12];b=reshape(a,3,4) c=zeros(3,4);c(:)=a(:) 矩阵的变向 rot90:旋转; fliplr:上翻; flipud:下翻 矩阵的抽取 diag:抽取主对角线;tril: 抽取主下三角;
用分号分隔
矩阵元素
矩阵元素可以是任何matlab表达 式 ,可以是实数 ,也可以是复 数,复数可用特殊函数I,j 输入 a=[1 2 3;4 5 6] x=[2 pi/2;sqrt(3) 3+5i]
符号的作用
逗号和分号的作用 逗号和分号可作为指令间
的分隔符,matlab允许多条语句 在同一行出现。
三、矩阵运算
1. 矩阵加、减(+,-)运算
规则: 相加、减的两矩阵必须有相同的行和
列两矩阵对应元素相加减。 允许参与运算的两矩阵之一是标量。
标量与矩阵的所有元素分别进行加 减操作。
2. 矩阵乘()运算
规则: A矩阵的列数必须等于B矩阵的行数 标量可与任何矩阵相乘。
a=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];b=[1;2;3];c=a*b c =14
2.用matlab函数创建矩阵
空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一 项操作无结果时,返回空阵。 rand —— 随机矩阵 eye —— 单位矩阵 zeros ——全部元素都为0的矩阵 ones ——全部元素都为1的矩阵
还有伴随矩阵、稀疏矩阵、魔方 矩阵、对角矩阵、范德蒙等矩阵的创 建,就不一一介绍了。 注意:matlab严格区分大小写字母,因 此a与A是两个不同的变量。
2. 数组乘除(,./,.\)
ab —— a,b两数组必须有相同的行
和列两数组相应元素相乘。
a=[1 2 3;4 5 6;7源自8 9];b=[2 4 6;1 3 5;7 9 10];
a.*b
ans =
2
8
18
4
15
30
49
72
90
a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; b=[2 4 6;1 3 5;7 9 10];
32 23
d=[-1;0;2];f=pi*d f = -3.1416
0 6.2832 矩阵除的运算在线性代数中没有,
有矩阵逆的运算,在matlab中有两
种矩阵除运算
3. 矩阵乘方—— a^n,a^p,p^a
a ^ p —— a 自乘p次幂
方阵 >1的整数
对于p的其它值,计算将涉及特征值 和特征向量,如果p是矩阵,a是标量 a^p使用特征值和特征向量自乘到p次 幂;如a,p都是矩阵,a^p则无意义。
分号如果出现在指令后, 屏幕上将不显示结果。
注意:只要是赋过值的变量,不管是 否在屏幕上显示过,都存储在工作空 间中,以后可随时显示或调用。变量 名尽可能不要重复,否则会覆盖 。
当一个指令或矩阵太长时,可用••• 续行
冒号的作用 用于生成等间隔的向量,默认 间隔为1。 用于选出矩阵指定行、列及元 素。 循环语句
第二讲 MATLAB的数值计算
—— matlab 具有出色的数值计 算能力,占据世界上数值计算软 件的主导地位
数值运算的功能
创建矩阵 矩阵运算 多项式运算 线性方程组 数值统计 线性插值 函数优化 微分方程的数值解
一、命令行的基本操作
1. 创建矩阵的方法
直接输入法 规则:
矩阵元素必须用[ ]括住 矩阵元素必须用逗号或空格分隔 在[ ]内矩阵的行与行之间必须
triu:抽取主上三角 矩阵的扩展
关系运算
关系符号
< <= > >= == ~=
意义
小于 小于或等于
大于 大于或等于
等于 不等于
5. 矩阵的数组运算
数组运算指元素对元素的算术运算,
与通常意义上的由符号表示的线性代数
矩阵运算不同
1. 数组加减(.+,.-)
a.+b a.- b
对应元素相加减(与矩阵加 减等效)
save data a b ——将工作空间 中a和b变量存到data.mat文件中。 下次运行matlab时即可用load指 令调用已生成的mat文件。
load —— load data —— load data a b ——
即可恢复保 存过的所有 变量
mat文件是标准的二进制文件, 还可以ASCII码形式保存。
a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];a^2 ans =30 36 42
66 81 96 102 126 150
※当一个方阵有复数特征值或负实 特征值时,非整数幂是复数阵。
a^0.5
ans =
0.4498 + 0.7623i 0.5526 + 0.2068i 0.6555 -0.3487i 1.0185 + 0.0842i 1.2515 + 0.0228i 1.4844 - 0.0385i 1.5873 - 0.5940i 1.9503 - 0.1611i 2.3134 + 0.2717i
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