MATLAB数值计算100页PPT
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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第5章数值计算PPT教案学习

第23页/共43页
5.3 数据拟合
二、最小二乘拟合
1. 线性最小二乘拟合 对于线性数学模型的参数估计,
可以用形如Y=Ax+b的一阶多项式 拟合来估计参数。某些非线性模型 经过变量替换也可以转换为线性模 型,也可以采用第24线页/共4性3页 估计方法。
【调用格式】
5.3 数据拟合
例5.3.2:对于非线性数学模型
例5.1.3 求以下 3个方程组的 4x 6y 3z 13
I: 2x 3y 4z 9
解5x 2 y 3z 10
4x 6 y 3z 13
II:
2x 3y 4z 9
4x 6 y 13
III:
2x 3y 9
5x 2 y 10
第9页/共43页
5.2 函数分析
一、函数的零点
【调用格式】
s = svd(A) [U , S , V] = svd(A)
求矩阵A的奇异值,s为由奇异值 构成的向量 矩阵A的奇异值分解
第5页/共43页
5.1 线性代数
2.矩阵结构特征的奇异值描述
矩阵的奇异值可以描述矩阵的结构特征 。有关 矩阵结 构特征 的MAT LAB 函数有如下几种。
r = rank(A, tol)
q = quadl(fun, a, b, tol, trace)
以采用本节介绍的相关函数,也
可以采用样条积第17页分/共43法页 ,还可以采 用符号积分方法。
5.2 函数分析
【说明】
➢ ➢ ➢ ➢
逐点画出被积函数。 ➢
fun为被积函数,可以用字符串、内联 函数和 函数M 文件的 函数 a和b为积分变量的积分上下限,为常 数数值 。 tol为绝对误差,是一个标量,可以省 略。 trace为跟踪标志,当trace为非零值时 ,随积 分进程 会
matlab教程ppt(完整版)

,展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。
《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。
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

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
精选课件ppt
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=
matlab教程ppt(完整版)

控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
Matlab与化工数值计算ppt

Prof. Cleve Moler
Jack Little
Matlab简介
• MATLAB具有用法简单、 灵活、结构性强、延展性 好等优点,逐渐成为科技 计算、视图交互系统和程 序中的首选语言工具。
– 功能强大的数值运算功 能
– 强大的图形处理能力 – 高级但简单的程序环境 – 丰富的工具箱与模块集 – 易于扩充
Matlab的计算器功能
>> 2000^1.8*(10^(-10.2158+1.7925e3/283+1.773e-2*2831.2631e- 5*283^2))^0.2/(20000*0.5^4.8*(0.3471*0.274^(-(1283/647.13)^0.28574))/0.2323)
回车可以得到结果
format命令
MATLAB命令
format short format short e format long format long e format rat format hex format bank
含义
短格式 短格式科学格式 长格式 长格式科学格式 有理格式 十六进制格式 银行格式
范例
3.1416 3.1416e+000 3.14159265358979 3.141592653589793e+000 355/113 400921fb54442d18 3.14
xy 1x1
8 double array
化学工程常用软件
数学软件:
• Matlab • Mathematica • Mathcad • Maple • Staticstica
化工模拟软件:
¾PRO/II (SimSci) ¾AspenPlus ¾ChemCAD ¾Flowtran ¾Superpro Designer ¾Fluent ¾CHEMKIN
Jack Little
Matlab简介
• MATLAB具有用法简单、 灵活、结构性强、延展性 好等优点,逐渐成为科技 计算、视图交互系统和程 序中的首选语言工具。
– 功能强大的数值运算功 能
– 强大的图形处理能力 – 高级但简单的程序环境 – 丰富的工具箱与模块集 – 易于扩充
Matlab的计算器功能
>> 2000^1.8*(10^(-10.2158+1.7925e3/283+1.773e-2*2831.2631e- 5*283^2))^0.2/(20000*0.5^4.8*(0.3471*0.274^(-(1283/647.13)^0.28574))/0.2323)
回车可以得到结果
format命令
MATLAB命令
format short format short e format long format long e format rat format hex format bank
含义
短格式 短格式科学格式 长格式 长格式科学格式 有理格式 十六进制格式 银行格式
范例
3.1416 3.1416e+000 3.14159265358979 3.141592653589793e+000 355/113 400921fb54442d18 3.14
xy 1x1
8 double array
化学工程常用软件
数学软件:
• Matlab • Mathematica • Mathcad • Maple • Staticstica
化工模拟软件:
¾PRO/II (SimSci) ¾AspenPlus ¾ChemCAD ¾Flowtran ¾Superpro Designer ¾Fluent ¾CHEMKIN
第二讲Matlab的基本计算PPT课件

元胞数组
特点:
1) 元胞数组的每一个基本组成部分成为一个元胞 (cell),元胞在数组中以下标来进行区分。
2) 元胞可以是任何类型、任意大小的数组(例如:数值 数组、字符串数组、符号对象等等)。
3) 一个元胞数组中各个元胞可以是不同类型的内容。 4) 元胞数组的维数不受限制。 注意:
圆括号对“( )”和花括号对“{ }”的不同作用。 A( 2,3 ):表示元胞数组A第 2 行第 3 列的元胞。 A{ 2,3 }:表示元胞数组A第 2 行第 3 列的元胞中的内容。
Str =Exm03_2.m is an example!
利用串转换函数创建字符串
常用的有:int2str , num2str , mat2str
int2str : 整数数组转换成字符串,非整数四舍五入。
num2str : 非整数数组转换成字符串。
mat2str : 数值数组转换成字符串。a1/a2/a3-均为字符串 区别:
数据类型
四种基本数组类型:数值、字符、元胞、结构数组。
数组类型
数值数组 (Numeric Array)
字符串数组 (Character String Array)
基本 组分
组分内容
双精度实数标量(MATLAB系统 默认) 双精度复数标量 字符
基本组分 占用字节
数 8
16 2
(Cell Array)
可以存放任意类型、任意大小的 不定 数据
❖ >> C = char( '这是', '元胞数组' );
%两行的字符串数组
❖ R = reshape( 1:9,3,3 );
% 3*3 的数值数组
❖ S = sym( 'sin(-3*t)*exp(-t)' ); %符号表达式
matlab教程ppt(完整版)

matlab教程 PPT(完整版)
汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
MATLAB经典教程(全)PPT课件

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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 。
MatlabPPT课件

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。
MATLAB课件-第三讲数值计算

8215 B=
6347 C=
371 D=A+B D=
14 5 5 12
E=A+C ??? Error using ==> plus
%因为A和C阶数不相同,提示错误 Matrix dimensions must agree. E=A+[0 C]
%补0改成此输入再试一次 E=
8586
Y1=poly2sym(A) Y1 = 8*x^3+2*x^2+x+5 Y2=poly2sym(B) Y2 = 6*x^3+3*x^2+4*x+7
39 41
矩阵除法解超定方程组
1 求正则方程 Normal equations) 的解. 2 用Householder 变换 (Householder transformation) 直接求
原超定方程的最小二乘解。 由于第二种方程法采用的是正交变换,根据最小二乘理论可知
第二种方法所得的解的准确性及可靠性都比第一种方法好 得多, MATLAB 解超定方程组用的就是第二种方法
3.在第二种形式中等号右边的表达式是被演绎后产生的矩 阵将被赋给等号左边的变量存入内存,并显示在屏幕上;
4.书写表达式时,运算符号 “=”,“+”,“-”以及“*” 等 两侧允许有空格,以增加可读性,但在复数或符号表达式中要 尽量避免装饰性空以防出错;
5 变量名函数名以一个字母打头后面最多可接 19 个字母 或数字, 注意 MATLAB是区分字母的大小写的;
[例4] 除运算解欠定方程的简单算例 a=[1 2 3;4 5 -6;7 8 9;10 11 12]; b=a'; c=[1 3 3]'; x=b\c x=
2.0000 0.1667
6347 C=
371 D=A+B D=
14 5 5 12
E=A+C ??? Error using ==> plus
%因为A和C阶数不相同,提示错误 Matrix dimensions must agree. E=A+[0 C]
%补0改成此输入再试一次 E=
8586
Y1=poly2sym(A) Y1 = 8*x^3+2*x^2+x+5 Y2=poly2sym(B) Y2 = 6*x^3+3*x^2+4*x+7
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矩阵除法解超定方程组
1 求正则方程 Normal equations) 的解. 2 用Householder 变换 (Householder transformation) 直接求
原超定方程的最小二乘解。 由于第二种方程法采用的是正交变换,根据最小二乘理论可知
第二种方法所得的解的准确性及可靠性都比第一种方法好 得多, MATLAB 解超定方程组用的就是第二种方法
3.在第二种形式中等号右边的表达式是被演绎后产生的矩 阵将被赋给等号左边的变量存入内存,并显示在屏幕上;
4.书写表达式时,运算符号 “=”,“+”,“-”以及“*” 等 两侧允许有空格,以增加可读性,但在复数或符号表达式中要 尽量避免装饰性空以防出错;
5 变量名函数名以一个字母打头后面最多可接 19 个字母 或数字, 注意 MATLAB是区分字母的大小写的;
[例4] 除运算解欠定方程的简单算例 a=[1 2 3;4 5 -6;7 8 9;10 11 12]; b=a'; c=[1 3 3]'; x=b\c x=
2.0000 0.1667
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