第2章 矩阵 2.1 矩阵与向量
矩阵和向量
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矩阵和向量直接上结论:矩阵就是向量(这是国内官方说法,但我个人更倾向于理解为向量组,比如向量组的秩和矩阵的秩关系),向量就是只含有一个向量的向量组的特殊情况(或看作只有一行或一列的特殊矩阵),而连接他们概念的纽带是“向量组”(仅仅是概念上)1.书本概念角度:1)向量是矩阵的特殊情况,即向量是只有一行或者一列的矩阵,或者说“只有一个向量且该唯一向量只有一行或一列”的向量组(底下有个已注销用户回答的很好,但是说错了,请不要说一阶矩阵,因为“阶”只形容方阵)2)而绝大多数m×n矩阵是多个向量集合(向量集合即向量组)的一般情况,只有当m=1或n=1,又退化到向量2.几何意义:向量仅仅是向量空间即所构成的几何图形空间的某一个有方向的线段,在没有确定的一组基这个前提下,它也可以看做一个基向量而矩阵满秩时(方阵)代表对应的向量空间的“一组基”,不满秩时(高斯消元后将零行全部去掉的非方阵)代表一组基中不完整的基向量2021.6.21更新一处:想起3B1B的教学中提到任何单单看一个矩阵的形式就能发现该矩阵是暗示升维、或者降维的变换操作,这种好处甚至不需要做运算就能发现3.运算时两者代数和几何意义上的关系:矩阵乘法与向量的点积(内积)和向量的叉积的关系,我暂时偷个懒。
看下面那个已注销用户的回答,如果需要我更新,请留言(这提问中的所有回答只有个别答主说的对,其他很多都是答非所问,请谨慎识别)偷个懒,请看g大佬的回答:运算的几何意义(比如矩阵做乘法代表线性变换)暂时先不更了,内容太多,等我有空再写吧当然本人水平不足,如有错误,非常欢迎评论区友好指正和讨论,你们的点赞是我更新的动力!补充一点,底下有位热心的朋友指出线性变换是本质,我个人认为这不太全面,因为线性变换是侧重于描述向量在空间中图像变换的具体形式,如果在微分方程和函数中用到矩阵,很可能就失去了这种几何意义2022.2.15最后一更根据目前所学,纠正底下评论的说法,可以非常肯定"矩阵是一种线性变换才是本质,包括在函数和微分方程运用"这一说法完全错误,在函数和微分方程中(即高代内容中),并非所有变换都是线性的,同理能用到矩阵的时候也并非都是线性,抬杠前,请先弄明白基本概念ps:再回来看自己之前写的东西感觉也很幼稚(目前半退呼状态,所以内容也懒得改),只能说国内的线性代数内容太浅,几乎所有的应试教材和考试题目只考虑线性运算,自然就会有些自以为是的"学霸"会认为线性变换就能代表矩阵的一切,比如这位,而忽略了非线性的问题而我再次强调所谓的"线性变换是矩阵本质"这一言论只不过是某人说的线性代数在计算机的图形学应用分支而已更不要说什么"线性代数的抽象模型完全可以脱离矩阵这个具体工具而存在"这种玄幻文字如果线性代数完全脱离矩阵,那还研究矩阵做什么?我们这是搞数学不是练修仙请不要以为线性代数的作用如此浅薄更不要动不动就扯什么无限维和抽象装出一副学术砖家的派头讲一些无字天书的神仙话先把基础打牢才是学数学的正道最后,给题主和初学者的建议:先把线性和非线性中具体例子搞明白它们分别代表了哪些运算规则哪些思想有哪些应用甚至去了解应用背景我觉得这才是对线性代数的初学者最中肯的建议正如李尚志老师所说:。
第2章 矩阵
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2、函数meshgrid的调用格式为:[u,v]= meshgrid(s,t) 注:其中s,t是两个行向量 例:如果s=[s1 s2 s3 s4],t=[t1 t2 t3],则上述命令生成两个(3×4) 阶矩阵:
s1 u s1 s1
s2 s2 s2
s3 s3 s3
s4 s4 s4
1、先创建向量,再创建矩阵
a12
v 2 a21 v 3 a31
v 4 a41
a22 a32
a42
a23 a33
a43
a v 1;
v2;
v3 ;
v4
注:其中分号表示行的结束。
2、直接创建矩阵 a=[a11 a12 a13;a21 a22 a23;a31 a32 a33;a41 a42 a43] 或形象的描述方法: a=[ a11 a12 a13;… a21 a22 a23;… 其中省略号是必须的。 a31 a32 a33;… a41 a42 a43] 或通过在每一行的末尾处按下Enter键来完成: a=[ a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 a41 a42 a43]
四、列矩阵和Leabharlann 矩阵2、行矩阵 当 aij = a1j(即只有一行时),称为行矩阵或者行向量, 记做:
a a11 a12 a1n a1 a2 an (1 n)
注:在MATLAB中,这是向量的默认定义。 五、矩阵和向量的转置 矩阵的转置用(’)表示:
a11 a T a ' 12 a1n a21 ... am1 a22 ... am 2 ( n m) a2 n ... amn
向量矩阵概念与运算
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1 向量的概念与运算 2 矩阵的概念与运算 3 逆矩阵 4 分块矩阵 5 矩阵的初等变换与初等矩阵 6 矩阵的秩 7 向量组的线性相关性 8 向量组的正交化
下页
第1节 向量的概念与运算
1.1 向量的概念
定义1 n个数a1,a2, ,an组成的有序数组 (a1, a2, , an), 称为n维向量,记为a,其中a i (i=1,2,…,n)叫做向量的第i个分量.
i =1
例如,设a=(-1, 1, 0, 2)T,b=(2, 0, -1, 3)T , 则a与b
的内积为 (a , b ) =(-1)2+10+0(-1)+23 =4 .
下页
内积的性质
设a,b,g为Rn中的任意向量,k为常数. (1) ( a,b ) =(b,a ) ; (2) (ka,b ) = k ( a,b ) ; (3) (a+b,g ) = ( a,g ) + ( b, g ) ; (4) ( a,a ) 0,当且仅当a=o时,有( a,a ) =0 .
下页
负矩阵
称矩阵
-a11 -a12 -a1n -a21 -a22 -a2n
为A的负矩阵,记作 –A.
零矩阵
-am1 -am2 -amn
所有元素均为0的矩阵称为零矩阵,记为O.
行矩阵与列矩阵
只有一行的矩阵称为行矩阵,只有一列的矩阵称为列矩阵.常用小
例4.n维单位向量组e1,e2,,en,是两两 正交的:(ei ,ej ) =0 (ij) .
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标准正交向量组
定义6 如果m个非零向量组 a1,a2,,am两两正交, 即 (ai ,aj )=0(ij),则称该向量组为正交向量组.
高等数学线性代数教材目录
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高等数学线性代数教材目录第一章行列式1.1 行列式的引入1.2 二阶和三阶行列式的计算1.3 行列式的性质和性质的应用1.4 行列式的性质证明第二章矩阵和向量2.1 矩阵的概念和基本运算2.2 矩阵的转置和逆2.3 向量的线性相关性和线性无关性2.4 向量组的秩和极大线性无关组第三章矩阵的运算3.1 矩阵的加法和减法3.2 矩阵的数乘3.3 矩阵的乘法3.4 矩阵的特殊类型第四章线性方程组4.1 线性方程组的概念和解的分类4.2 齐次线性方程组和非齐次线性方程组的解 4.3 线性方程组的向量表示第五章向量空间5.1 向量空间的定义和例子5.2 向量子空间和子空间的概念5.3 向量空间的线性组合和生成子空间5.4 基和维数第六章矩阵的特征值和特征向量6.1 特征值和对角化6.2 特征多项式和特征方程6.3 相似矩阵和相似对角矩阵6.4 实对称矩阵的对角化第七章线性变换7.1 线性变换的概念和性质7.2 线性变换的矩阵表示7.3 线性变换的特征值和特征向量7.4 线性变换的相似、迹和行列式第八章内积空间8.1 内积的定义和性质8.2 欧几里得空间和具有内积的实向量空间8.3 向量的正交性和正交子空间8.4 施密特正交化方法第九章广义特征值问题9.1 广义特征值问题的引入9.2 广义特征值的计算9.3 广义特征值与相似变换9.4 对称矩阵的广义特征值问题与对角化第十章特殊矩阵的标准形式10.1 对称矩阵的对角化10.2 正定矩阵和正定二次型10.3 实对称矩阵的正交对角化10.4 复数矩阵的标准型这是《高等数学线性代数》教材的目录, 包含了十个章节,每个章节中有相应的小节来详细介绍相关内容。
这本教材综合了高等数学和线性代数的知识,旨在帮助读者掌握线性代数的基本概念、理论和方法,以及应用于实际问题的能力。
希望读者通过学习这本教材,能够系统地理解和应用线性代数的知识,为今后的学习和研究打下坚实的基础。
矩阵和向量
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向量的加法、减法、数乘
向量加法:将两个向量对应元素相加,得到新的向量 向量减法:将两个向量对应元素相减,得到新的向量 向量数乘:将向量的每个元素乘以一个常数,得到新的向量 向量点乘:将两个向量对应元素相乘,得到新的向量 向量叉乘:将两个向量对应元素相乘,得到新的向量
向量的外积、内积和混合积
解最优解
数值分析:使用矩阵和向量进 行数值分析,如数值积分、数
值微分等
在数学建模中的应用
线性方程组求解:利用矩阵和向量的运算,可以快速求解线性方程组 优化问题:矩阵和向量可以用于解决优化问题,如线性规划、非线性规划等 概率统计:矩阵和向量可以用于概率统计中,如随机变量、协方差矩阵等 图论:矩阵和向量可以用于图论中,如最短路径、最小生成树等
矩阵和向量的扩 展知识
矩阵的秩
矩阵的秩是矩阵中 线性无关的行(或 列)的最大数目
矩阵的秩等于其 行向量组的秩
矩阵的秩等于其 列向量组的秩
矩阵的秩等于其 非零特征表示向 量的长度,是向量 的绝对值
向量的方向:表示 向量的方向,是向 量的指向
向量的模和方向的 关系:模和方向共 同决定了向量的位 置和方向
向量的坐标:向量中每个元素的位置
向量的长度:向量中元素的平方和的平 方根
向量的方向:向量中元素的符号和顺序
向量的基本性质
向量的长度:表示向量的大小,也称为 模
向量的方向:表示向量的方向,也称为 方向余弦
向量的加法:两个向量相加,得到新的 向量
向量的减法:两个向量相减,得到新的 向量
向量的数乘:向量与标量相乘,得到新 的向量
外积:两个向量 的叉乘,结果是 一个向量,其方 向垂直于两个向 量所在的平面
内积:两个向量 的点乘,结果是 一个标量,表示 两个向量的夹角 大小
高中数学2.1二阶矩阵与平面向量2.1.1矩阵的概念教学案苏教版选修
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2. 1.1 矩阵的概念高频痔点越组业.名师一点酬適[对应学生用书P1]3 m 80 90, 这样的矩形数字(或字母)阵列称作矩阵,—2 4 65 85A, B,…或者(a 。
)来表示矩阵,其中i , j 分别表示元素所在的行和列.同一横排中按原来次序排列的一行数 (或字母)叫做矩阵的行,同一竖排中按 原来次序排列的一列数(或字母)叫做矩阵的列,组成矩阵的每一个数(或字母)称为矩阵的元 素,所有元素都为 0的矩阵称为零矩阵,记为 0.2•行矩阵,列矩阵an一般地,我们把像[an a 12]这样只有一行的矩阵称为行矩阵, 而把像这样只有一列a 21的矩阵称为列矩阵,并用希腊字母a , 3,…来表示.平面上向量 a = (x , y )的坐标和平面上的点 F (x , y )都可以看做是行矩阵[x , y ],也可xx以看做是列矩阵.因此,我们又称[x y ]为行向量,称为列向量,在本书中,我们把yyx平面向量(x , y )的坐标写成的形式.y3. 矩阵相等对于两个矩阵A , B ,只有当A, B 的行数与列数分别相等,并且对应位置的元素也分别 相等时,A 和B 才相等,此时记作 A = B.高频考点題组化,名帰一盘就通[对应学生用书F1]—14 3[例1] 画出矩阵所表示的三角形,并求该三角形的面积.1 — 1 11.矩阵1 2在数学中,把形如 ,33般地,我们用大写黑体拉丁字母[思路点拨]写出平面图形顶点的坐标即可.[精解详析]—1 4 3矩阵所表示的三角形的三个顶点分别为(一1,1) , (4 , - 1) , (3,1).所1 — 1 1求三角形的面积为 4.1 1 1\ -O7,(L 1)[方■逹•規律…卜结】一>—14 31•矩阵 可以表示点 A — 1,1) , B (4 , — 1) , C (3,1)或由它们构成的三角1 — 1 1形;2•表示同一个三角形的矩阵不唯一,如本例三角形,可用矩阵3•空间图形也可以用矩阵表示,不过需注意空间中点的坐标是由 数组.所表示的以坐标原点为起点的向量.一个矩阵.解:表示四边形ABCD 勺矩阵可以为0 0 0 2 6 4 2 3 或 等.0 3 3 06 3—1 等表示; 13个实数构成的有序1解:矩阵2,—2所表示的以坐标原点为起点的向量对应的坐标分别为 (1,2), (—1,2) , (1 , — 2) , (0,— 2) •按要求画出相应向量即可.2.已知 A (0,0) , B (2,3) ,C (6,3) , D (4,0),写出表示四边形 ABC 啲(L2)\(1,2)4—(0,-2}(L.-2)11•在平面直角坐标系内,分别画出矩阵 224 0[例2]已知甲、乙、丙三人中,甲与乙相识,甲与丙不相识,乙与丙相识•用0表示两人之间不相识,用1表示两人之间相识,请用一个矩阵表示他们之间的相识关系(规定每个人和自己相识).[思路点拨]先列出一个表格表示他们之间的相识关系,然后利用表格再用矩阵表示即可.[精解详析]将他们之间的相识关系列表如下:110故用矩阵表示为111011[方送”规律「卜结]用矩阵表示实际问题时,要注意元素的次序,矩阵中元素的次序不一样,表示的实际问题可能就不一样.|丿樋血*枫3•某物流公司负责从两个矿区向三个企业配送煤:从甲矿区向企业A B, C送的煤分别是100万吨、200万吨、150万吨;从乙矿区向企业A, B, C送的煤分别是150万吨、150万吨、300万吨•试用矩阵表示上述数据关系.解:列表如下(单位:万吨):100 200 150记M,则矩阵M 就是上述数据关系的一个表示.150 150 3004. 两类药片有效成分如下表所示:试用矩阵表示A B 两种药品每片中三种成分所含的质量. 2 5 1解:表示A 、B 两种药品成分的矩阵为•1 7 62b + 2 d — 7 ,若A = B ,试求a , b , c , d 的6— c 2a — 4值.[思路点拨]我们说两个矩阵是相等的, 是指两个矩阵的行数和列数相同, 并且相应位置的元素也分别相等,本题考查对矩阵相等定义的理解.[精解详析]a c — d2b + 2 d — 7因为A = B,即=c +d b 6— c 2a — 4由矩阵相等的意义可知a = 2b + 2,c —d = d — 7, c + d = 6 — c , b = 2a — 4,[例3]a c — d已知矩阵A = c + d b ,B =由此解得a= 2, b= 0, c= 1, d= 4.两个同行同列的矩阵,只要有一个对应位置上的元素不一样,这两个矩阵就不相等,如14 1 4工两个不同行(或者不同列)的矩阵一定是不相等的,如以零矩阵为例:[0,0]2 3 2 - 30 0和,尽管两个矩阵的元素均为0,但两者不相等•这好比,现在有甲、乙两支球队进0 0行足球比赛,前一个零矩阵可表示他们之间进行了一场比赛,比赛结果为0:0,而后者可表示他们之间进行了两场比赛,两场比赛的结果均为0 : 0.2x+ y 05.已知A=0 —2- yxB=x-2y,若A= B,求x与y的值.解:••• A= B,2x+ y= x,-2-y = x-2y, 解得x= 1,y = i.x y n 6.已知A= , B=5 4 x + y 3x - y,且A= B,求x, y, m, n 的值. m- nn = x , x = 2 ,3x - y= y , y = 3 ,解得x+ y = 5 , m= 3 ,m- n = 4 , n=- 1理下训练经頼化,贵左輕类旁進[对应学生用书P3]a ii1 .设A为二阶矩阵a2i a i2,且规定元素a j = i + j (i a221,2 , j = 1,2),试求A解:由题意可知an = 2, a12= 3, a21 = 3, a22= 4,2 3A=3 41 2.矩阵M=1 1 33 1表示平面中三角形AB C的顶点坐标,问三角形是什么三角形?解:由A(1,1) ,耳1,3) , C(3,1),画图可得△ ABC是等腰直角三角形. 解:由矩阵相等的充要条件得出该方程组.4x —2y = 3,解:3x + y= 2.4•营养配餐中心为学生准备了各种菜肴,每份中能量、脂肪、蛋白质的含量各不相同.“红烧肉”中所含上述三种营养成分分别为649千卡(1千卡=4 187焦耳)、30 g、10g;“青椒肉丝”中所含上述三种营养成分分别为258千卡、20 g、19 g 韭菜豆芽”中所含上述三种营养成分分别为131千卡、15 g、3 g,试将上述结果用矩阵表示出来.解:每千克各种菜肴中各种营养成分的含量如下表:649 30 10所以可用矩阵Ml表示为M= 2582011311530 a 0 b5. 已知平面上正方形ABCD顺时针)的四个顶点可以用矩阵表示为,求a,0 c 4 db, c, d的值及正方形ABCD勺面积.解:由题意知正方形ABCD勺四个顶点的坐标依次为A(0,0)、B(a, c)、C(0,4)、D(b, d),从而可求得a= —2, b = 2, c= d = 2.二| AB = 2”』2,正方形ABCD勺面积为8.x 7 y —1 n6. 已知A= , B= ,若A= B,试求x, y, m n的值.—1 y m-n 2x= y -1,7= n ,解:由于A= B,贝U和y= 2—1 = m—n ,解得x= 1, y= 2, m= 3, n = 4.一1cos a+ sin a—127.已知A= ,B=2,右A= B,求a、3cos 卩—sin3—1—1解:由矩阵相等的充要条件彳3•已知二元一次方程组的系数矩阵为3,方程组右边的常数项矩阵为2,试写COS a + sin a = :2, cos 3 — sin 卩=2 ■ nsin a += 1,4ncos 3 += 1.4na = —+ 2k n k € Z4n3 =—才 + 2k n k € Z43 4 5=9.故矩阵M=56 77 8 9&设M 是一个3X3的矩阵,且规定其元素 a ij = 2i + j , i = 1, 2,3,j = 1,2,3解:由题意可知, an = 3,a 12 = 4, a 13= 5, a 21 = 5, a 22= 6, a 23= 7, a 31 = 7, a 32 试求8, a 33。
《向量与矩阵》课件
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矩阵数乘:将矩阵的每个元素乘以一个常数,得到新的矩阵
向量数乘:将向量的每个元素乘以一个常数,得到新的向量
转置运算的应用:求解线性方程组、计算行列式、求逆矩阵等
共轭运算的应用:求解复数矩阵、计算复数矩阵的秩等
转置运算:将向量或矩阵的行变为列,列变为行
汇报人:PPT
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CONTENTS
PART ONE
PART TWO
向量:用一组有序的数表示,如(a, b, c)
矩阵:用二维数组表示,如[[a, b, c], [d, e, f]]
向量的表示方法:可以用坐标表示,也可以用基向量表示
逆矩阵的定义:对于n阶方阵A,如果存在一个n阶方阵B,使得AB=BA=I,则称B是A的逆矩阵,记作A^(-1)
逆矩阵的性质:逆矩阵是唯一的,且逆矩阵的逆矩阵等于原矩阵
逆矩阵的应用:在解线性方程组、求矩阵的秩、求矩阵的逆矩阵等方面有广泛应用
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
秩的性质:矩阵的秩等于其行向量组的秩
特征值与特征向量的关系:特征值与特征向量是一一对应的,即每个特征值对应一个特征向量
特征值与特征向量的应用:特征值与特征向量在矩阵分解、矩阵相似、矩阵对角化等方面有广泛应用
PART FIVE
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
向量运算:可以进行向量的加法、减法、数乘等运算
向量表示:可以用向量表示几何对象,如点、线、面等
矩阵的表示方法:可以用行向量表示,也可以用列向量表示
PART THREE
几何意义:向量的模长表示向量在空间中的长度
《向量与矩阵》课件
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REPORTING
向量在物理中的应用
线性运动描述
向量被广泛应用于描述物体的线性运动,如速度 、加速度和位移等。
力的合成与分解
向量在力的合成与分解中有重要应用,通过向量 运算可以解决许多物理问题。
电磁学
向量在电磁学中用于描述电场、磁场和电流等物 理量。
矩阵在数学中的应用
01
线性方程组
矩阵是解决线性方程组的重要工 具,通过矩阵运算可以求解复杂 的线性方程组。
向量和矩阵的加法规则
向量和矩阵的加法仅在相同维度的向量和矩阵之 间进行,结果仍为相同维度的向量或矩阵。
矩阵的乘法规则
矩阵乘法仅在满足特定条件的情况下进行,即第 一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。乘法结 果为一个新的矩阵,其行数等于第一个矩阵的行 数,列数等于第二个矩阵的列数。
向量和矩阵的数乘规则
数乘适用于向量和矩阵,表示将向量或矩阵中的 每个元素都乘以一个常数。
矩阵的乘法
总结词
矩阵的乘法是一种二元运算,要求第一 个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。
VS
详细描述
矩阵的乘法要求第一个矩阵的列数等于第 二个矩阵的行数,然后对应元素相乘并求 和,得到的结果是一个新的矩阵,其行数 等于第一个矩阵的行数,列数等于第二个 矩阵的列数。
2023
PART 03
向量与矩阵的关系
2023
《向量与矩阵》PPT 课件
REPORTING
2023
目录
• 向量基础 • 矩阵基础 • 向量与矩阵的关系 • 向量与矩阵的运算性质 • 向量与矩阵的应用
2023
PART 01
向量基础
REPORTING
向量的定义与表示
总结词
第二章 向量与矩阵的范数 PPT课件

n i 1
bi q )
1
1
ab(
1 p
1 q
)
n i1
p ai
p n q i1 bi
q
Minkowski不等式:设
a1,a2,L ,an T , b1,b2,L ,bn T Cn
则对任何 p 1都有
n
(
ai bi p ) 1 p ( n
ai p ) 1 p ( n
1 1 1 pq
可得
i1
n
(
ai bi p ) 1 p ( n
ai p ) 1 p ( n
bi p ) 1 p
i 1
i 1
i 1
几种常用的范数
定义:设向量 a1, a2,L , an T ,对任
意的数 p 1 ,称 n
( p
ai p ) 1 p
i 1
为向量 的 p 范数。
2
F
2
例2 设 X 是向量的范数,则
AX A max
X 0 X
满足矩阵范数的定义,且 A 是与向量范
X 相容的矩阵范数。
证明 首先我们验证此定义满足范数的四 条性质。非负性,齐次性与三角不等式易 证。现在考虑矩阵范数的相容性。
由A
AX max
X 0 X
AX
A AX A X
n
n
1n
1
ai bi p ( ai p ) p ( ai bi p )q
i1
i1
i1
n
1n
1
( bi p ) p ( ai bi p )q
i1
i1
n
1
n
1n
1
[( bi p ) p ( bi p ) p ]( ai bi p )q
2.1二阶矩阵与平面向量

2.1二阶矩阵与平面向量第一课时 矩阵的概念[教学目标]一、知识与技能:会用矩阵表示一些简单的实际问题,掌握矩阵的行、列、元素的概念,知道矩阵的相等相关知识二、过程与方法:自学——汇总——练习 三、情感态度与价值观:体会矩阵的实际背景 [教学难点、重点]矩阵的理解 [教学过程]一、看书:教材P1---P4内容 二、汇总1、矩阵的背景:(1)数学背景: ①坐标平面上的点(向量)——矩阵设O (0, 0),P (2, 3),则向量OP → = (2, 3),将OP →的坐标排成一列,并简记为⎣⎢⎡⎦⎥⎤2 3③日常生活——矩阵2、矩阵的相关概念(1)矩阵表示:记号:A ,B ,C ,…或(a ij )(其中i,j 分别元素a ij 所在的行和列) 要素:行——列——元素 (2)矩阵相等 行列数目相等并且对应元素相等。
(3)特别:(1)2×1矩阵,2×2矩阵(二阶矩阵),2×3矩阵2 32 3⎣⎢⎡⎦⎥⎤80 90 86 88 A B C DA B C D 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 10 0 1 0 0 1 1 01 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0(2)零矩阵(3)行矩阵:[a 11,a 12]列矩阵:⎣⎢⎡⎦⎥⎤a 11 a 21 ,一般用希腊字母表示。
(4)行向量与列向量例1(1)用矩阵表示三角形ABC ,A (-1,0),B (0,2),C (2,0) (2)用矩阵表示下列关系图解:(1)坐标用列矩阵表示,有⎥⎦⎤⎢⎣⎡-02201(2)有箭头的用1表示,无的用0表示,有:01001100011100DC BAD C B A ,矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡001001100011100 练习1:某公司负责从两个矿区向三个城市送煤:从甲矿区向城市A 、B 、C 送煤的量分别是200、240、160万吨,从乙矿区向城市A 、B 、C 送煤的量分别是400、360、820万吨,将上面结果用矩阵表示练习2:写出下列方程组的系数矩阵(1)⎪⎩⎪⎨⎧=-+-=+-=++03021z y x z y x z y x (2)⎩⎨⎧=+-=-3251y x y x例2、已知⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+d a c b c b d a 24523,求a,b,c,d 解答:a=5.b=10,c=-7,d=4 例3、已知⎥⎦⎤⎢⎣⎡b a 3221是一个正三角形的三个顶点坐标所组成的矩阵,求a,bA解答:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+=235233b a 或⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+=-=235233b a 三、作业:教材P10----1,2,4,5 [补充习题] 1、⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--+y x x y yx 200202,则x=________,y=_______________ 2、⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+12211sin cos sin cos 1ββαα,则α=_____,β=______ 3、平面上一个正方形的四个顶点用矩阵表示为⎥⎦⎤⎢⎣⎡d cb a 200,则正方形的面积是____ 4、矩阵A 为二阶矩阵,其元素满足a ij =-a ij,I,j=1,2,且a 12-a 21=1,求A [补充习题答案] 1、-1,12、2k π+4π,2k π-4π(k ∈Z)3、24、⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-021210 [情况反馈]第二课时:二阶矩阵与平面向量的乘法[教学目标]一、知识与技能:掌握二阶矩阵与平面向量的乘法法则,理解矩阵对应的变换是图形集合到图形集合的影射映射,能熟练进行变换的坐标形式和矩阵形式进行转换 二、过程与方法:讲解练习法三、情感态度与价值观:体会知识的渐进与联系 [教学难点]变换形式的转换 [教学过程]一、两个向量的乘法:1、a =(x 1,y 1),b =(x 2,y 2),则b a ∙=___________(x 1x 2+y 1y 2),这一结果能否用矩阵表示?[x 1,y 1]⎥⎦⎤⎢⎣⎡22y x = x 1x 2+y 1y 2 行矩阵与列矩阵的乘法规则:行矩阵乘列矩阵2、两个呢? (1)生活实例某电视台举办歌唱比赛,甲、乙两名选手初、复赛成绩如下:40%,决赛占60%,那么甲、乙的最后成绩可用如下矩阵的形式表示:⎣⎢⎡⎦⎥⎤80 90 86 88 ⎣⎢⎡⎦⎥⎤0.4 0.6 = ⎣⎢⎡⎦⎥⎤80 ⨯ 0.4 + 90 ⨯ 0.6 86 ⨯ 0.4 + 88 ⨯ 0.6 = ⎣⎢⎡⎦⎥⎤86 87.2 (2)一般地: ⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡0220210120110022211211y a x a y a x a y x a a a a 二阶矩阵与列向量的乘法规则:系数矩阵乘向量坐标矩阵 例1、⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x 1002=____________ (⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x 2) 说明:点P(x,y)左乘矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡1002后,得到一个新的点(2x,y) 练习:教材P11-----6 二、变换:向量形式:向量(x,y)−−−→−T对应法则惟一一个向量(x /,y /),称T 为一个变换,记为T:(x,y)→(x /,y /)矩阵形式:T:⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x →⎥⎦⎤⎢⎣⎡//y x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x d cb a 实质:一个平面图形集合到另一个平面图形集合的一个映射例2、(1)变换⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x →⎥⎦⎤⎢⎣⎡//y x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x 2341,将它写成坐标形式是___________ (2)变换⎥⎦⎤⎢⎣⎡y x →⎥⎦⎤⎢⎣⎡//y x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-y y x 3,将之写成乘法形式是______________⎣⎢⎡⎦⎥⎤80 90 86 88解答:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡++y x y x 234 (2)⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-y x 1031 练习1:教材P10----3 练习2:若点A(23,21)在矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos 对应的变换作用下得到的点为(0,1),求α 三、小结:二阶矩阵与平面向量的乘法,变换的形式与实质 四、作业:教材P11---7,8,9,10 [补充习题]1、将下列方程组用矩阵与向量乘法的形式表示出来(1)⎩⎨⎧=+-=-54312y x y x (2)⎩⎨⎧=+=+f dy cx e by ax2、若点A 在矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡--2221对应的变换作用下得到点为(3,6),求点A 的坐标 3、在三角形AOB 中,O 为原点,A(4,2),B(2,4),变换⎥⎦⎤⎢⎣⎡-1111将三角形的三个顶点变到了何处? [补充习题答案] 1(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡-514312y x (2) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡f e y x d cb a2、(-3,0)3、A /(6,2),B /(6,-2),O /(0,0) [情况反馈]。
《矩阵和向量的应用》课件
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向量的外积和内积
向量的外积
向量的外积也称为叉积,是向量的一种运算。两个向量的外 积结果是一个向量,其方向垂直于作为运算输入的两个向量 。外积在物理和工程中有广泛的应用,如描述旋转和方向。
向量的内积
向量的内积也称为点积,是向量的一种基本运算。两个向量 的内积结果是一个标量,等于两个向量长度和夹角的余弦值 的乘积。内积在几何、物理和工程中有广泛应用,如描述长 度、角度和力矩等。
解特征多项式得到,也可以通过迭代法、 QR分解等方法求解。特征向量在解决线性
方程组、优化问题等方面有重要应用。
05
矩阵和向量的应用前景展望
矩阵和向量在人工智能领域的应用
机器学习算法
矩阵和向量在机器学习算法中扮演着重要的角色,如线 性代数、矩阵运算和向量空间模型等。它们被广泛应用 于分类、聚类、回归等任务中,如支持向量机、神经网 络等。
矩阵的特征值和特征向量
特征值
特征值是矩阵的一种数值特征,用于描述矩 阵的线性变换性质。特征值可以通过求解特 征多项式得到,对应的特征向量是满足$A cdot v = lambda cdot v$的向量。特征值 和特征向量在解决线性方程组、优化问题等 方面有重要应用。
特征向量
特征向量是与特征值对应的向量,用于描述 矩阵线性变换的性质。特征向量可以通过求
数据挖掘
矩阵和向量在数据挖掘中也有广泛的应用,如关联规 则挖掘、聚类分析等。它们可以帮助我们发现数据中 的模式和规律,为决策提供支持。
矩阵和向量在其他领域的应用
图像处理
矩阵和向量在图像处理中也有广泛的应用,如图像变 换、图像滤波等。它们可以帮助我们更好地处理和操 作图像数据,提高图像处理的效果和质量。
04
矩阵和向量的进阶满足方程$A cdot A^{1} = I$的唯一矩阵,其中$I$是单位 矩阵。逆矩阵在解线性方程组、求矩 阵的行列式等方面有重要应用。
第2章_矩阵的相似及应用
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(2.1.2)
称 是 T 的特征值, 是线性变换 T
属于 的特征向量。
从几何角度看,当 0 且为实数时, 特征向量 的方向经线性变换 T 后保 持不变。当 0 时,T 与 保持同指 向,当 0 时,T 与 指向相反。
既然把一组线性无关 T 的特征向量 1,2 , ,n 作为基表示 T 的矩阵形式 这样简单,是否可以找到这样一组 特征向量和如何寻找这样一组特殊 的向量就是我们下面要做的工作.
1 ,2 ,3
1 ,2 ,3
的过渡矩阵,即线性变换 T 是可对角化的.
定理2.1.5 如果 n 阶矩阵有 n 个线性无关的特征向量, A 矩 阵与对角矩阵相似。
推论1 如果 n 阶矩阵有 n 个互 异的特征值,矩阵与对角矩阵 相似。
2.1.3 Schur 分解
引理 2.1.1 若 n 元复向量,u1 c1,c2,cn T
定理2.1.2 若 0 是线性变换 T 的r重 特征值,则
dimV0 r
2.1.2 矩阵对角化
2.1.2.1 矩阵的相似关系 定义2.1.6 令 A, B, P 是n n 的矩阵, P 是非 奇异矩阵, 如果他们之间存在关系 B P1AP 则称 A与 B 矩阵是相似矩阵, 记为 A ~ B ; 矩阵的相似关系,满足以下性质:
ann
就是一个 -矩阵
2.2.1 -矩阵的初等变换和 Smith 标准形
定义2.2.1 -矩阵 A( ) 中不恒等于零的
子式的最高阶数 r 称为-矩阵的秩,记
为 rankA( ),即 rankA( ) r.
例 2.2.1
定义2.2.2 关于 -矩阵的三种初 等变换:
⑴ 两行(列)互换位置; ⑵ 某行(列)乘不等于零的数; ⑶ 用 的多项式 h()乘某行(列) 并加到另一行(列)上。
向量与矩阵PPT课件
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相当于对矩 A施 阵行第一种初等:行变
把A的第i 行与第 j 行对调 (ri rj).
类似地,
以 n阶初等 En(i矩 ,j)右 阵乘A 矩 ,阵
AE n(i,
a11 j)a 21
a1j a2j
a1i
a2i
a1n a2n
am1 amj ami amn
相当于对矩 A施 阵行第一种初等:列变 把A的第i 列与第 j列对调 (ci cj).
定理2 s个n维向量 1,...s 线性相关的充要条
件是其中至少有一个向量可由其它向量线性表出。 i k 1 1 k 2 2 . . k i 1 .i 1 k i 1 i 1 . . k s . s
定理 3 若向量组 1,...s线性无关,而向量组1,... s,
线性相关,则 必可由向量组 1,...s线性表出,
逆矩阵
逆矩阵的概念与性质 可逆矩阵的判定与求法 矩阵的初等变换 用初等行变换求逆矩阵
3.3 矩阵的初等变换
定义 3.3 对矩阵进行下列三种变换,称为 矩阵的初等行变换:
交换矩阵两行的位置; 用一个非零数乘矩阵的某一行; 把某一行的倍加到另一行上. 把定义3.3中的“行”换成“列”,就得到矩阵
当m=1时,矩阵只有一行,即
A a 1a 1 2a 1 n
叫做行矩阵. 当n=1时,矩阵只有一列,即
叫做列矩阵.
a 11
A
a 21
a
n
1
元素全部是零的矩阵叫做零矩阵,记作0.
在n阶方阵中,从左上角到右下角的对角线 叫方阵的主对角线,从右上角到左下角的对 角线叫方阵的次对角线.
k (k1,...kn )
(a1,... an ),
(a1 b1,...an bn )
矩阵与向量的关系
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矩阵与向量的关系矩阵与向量是线性代数中最基本的概念之一。
在矩阵和向量之间存在密切的联系和相互作用。
一、向量的概念向量是指由有限个数字按照一定顺序排列组成的元素集合,通常用箭头表示,如图1所示:图1 向量向量可以表示为:a=[a1,a2,…,an]T其中a1,a2,…,an为向量a的元素,T表示转置,表示将行向量转换为列向量。
二、矩阵的概念矩阵是一个元素按照矩形排列组成的矩形数组,如图2所示:图2 矩阵矩阵常用大写字母表示,如:其中a11,a12,…,amn为矩阵元素,m和n分别表示矩阵的行和列数。
三、矩阵和向量的关系矩阵和向量之间有着密切的联系。
矩阵可以看作是若干向量的组合。
换言之,矩阵的每一列都是一个向量。
例如,对于一个3维向量,可以将其表示为一个3 x 1的列向量:同理,可以将多个3维向量组合为一个3 x n的矩阵:其中a1,a2,…,an都是3维的列向量。
因此,向量可以看作是一个1 x n或n x 1的矩阵。
在计算机科学中,向量和矩阵常常用于表示图像、音频、文本等数据。
向量和矩阵的运算也是机器学习、深度学习等算法的基础。
四、向量和矩阵的运算向量和矩阵的运算分为两种:标量运算和向量/矩阵运算。
(一)标量运算标量运算指的是将一个实数(标量)与向量/矩阵的每个元素相乘或相加。
例如:(二)向量/矩阵运算向量/矩阵运算主要包括加法和乘法两种。
1.向量/矩阵加法向量/矩阵加法是将两个向量/矩阵对应元素相加,例如:2.向量/矩阵乘法向量/矩阵乘法是将两个向量/矩阵进行运算得到一个新的向量/矩阵,计算方法不同。
向量乘法向量乘法有两种:内积和外积。
(1)向量内积向量内积又称点积,表示将两个向量对应元素相乘并相加,得到一个标量,例如:对于向量a=[a1,a2,a3]T和向量b=[b1,b2,b3]T,其内积为a·b=a1*b1+a2*b2+a3*b3。
矩阵乘法矩阵乘法是指将两个矩阵进行运算得到一个新的矩阵。
自考04184线性代数(经管类)讲义第二章 矩 阵
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第二章矩阵2.1矩阵的概念定义2.1.1由m×n个数a ij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)排成一个m行n列的数表用大小括号表示称为一个m行n列矩阵。
矩阵的含义是:这m×n个数排成一个矩形阵列。
其中a ij称为矩阵的第i行第j列元素(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),而i称为行标,j称为列标。
第i行与第j列的变叉位置记为(i,j)。
通常用大写字母A,B,C等表示矩阵。
有时为了标明矩阵的行数m和列数n,也可记为A=(a ij)m×n或(a ij)m×n或A m×n当m=n时,称A=(a ij)n×n为n阶矩阵,或者称为n阶方阵。
n阶方阵是由n2个数排成一个正方形表,它不是一个数(行列式是一个数),它与n阶行列式是两个完全不同的概念。
只有一阶方阵才是一个数。
一个n阶方阵A中从左上角到右下角的这条对角线称为A的主对角线。
n阶方阵的主对角线上的元素a11,a22,…,a nn,称为此方阵的对角元。
在本课程中,对于不是方阵的矩阵,我们不定义对角元。
元素全为零的矩阵称为零矩阵。
用O m×n或者O(大写字)表示。
特别,当m=1时,称α=(a1,a2,…,a n)为n维行向量。
它是1×n矩阵。
当n=1时,称为m维列向量。
它是m×1矩阵。
向量是特殊的矩阵,而且它们是非常重要的特殊矩阵。
例如,(a,b,c)是3维行向量,是3维列向量。
几种常用的特殊矩阵:1.n阶对角矩阵形如或简写为(那不是A,念“尖”)的矩阵,称为对角矩阵,例如,是一个三阶对角矩阵,也可简写为。
2.数量矩阵当对角矩阵的主对角线上的元n阶数量矩阵素都相同时,称它为数量矩阵。
有如下形式:或。
(标了角标的就是N阶矩阵,没标就不知是多少的)特别,当a=1时,称它为n阶单位矩阵。
n阶单位矩阵记为E n或I n,即或在不会引起混淆时,也可以用E或I表示单位矩阵。
线性代数1-1、2节 矩阵与向量的概念、矩阵的运算
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教学难点:矩阵的乘法运算与矩阵的初等变换.分块矩 阵,特别是分块矩阵的乘法运算.
§1 矩阵与向量的概念
1.1 矩阵的概念
1. 矩阵的引出 考察线性方程组
x1 2 x1
x2 3x2
2
x3 x3
1, 2
,
x1 2 x 2 3 x3 4 .
13 6 2 i 2 2 2 是一个 33复矩阵,
2 2 2
1 2
是一个 31矩阵,
4
2359 是一个 14矩阵,
4 是一个 11矩阵. 显然,一阶矩阵就是一个数。
3. 几种特殊的矩阵
①同型矩阵:行数和列数都分别相等的矩阵.
Λ
1
0
0 2
0
0
.
0
0
n
简记作 di1 ,a 2 , g ,n .
b11
⑥列矩阵
B
b
2
1
.
b
m
1
也称为n维列向量。
⑦行矩阵 A(a11,a12, ,a1n). 也称为n维行向量。
n维列向量与n维行向量统称为n维向量,简称向
矩阵 A的
i, j 元
简记为
A A m n a im j n a i. j
这 m n 个数 A 的 称 ,元 简 为 素 称 . 为元
元素是实数的矩阵称为实矩阵,
元素是复数的矩阵称为复矩阵.
例如
1 0 3 5是一个 24实矩阵, 9 6 4 3
向量,矩阵

向量,矩阵
摘要:
1.向量和矩阵的定义
2.向量和矩阵的基本运算
3.向量和矩阵的应用领域
4.我国在向量和矩阵研究方面的贡献
正文:
向量和矩阵是线性代数中的两个重要概念,它们广泛应用于数学、物理、计算机科学等多个领域。
1.向量和矩阵的定义
向量是一个有方向和大小的量,可以用一个有序的数列表示。
在数学中,向量通常用大写字母表示,如A。
矩阵是一个由行和列的数字组成的矩形阵列,通常用小写字母表示,如a。
矩阵可以看作是一个特殊的向量,即行向量或列向量。
2.向量和矩阵的基本运算
向量和矩阵的基本运算包括加法、减法、数乘、点积、叉积等。
其中,加法和减法适用于同类型的向量或矩阵,而数乘和点积则适用于向量和标量或向量。
叉积适用于三维空间中的向量。
3.向量和矩阵的应用领域
向量和矩阵在许多领域都有广泛的应用。
在物理学中,它们可以用来描述物体的运动和力的作用;在计算机科学中,它们可以用来表示图形、图像和数
据;在工程学中,它们可以用来解决各种实际问题,如控制系统、信号处理等。
4.我国在向量和矩阵研究方面的贡献
我国在向量和矩阵研究方面取得了举世瞩目的成果。
许多著名的数学家和科学家,如华罗庚、陈景润等,为向量和矩阵的理论研究做出了巨大贡献。
近年来,我国在向量和矩阵的应用研究方面也取得了显著进展,如深度学习、大数据分析等领域。
总之,向量和矩阵是线性代数中的重要概念,它们在多个领域都有广泛应用。
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六、对角阵与三角阵 1、对角阵 只有对角线上有非0元素的矩阵称为对角矩阵,对角线 上的元素相等的对角矩阵称为数量矩阵,对角线上的元素都 为1的对角矩阵称为单位矩阵。 (1)提取矩阵的对角线元素 设A为m×n矩阵,diag(A)函数用于提取矩阵A主对角线 元素,产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。 diag(A)函数还有一种形式diag(A,k),其功能是提取第k 条对角线的元素。(中间为0条,下负,上正) 例:A=[4,-65,-54,0,6;56,0,67,-45,0]B=[4,-65,-54;0,6,56;0,67,-45] >> diag(A) ans = 4 0 >> diag(B,0) ans = 4 6 -45 >> diag(B,2) ans = -54
第2章 矩阵
2.1 矩阵与向量 2.2 向量的创建
2.3 矩阵的创建 2.4 矩阵的运算
§2.1 矩阵与向量
一、矩阵
由m行n列构成的数组a称为(m×n)阶矩阵,它总共由 (m×n )个元素组成并按如下的形式排列:
a11 a12 a1n a a a 22 2n a 21 m n a m1 a m 2 a mn
注意:以上几种形式中,可以是数值、变量、表达式或字符串。 如果它们是变量或表达式,则所有变量及由变量构成的表达式必 须先定义;并且在执行语句之前,每一个变量必须先赋值。如果 是字符串,则每一行中的字母个数应相同。
二、用函数生成矩阵的元素 1、one=ones(r,c) 可创建一个元素为1的(r×c)阶矩阵。 例1:one=ones(2,5),创建一个(2×5)阶矩阵: 11111 11111 2、zero=zeros(r,c) 可创建一个元素为0的(r×c)阶矩阵。 例2: zero=zeros(3,2), 创建一个(3×2)阶零矩阵: 例3:对于(3×5)阶矩阵:
三、矩阵元素的访问 应用上面的例子说明:
3 a 20.0 1 5 20.25 1 7 20.5 1 9 20.75 1 11 21.0 1
a(1,1)→3 a(3,4)→1 a(:,2)→[5 20.25 1]’ a(2,:)→[20.0 20.25 20.5 20.75 21.0] a(1:3,3:5)→[7 9 11;20.5 20.75 21.0;1 1 1] 四、创建矩阵的函数 1、函数repmat的调用格式为w=repmat(x,r,c) 其中x可以是标量、向量或矩阵,r是x的行数、c是x的列 数。函数repmat可创建任意长度的列向量和行向量,而且每 个元素都具有相同的值。
2、函数meshgrid的调用格式为:[u,v]= meshgrid(s,t) 注:其中s,t是两个行向量 例:如果s=[s1 s2 s3 s4],t=[t1 t2 t3],则上述命令生成两个(3×4) 阶矩阵:
s1 u s1 s1
s2 s2 s2
s3 s3 s3
s4 s4 s4
(2) 建立一个3×2零用zeros(size(A))建立一个与矩阵 A同样大小零矩阵。 A=[1 2 3;4 5 6]; %产生一个2×3阶矩阵A zeros(size(A)) %产生一个与矩阵A同样大小的零矩阵
例2-2 建立随机矩阵: (1) 在区间[20,50]内均匀分布的5阶随机矩阵。 x=20+(50-20)*rand(5) (2) 均值为0.6、方差为0.1的5阶正态分布随机矩阵。 y=0.6+sqrt(0.1).*rand(5) 此外,常用的函数还有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。 魔方矩阵有一个有趣的性质,其每行、每列及两条对角线上 的元素和都相等。对于n阶魔方阵,其元素由1,2,3,…,n2共 n2个整数组成。MATLAB提供了求魔方矩阵的函数magic(n), 其功能是生成一个n阶魔方阵。
§2.2 向量的创建
一、向量 向量可以表示为:f=[a x b …]或f=[a,x,b,…] 其中a,x,b,…可以是变量、数值、表达式或字符串。 注:如果它们是变量或表达式,则所有变量及由这些变量所 构成的表达式必须先定义;并且在执行语句之前,每一个变 量必须先赋值。 例:如果a是一个表达式,则表达式字符和运算符之间无空格。 如果a=h+dg,则f可以写成: f=[h+d^g x b …]或f=[h+d^g,x,b,…] 二、向量创建的两个主要方法 1、使用冒号来指定数值范围和相邻值的步长
x=[-2 1:2:9 10] 或x=[-2,1,3,5,7,9,10]
四、向量操作的几个命令 1、向量与标量进行加减运算时,标量与向量中的每一个元素 相加减。 例: z=x-1的结果为 z=[-3 0 2 4 6 8 9] 2、可以修改向量中的某些元素。 例:z中的第二个元素除以2,可写为z(2)= z(2)/2。
注:矩阵的元素记为aij, 其中,i 表示行,j 表示 列。
矩阵的大小可用如下命令获得: (1)size(a)----size可显示出两个值,第一个值为行数(m),第 二个值为列数(n)。 (2)[m,n]=size(a)----表示矩阵的行数赋给m,列数赋给n。
二、方阵
当m=n时,a称为方阵。
三、对角阵
3、由现有向量创建新向量
(1)如要创建一个由z的第三到第五个元素组成的新向量x,则 x=z(3:5) (2)如要创建一个由z的前两个元素和后两个元素组成的向量x, 则x=[z(1) z(2) z(6) z(7)] 或 x=[z(1,2,6,7)]
4、确定向量中元素的个数 用length命令,即n=length(x)
2.三角阵 三角阵又进一步分为上三角阵和下三角阵,所谓上三角 阵,即矩阵的对角线以下的元素全为0的一种矩阵,而下三角 阵则是对角线以上的元素全为0的一种矩阵。 (1) 上三角矩阵 求矩阵A的上三角阵的MATLAB函数是triu(A)。triu(A)函 数也有另一种形式triu(A,k),其功能是求矩阵A的第k条对角线 以上的元素。例如,提取矩阵A的第2条对角线以上的元素, 形成新的矩阵B。 (2) 下三角矩阵 在MATLAB中,提取矩阵A的下三角矩阵的函数是tril(A) 和tril(A,k),其用法与提取上三角矩阵的函数triu(A)和triu(A,k) 完全相同。
例:A=[1 3 7;2 4 8;3 6 8], >> triu(A) ans = 1 0 3 4 7 8 >> triu(A,-1) ans = 1 2 0 3 4 6 7 8 8
0 0 七、矩阵的旋转
A =
8
1、利用函数rot90(A,k)将矩阵A旋转90º 的k倍,当k为1时可省略。
>> rot90(A,1)
x=s:d:f
其中 s=起始值或初始化值;d=增量或减量值;f=结束值或终值。
因此,可产生如下的行向量x: x=[s s+d s+2d …s+nd]
其中s+nd=f
注意: ⑴ 在创建向量x时没有直接指定n的数值,s、d和f 可以 是数值、变量和表达式的任意组合。 ⑵ 当d省略时,MATLAB默认d=1,即x=s : f 例如:x=[s,s+1,s+2,…,s+n] 其中s+n=f ⑶ 向量x中元素的个数由式n=length(x)确定。 2、指定n为从s到f的等间隔值
当aij =0,i≠ j,且m=n时 ,得到对角阵:
a11 0 a 0 0 a 22 0 0 0 n n a nn
a11 a1 a a 1、列阵 a 21 2 (m 1) 当 aij = ai1(即只有一列时), 称为列矩阵或者列向量,记做: a m1 a m
四、列矩阵和行矩阵
2、行矩阵 当 aij = a1j(即只有一行时),称为行矩阵或者行向量, 记做:
a a11 a12 a1n a1 a2 an (1 n)
注:在MATLAB中,这是向量的默认定义。 五、矩阵和向量的转置 矩阵的转置用(’)表示:
a11 a T a ' 12 a1n a21 ... am1 a22 ... am 2 ( n m) a2 n ... amn
1、先创建向量,再创建矩阵
v 2 a21 v 3 a31
v 4 a41
a22 a32
a42
a23 a33
a43
a v 1;
v2;
v3 ;
v4
注:其中分号表示行的结束。
2、直接创建矩阵 a=[a11 a12 a13;a21 a22 a23;a31 a32 a33;a41 a42 a43] 或形象的描述方法: a=[ a11 a12 a13;… a21 a22 a23;… 其中省略号是必须的。 a31 a32 a33;… a41 a42 a43] 或通过在每一行的末尾处按下Enter键来完成: a=[ a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 a41 a42 a43]
1
2 3
3
4 6
7
8 8
ans =
7 3 1 8 4 2 8 6 3
2、矩阵的左右翻转 对矩阵实施左右翻转是将原矩阵的第一列和最后一列调 换,第二列和倒数第二列调换,…,依次类推。MATLAB对 矩阵A实施左右翻转的函数是fliplr(A)。 3、矩阵的上下翻转
MATLAB对矩阵A实施上下翻转的函数是flipud(A)。
f s n 1
三、向量中元素值的获取 1、行向量 行向量b=[b1 b2 b3…bn],可用b(3)或b(1,3)获得第三个元素b3。 2、列向量 列向量b=[b1 b2 b3…bn]’,可用b(3)或b(3,1)获得第三个元素b3。