第03讲 MATLAB-simulink的数值运算
MATLAB-SIMULINK讲解完整版
第3章 SIMULINK应用基础
(1) 文件管理类:包括 4 个按键,分别是按键 、按键 和按键 。
(2) 对象管理类:包括 3 个按键,分别是按键 和按键 。
、按键 、按键
(3) 命令管理类:包括 2 个按键,分别是按键 和按键 。
(4) 仿真控制类:包括 6 个按键、1 个文本框、1 个列表
框,分别是按键 、按键 如图3-6所示,在模型中加入注释文字,使模型更具可 读性。
图3-6 添加注释文字示例 (a) 未加注释文字;(b) 加入注释文字
第3章 SIMULINK应用基础
3.2.3 子系统的建立与封装 1. 子系统的建立 一般而言,电力系统仿真模型都比较复杂,规模很大,
包含了数量可观的各种模块。如果这些模块都直接显示在 SIMULINK仿真平台窗口中,将显得拥挤、杂乱,不利于用 户建模和分析。可以把实现同一种功能或几种功能的多个模 块组合成一个子系统,从而简化模型,其效果如同其它高级 语言中的子程序和函数功能。
、列 表框
、按键 、按键 和按键 。 (5) 窗口切换类:包括 6 个按键,分别是按键 、按键 、按键 、按键 和按键 。
、按键
工具栏中各个工具图标及其功能说明见附录 B。
第3章 SIMULINK应用基础
3.2 SIMULINK的基本操作
3.2.1 模块及信号线的基本操作 1. 模块的基本操作 模块是系统模型中最基本的元素,不同模块代表了不同
增强模型的可读性
签内容,在标签编辑框外的窗口中单击鼠标退出
第3章 SIMULINK应用基础
3.2.2 系统模型的基本操作 除了熟悉模块和信号线的基本操作方法,用户还需熟悉
SIMULINK系统模型本身的基本操作,包括模型文件的创建、 打开、保存以及模型的注释等。
matlab学习3-数值计算
六、矩阵元素之间的逻辑运算
一、矩阵的构造
1、向量的构造
向量是1×N( N×1 )的特殊矩阵,称为N维向量。
是一种特殊的矩阵 (1)逐个输入法:x=[ ] 行向量:数据元素之间均用空格(或逗号)隔开; 例:x1=[2 3 sqrt(3) 5] 列向量:数据元素之间均用分号隔开 例:x2=[2;3;sqrt(3);5] 注:行向量和列向量之间的转换“ ’ ”
第二章
基本数值计算
第一节 简单的数学运算
第二节 MATLAB数值计算基础
第三节 MATLAB数值分析与多项式计算
第一节 简单的数学运算 一、常用的数学运算符 二、Matlab 语言规则 三、常用操作命令和键盘技巧 四、常量和变量 五、函数
一、常用的数学运算符
1、Matlab 的数学运算定义在复数域上。
example3
2、矩阵的基本运算: (1)标量与矩阵的数运算和数学函数对矩阵的运算等 于对矩阵的每一个元素的运算。 a=[1 2 3];b=a+100 b= 101 102 103 (2)进行矩阵加减时,参与运算的矩阵必须同维。 (3)进行矩阵乘法时, A的行数=B列数。 左乘与右乘不同:一般A*B不等于B*A 若A*B等于B*A,则称A,B对易 (4)幂运算A^n
2、对矩阵(A)的部分操作:
函数
Fliplr(A)
功能
矩阵左右翻转
函数
Tiag(A,k)
功能
取矩阵对角线 元素
Flipud(A)
Flipdim(A, m) Rot(A,k)
矩阵上下翻转
矩阵沿特定 维(m)翻转 矩阵逆时针旋 转k*90度
Tril(A,k)
Triu(A,k)
取矩阵的下三 角部分
MATLAB-simulink的数值运算
20
(2) 矩阵的加和减
矩阵的加减法的运算符为“+”和“-”。 矩阵只有同阶方可进行加减运算,标量可以和矩 阵进行加减运算但应对矩阵的每个元素施加运算。 例如 >>A=[1 2 3;4 5 6]; B=A+1 B=
1.5 MATLAB的数值运算
MATLAB具有强大的数值能力,它不仅 能对矩阵和向量进行相应的运算,而且也可 处理多项式的解、数据分析、函数的极值、 线性方程组的解、函数的微积分和函数绘图 等问题。
1
1.5.1 矩阵运算
MATLAB的基本数据单元是不需要指定 维数的复数矩阵,它提供了各种矩阵的运算 与操作,因它既可以对矩阵整体地进行处理, 也可以对矩阵的某个或某些元素进行单独地 处理,所以在MATLAB环境下矩阵的操作同 数的操作一样简单。
10 11 12
12
矩阵的元素
MATLAB还允许对一个矩阵的单个元素进行赋 值和操作,例如如果想将A矩阵的第2行第3列的元 素赋为100,则可通过下面的语句来完成
>>A(2,3)=100 结果显示: A=
12 3 4 5 100 78 9 这时将只改变此元素的值,而不影响其它元素的值。
13
矩阵的元素
17
2. 矩阵的基本运算
矩阵运算是MATLAB的基础,MATLAB 的矩阵运算功能十分强大,并且运算的形式 和一般的数学表示十分相似。
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(1) 矩阵的转置
矩阵转置的运算符为“ ' ”。例如 >>A
MATLAB的数值运算ppt课件
注意: 点不能遗漏, .*间不能随意加空格符。 两组数的大小必须相等。 例如:
3)矩阵除与数组除
矩阵除:
A\B=inv(A)*B B/A=B*inv(A) A\B≠A/B
矩阵右除:运算符为“/”。如:“X=A/B”是指 方 程X*B=A的解 。 要求:两矩阵的列数必须相等 矩阵左除的运算符为“\”。如: “X=A\B”是指 方 程A*X =B的解。 要求:两矩阵的行数必须相等
Load:用户在使用MATLAB的时候将以MAT文
件保存的矩阵重新装载到MATLAB的工 作空间中。命令格式为:
load 路径\文件名
2)矩阵的修改
直接修改:
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:
利用矩阵元素的下标 A(,)= 来修改。
注意: 例如:
MATLAB的数 值运算
本节课将介绍Matlab数值运算的基本知 识,还须注重理论与实际的结合,主要介 绍以下几个方面: 矩阵的创建与保存 向量的生成 矩阵运算与数组运算 多项式运算 线性方程组
1. 矩阵的创建、保存与修改
矩阵: 是线性代数的基本运算单元。 通常矩阵是指含有M行N列数值的矩 形结构。 矩阵中的元素可以是实数或复数。复 数可用特殊函数i,j 输入 。 例如:a=[1 2 3;4 5 6] x=[2 pi/2;sqrt(3) 3+5i]
•
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。 •Matlab函数名必须小写。
利用外部数据文件(*.mat)保存和装载 矩阵: Save:将以定义过的矩阵(变量)以MAT文件
MATLAB-simulink的数值运算
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特殊矩阵的实现
(2) 零矩阵函数zeros( ) (3) 1矩阵函数ones( ) (4) 随机元素矩阵函数rand( ) (5) 对角矩阵函数diag( ) (6) 伴随矩阵函数compan( ) (7) 上三角矩阵函数triu( )和下三角矩阵函数 tril( )
k=rank(A)
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(4) 矩阵的三角分解
矩阵的三角分解又称为LU分解,它的目的是 将一个矩阵A分解成一个下三角矩阵L和一个上三角 矩阵U的乘积,亦即可以写成A=LU。
在MATLAB下也给出了矩阵的LU分解函数 lu( ),该函数的调用格式为
[L,U]=lu(A)
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(5) 矩阵的特征值与特征向量
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2. 矩阵的基本运算
矩阵运算是MATLAB的基础,MATLAB 的矩阵运算功能十分强大,并且运算的形式 和一般的数学表示十分相似。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
(1) 矩阵的转置
矩阵转置的运算符为“ ' ”。例如 >>A=[1 2 3;4 5 6];B= A’ 结果显示: B=
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矩阵的转置
如果是复数的矩阵,则转置(’)将同时对复数进行 共轭处理,而 (.’)则只是将其排列形式进行转置。 例: >>b=[1+2i 2-7i]' b=
1.00 -6.00 -72.00 -27.00 p是多项式p(x)=x3-6x2-72x-27的MATLAB描述方法, 我们可用函数文件,显示数学多项式的形式: p1=poly2sym(p) p1 = x^3-6*x^2-72*x-27
matlab基础matlab数值运算
04
数值运算进阶
线性方程组求解
直接法
使用高斯消元法、LU分解等直接求解线性方程组的方法。
迭代法
使用如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等迭代方法求解线性方程 组。
预处理技术
通过预处理手段改进直接法或迭代法的收敛速度和稳定性。
数值积分与微分
数值积分
使用如梯形法、辛普森法等数值积分方法计算 函数的积分值。
频谱分析
通过快速傅里叶变换等数值方法对信号进行频谱分析,提 取信号的频率成分和特征,用于音频、雷达、通信等领域。
信号压缩
利用数值方法对信号进行压缩编码,减小存储和传输成本, 用于音频、视频、遥感等领域。
在图像处理中的应用
图像增强
通过数值运算对图像进 行增强处理,提高图像 的对比度、清晰度等, 用于医学影像、安防监 控等领域。
数值微分
通过差分法计算函数的导数值,如前向差分、 后向差分和中心差分。
自动微分
利用Matlab的符号计算功能,自动求取函数的导数。
插值与拟合
一维插值
使用如拉格朗日插值、牛顿插值等一维插值方法。
多维插值
使用如样条插值、克里金插值等多维插值方法。
曲线拟合
通过最小二乘法等手段对数据进行曲线拟合。
数值优化
流体动力学模拟
通过数值方法求解流体动力学方程,模拟流体流动、传热等现象, 用于航空航天、流体机械等领域。
电磁场模拟
利用数值方法求解电磁场方程,模拟电磁波的传播、散射等现象, 用于雷达、通信、电磁兼容等领域。
在信号处理中的应用
信号滤波
利用数值运算对信号进行滤波处理,去除噪声、增强信号 特征,用于语音、图像、通信等领域。
图像去噪
利用数值方法对图像进 行去噪处理,去除图像 中的噪声和干扰,用于 遥感影像、医学影像等 领域。
MATLAB数值运算.pdf
第3章 MATLAB 数值运算教学提示:每当难以对一个函数进行积分或者微分以确定一些特殊的值时,可以借助计算机在数值上近似所需的结果,从而生成其他方法无法求解的问题的近似解。
这在计算机科学和数学领域,称为数值分析。
本章涉及的数值分析的主要内容有插值与多项式拟合、数值微积分、线性方程组的数值求解、微分方程的求解等,掌握这些主要内容及相应的基本算法有助于分析、理解、改进甚至构造新的数值算法。
教学要求:本章主要是让学生掌握数值分析中多项式插值和拟合、牛顿-科茨系列数值求积公式、3种迭代方法求解线性方程组、解常微分方程的欧拉法和龙格-库塔法等具体的数值算法,并要求这些数值算法能在MATLAB 中实现。
3.1 多 项 式在工程及科学分析上,多项式常被用来模拟一个物理现象的解析函数。
之所以采用多项式,是因为它很容易计算,多项式运算是数学中最基本的运算之一。
在高等数学中,多项式一般可表示为以下形式:120121()n n n n n f x a x a x a x a x a −−−=+++++…。
当x 是矩阵形式时,代表矩阵多项式,矩阵多项式是矩阵分析的一个重要组成部分,也是控制论和系统工程的一个重要工具。
3.1.1 多项式的表达和创建在MATLAB 中,多项式表示成向量的形式,它的系数是按降序排列的。
只需将按降幂次序的多项式的每个系数填入向量中,就可以在MATLAB 中建立一个多项式。
例如,多项式43231529s s s s +−−+在MATLAB 中,按下面方式组成一个向量x = [1 3 -15 -2 9]MATLAB 会将长度为n +1的向量解释成一个n 阶多项式。
因此,若多项式某些项系数为零,则必须在向量中相应位置补零。
例如多项式41s +在MATLAB 环境下表示为y = [1 0 0 0 1]3.1.2 多项式的四则运算多项式的四则运算包括多项式的加、减、乘、除运算。
下面以对两个同阶次多项式MATLAB 基础及其应用教程·66··66·32()234a x x x x =+++,32()4916b x x x x =+++做加减乘除运算为例,说明多项式的四则运算过程。
matlab的数值运算
matlab的数值运算当使用MATLAB 进行数值运算时,可以使用各种内置函数和运算符进行计算。
下面是一些常见的数值运算操作的详细说明:基本数学运算:加法:使用"+" 运算符进行两个数的相加。
例如,计算2 和3 的和:2 + 3。
减法:使用"-" 运算符进行两个数的相减。
例如,计算5 减去2 的结果:5 - 2。
乘法:使用"*" 运算符进行两个数的相乘。
例如,计算4 乘以3 的结果:4 * 3。
除法:使用"/" 运算符进行两个数的相除。
例如,计算10 除以2 的结果:10 / 2。
取余数:使用"mod" 函数或"%" 运算符计算两个数的余数。
例如,计算11 除以3 的余数:mod(11, 3) 或11 % 3。
幂运算:使用"^" 运算符进行幂运算。
例如,计算2 的3 次幂:2^3。
数学函数:MATLAB 提供了许多内置的数学函数,可以进行各种数值计算和分析操作。
这些函数包括但不限于:abs(x):返回x 的绝对值。
sin(x):返回x 的正弦值。
cos(x):返回x 的余弦值。
exp(x):返回e 的x 次幂,其中e 是自然对数的底数。
log(x):返回x 的自然对数。
sqrt(x):返回x 的平方根。
round(x):返回x 的四舍五入值。
floor(x):返回不大于x 的最大整数。
ceil(x):返回不小于x 的最小整数。
max(x, y):返回x 和y 中的较大值。
min(x, y):返回x 和y 中的较小值。
数组运算:MATLAB 中的数值计算通常涉及数组操作。
可以对向量、矩阵和多维数组执行各种运算,例如:矩阵相加:使用"+" 运算符对两个相同大小的矩阵进行元素级别的相加。
矩阵相乘:使用"" 运算符对两个矩阵进行乘法运算。
simulink 加法
simulink 加法(原创实用版)目录1.Simulink 简介2.Simulink 中的加法运算3.Simulink 的应用领域正文一、Simulink 简介Simulink 是由 MathWorks 公司开发的一款与 MATLAB 兼容的图形化仿真环境,主要用于动态系统建模、仿真和分析。
用户可以在 Simulink 中构建各种复杂数学模型,并通过仿真来验证模型的正确性和性能。
Simulink 提供了丰富的库和工具,可以应用于各种领域,如控制、通信、信号处理等。
二、Simulink 中的加法运算在 Simulink 中,加法运算是一种基本的数学运算。
用户可以通过Simulink 的建模工具箱,轻松地实现加法运算。
以下是一个简单的示例:1.打开 Simulink 软件,新建一个模型。
2.从“Sources”子库中,拖拽一个“Constant”模块到编辑器中,设置其数值为 1。
3.从“Sources”子库中,拖拽一个“Constant”模块到编辑器中,设置其数值为 2。
4.从“Sinks”子库中,拖拽一个“Scope”模块到编辑器中。
5.从“Functions”子库中,拖拽一个“Add”模块到编辑器中,将其连接到“Constant”模块和“Constant”模块的输出端。
6.将“Add”模块的输出端连接到“Scope”模块的输入端。
7.点击仿真按钮,观察输出结果,可以发现“Scope”模块显示的波形为 3,即 1 和 2 的和。
三、Simulink 的应用领域Simulink 具有广泛的应用领域,如航空航天、汽车工程、通信系统、控制系统等。
通过 Simulink,用户可以方便地对各种复杂系统进行建模、仿真和分析,为工程设计提供了强大的支持。
1.航空航天:飞行控制系统、导航系统、航空电子设备等。
2.汽车工程:发动机控制系统、传动系统、悬挂系统等。
3.通信系统:调制解调器、信道编解码器、无线通信系统等。
matlab的数值运算
matlab的数值运算Matlab的数值运算Matlab是一种强大的数值计算软件,它可以进行各种数值运算,包括基本的算术运算、矩阵运算、微积分、常微分方程求解、统计分析等。
在本文中,我们将介绍Matlab的数值运算功能,并且通过实例来说明如何使用Matlab进行数值计算。
基本的算术运算Matlab可以进行基本的算术运算,包括加、减、乘、除、幂等运算。
例如,我们可以使用Matlab计算以下表达式:a = 2 + 3; % 加法运算b = 5 - 2; % 减法运算c = 4 * 6; % 乘法运算d = 8 / 4; % 除法运算e = 2 ^ 3; % 幂运算在上面的代码中,我们使用了加、减、乘、除、幂等运算符来进行基本的算术运算。
在Matlab中,加、减、乘、除、幂等运算符分别为“+”、“-”、“*”、“/”、“^”。
矩阵运算Matlab是一种强大的矩阵计算软件,它可以进行各种矩阵运算,包括矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等。
例如,我们可以使用Matlab计算以下矩阵运算:A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义一个3x3的矩阵B = [2 3 4; 5 6 7; 8 9 10]; % 定义一个3x3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G = inv(A); % 矩阵求逆在上面的代码中,我们使用了矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等运算符来进行矩阵运算。
在Matlab中,矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等运算符分别为“+”、“-”、“*”、“'”、“inv”。
微积分Matlab可以进行微积分运算,包括求导、积分等。
例如,我们可以使用Matlab计算以下微积分运算:syms x; % 定义符号变量xf = x^2 + 2*x + 1; % 定义函数f(x)df = diff(f, x); % 求导intf = int(f, x); % 积分在上面的代码中,我们使用了符号变量x来定义函数f(x),然后使用diff函数来求导,使用int函数来积分。
matlab的数值运算
matlab的数值运算Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件,它提供了丰富的数值运算功能,包括基本的数学运算、矩阵运算、符号计算以及常见的数值方法等。
在本文中,我们将讨论一些常见的数值运算方法和函数,并介绍它们的使用方法。
1. 基本的数学运算在Matlab中,可以使用基本的算术运算符进行数学运算,例如加法(+)、减法(-)、乘法(*)、除法(/)等。
例如,可以使用以下代码计算两个数的和:```a = 3;b = 4;c = a + b;disp(c);```这将输出结果为7。
此外,Matlab还提供了许多数学函数,可以进行各种复杂的数学运算。
例如,可以使用`sin`函数计算一个角度的正弦值,如下所示:```angle = pi/6;sin_value = sin(angle);disp(sin_value);```这将输出结果为0.5,表示30度的正弦值为0.5。
2. 矩阵运算Matlab中的矩阵运算非常方便,可以对矩阵进行加法、减法、乘法、转置等操作。
例如,可以使用以下代码计算两个矩阵的乘法:```A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```这将输出结果为:```19 2243 50```表示两个2x2矩阵的乘积。
此外,Matlab还提供了许多专门用于矩阵运算的函数,例如`inv`函数可以计算一个矩阵的逆矩阵,`eig`函数可以计算一个矩阵的特征值和特征向量等。
3. 符号计算Matlab还提供了符号计算的功能,可以进行代数运算、求解方程、微积分等。
通过使用符号变量,并调用Matlab中的符号计算函数,可以进行复杂的数值计算。
例如,以下代码演示了如何计算方程的解:```syms x;eqn = x^2 - 3*x + 2 == 0;sol = solve(eqn, x);disp(sol);```这将输出结果为2和1,表示方程的两个解分别为2和1。
第3章MATLAB数值运算
3.1 多项式
三、多项式的求值和求根运算
(1)代数多项式求值 polyval函数用来求代数多项式的值,其调用格式为: Y=polyval(P,x) 若x为一数值,则求多项式在该点的值;若x为向量或矩阵,
则对向量或矩阵中的每个元素求其多项式的值。
3.1 多项式
三、多项式的求值和求根运算
(2)矩阵多项式求值
次,向量p为返回的要拟合的多项式的系数,向量s 为调用函数polyval获得的错误预估计值。
3.5 稀疏矩阵
矩阵的存储方式: 1.全元素(Full) 存储—— 完全矩阵 2.稀疏(Sparse)存储——稀疏矩阵
稀疏矩阵存在的必要性: 对大多数元素数值为0的矩阵,若采用满阵方式表 示,则0元素将占用相当的存储空间。
非常有价值的工具。 Matlab提供了一维、二维、 三次样条等许多插值选
择。 多项式插值函数:interp1
3.2 插值和拟合
二、拟合 拟合函数:polyfit 调用方法: P=polyfit(x,y,n) [p,s]=polyfit(x,y,n) 说明:x,y为已知的数据组,n为要拟合的多项式的阶
>> A=sparse(i,j,s,6,6)
A=
(1,1) 15
(5,1) 91
(2,2) 11
(2,3) 3
(6,3) 28
(1,4) 22
(3,4) -6
(1,6) -15
>> full(A) ans =
15 0 0 22 0 -15 0 11 3 0 0 0 0 0 0 -6 0 0 000000 91 0 0 0 0 0 0 0 28 0 0 0
3.1 多项式
一、多项式的表达和创建
3 simulink使用基础
Simulink的使用基础1.MATLAB的计算单元:向量与矩阵MATLAB作为一个高性能的科学计算平台,主要面向高级科学计算。
MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量,向量为矩阵的特例。
一般而言,二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示;对于m行、n列的矩阵,其大小为m×n。
在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观,下面举例说明。
向量与矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=654C 例如,矩阵,行向量[1 2 3],列向量,在MATLAB中可以分别表示为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=654321A >>A=[1 2 3; 4 5 6]>>B=[1 2 3]>>C=[4;5;6]注意:(1) MATLAB中所有的矩阵与向量均包含在中括号[]之中。
如果矩阵的大小为1×1,则它表示一个标量,如>>a=3%a表示一个数(2) 矩阵与向量中的元素可以为复数,在MATLAB中内置虚数单元为i、j;虚数的表达很直观,如3+4*i或者3+4*j 。
技巧:(1) MATLAB中对矩阵或向量元素的引用方式与通常矩阵的引用方式一致,如A(2 ,3)表示矩阵A的第2行第3列的元素。
如若对A的第2行第3列的元素重新赋值,只需键入如下命令:>>A(2,3)=8;则矩阵A变为A =1 2 34 5 8(2) MATLAB中分号(;)的作用有两点:一是作为矩阵或向量的分行符,二是作为矩阵或向量的输出开关控制符。
即如果输入矩阵或向量后键入分号,则矩阵与向量不在MATLAB命令窗口中显示,否则将在命令窗口中显示。
如输入矩阵>>A=[1 2 3; 4 5 6]% 按下Enter键,则在MATLAB命令窗口中显示 >>A =1 2 34 5 6(3) 冒号操作符(:)的应用。
冒号操作符在建立矩阵的索引与引用时非常方便且直接。
如上述对多维矩阵F的建立中,冒号操作符表示对矩阵F第一维与第二维所有元素按照其顺序进行引用,从而对F进行快速赋值,无需一一赋值。
第03讲 MATLAB-simulink的数值运算
矩阵的元素
MATLAB还允许对一个矩阵的单个元素进行赋 值和操作,例如如果想将 A 矩阵的第 2 行第 3 列的元 素赋为100,则可通过下面的语句来完成 >>A(2,3)=100 结果显示: A= 1 2 3 4 5 100 7 8 9 这时将只改变此元素的值,而不影响其它元素的值。 13
矩阵的元素
-0.6667 -0.3333 1.0000
(2) 矩阵的迹
假设一个方阵为 A={aij}, i,j=1,2,…,n;则矩阵A 的迹定义为
tr (a ) aii
i 1
n
即矩阵的迹为该矩阵对角线上各个元素之和。由代 数理论可知矩阵的迹和该矩阵的特征值之和是相同 的。 在MATLAB中提供了求取矩阵迹的函数 trace( ),其调用方法为 trace(A) 28
31
(6) 矩阵的特征多项式、特征方程和特 征根
MATLAB提供了求取矩阵特征多项式系数的 函数poly( ),其调用格式为 P=poly(A)
其中:A为给定的矩阵,返回值P为一个行向量, 其各个分量为矩阵A的降幂排列的特征多项式系数。 即
P=[ a0 a1 … an]
32
MATLAB语言把多项式表达成一个行向量, 该向量中的元素是按多项式降幂排列的。 f(x)=a0xn+a1xn-1+…… +an-1x+an 可用行向量 p=[a0 a1 …… an-1 an]表示。 poly (A)—1、产生A矩阵特征多项式系数向量; 2、求根向量A对应(1) 矩阵行列式和矩阵求逆 求逆:inv(A) >>a=[1 2 3; 4 5 6; 2 3 5]; >>b=inv(a) 求行列式:det(A)
simulink 数学运算
simulink数学运算在Simulink中,数学运算是一个非常重要的部分。
通过数学运算,我们可以实现对信号的处理、处理和分析,从而得到我们想要的结果。
首先,让我们来了解一下什么是Simulink。
Simulink是MATLAB 的一个模块,它允许用户通过可视化建模的方式来设计和仿真动态系统。
数学运算在Simulink中广泛应用于各种领域,如控制系统设计、信号处理、通信系统等。
在Simulink中,有许多不同的数学运算可以使用。
其中一些常见的数学运算包括加法、减法、乘法、除法等。
此外,Simulink还提供了更复杂的数学函数,如三角函数、指数函数等,可以用于更高级的数学计算。
在进行数学运算之前,我们需要将所需的数据输入到Simulink模型中。
可以通过不同的方式来输入数据,如常量块、从工作区导入数据等。
一旦数据输入完成,就可以开始进行数学运算了。
在Simulink中,数学运算可以实现在不同信号之间进行操作,例如两个信号的相加、相乘等。
这种操作可以通过使用Simulink模型中的运算符和函数来实现。
在模型中,我们可以直接使用这些运算符和函数来进行数学运算。
除了基本的数学运算外,Simulink还提供了一些高级的数学工具,如积分、微分、傅里叶变换等。
这些工具可以帮助我们更好地理解和分析信号,并得到我们想要的结果。
总的来说,Simulink中的数学运算是一个非常重要且强大的功能。
通过利用Simulink提供的各种数学运算工具,我们可以在模型中进行各种数学计算,从而实现我们想要的功能和结果。
无论是简单的数学运算还是复杂的数学分析,Simulink都能提供帮助,让我们更加便捷地进行数学运算。
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结果显示:
A= 1 2 7 8 0 0 3 9 0 0 0 0 0 0 8
(1) 单位矩阵函数eye( )
基本格式:
A=eye(n) %产生一个n阶的单位矩阵A A = eye(size(B)) %产生与 B 矩阵同阶的单位 矩阵A 如:A=eye(5)
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特殊矩阵的实现
(2) 零矩阵函数zeros( )
(3) 1矩阵函数ones( )
(4) 随机元素矩阵函数rand( )
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(7) 矩阵的超越函数
MATLAB中exp( ),sqrt( ),sin( ),cos( ) 等 基本函数命令可以直接使用在矩阵上,这种运算只 定义在矩阵的单个元素上,即分别对矩阵的每个元 素进行运算。 超越数学函数,可以在函数后加上m而成为矩阵 的超越函数,例如expm(A),sqrtm(A),logm(A)分 别为矩阵指数、矩阵开方和矩阵对数。矩阵的超越 函数要求运算的矩阵必须为方阵。
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简单矩阵的输入
对于比较小的简单矩阵可以使用直接排列的形 式输入,把矩阵的元素直接排列到方括号中,每行 内的元素间用空格或逗号分开,行与行的内容用分 号隔开。例如,矩阵
在MATLAB下的输; 4, 5, 6; 7, 8, 9] 或 >>A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
在MATLAB中还可进行矩阵和标量相乘,其结 果为标量与矩阵中的每个元素分别相乘。
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(4) 矩阵的除法
矩阵的除法有两种运算符“\”和“/”,分 别表示左除和右除。 一般地讲,x= A\B是A*x=B的解, x=B/A是x*A=B的解,通常A\B≠B/A, 而A\B=inv(A)*B, B/A= B*inv(A)
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(6) 矩阵的翻转
MATLAB还提供了一些矩阵翻转处理的特殊命 令,对n×m维矩阵A,如
B=fliplr(A) % 将矩阵 A 进行左右翻转再赋给 B,即bij=ai,m+1-j, C=flipud(A) % 将矩阵 A 进行上下翻转再赋给 C,即cij=an+1-i,j,
D=rot90(A) %将矩阵A逆时针进行旋转90度后 赋给D,即dij=aj,m+1-i。
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3. 矩阵的特殊运算
(1) 矩阵行列式和矩阵求逆 求逆:inv(A) >>a=[1 2 3; 4 5 6; 2 3 5]; >>b=inv(a) 求行列式:det(A)
要求矩阵必须为方阵。
b= -2.3333 2.6667 >>det(a) ans = -3
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0.3333
1.0000
0.3333 -2.0000
(3) 矩阵的秩
对于n×m维的矩阵A,若矩阵所有的列向量中 共有 rc个线性无关,则称矩阵的列秩为rc,如果 rc=m, 则称A为列满秩矩阵;相应地,若矩阵A的 行向量中有rr个是线性无关的,则称矩阵A的行秩 为rr, 如果rr=n,则称A为行满秩矩阵。 MATLAB提供了一个内部函数rank( )来用数值 方法求取一个已知矩阵的秩,其调用格式为 k=rank(A)
利用语句或函数产生矩阵
在MATLAB中,矩阵也可利用下面的语 句来产生: s1:s2:s3
其中,s1为起始值;s3为终止值;s2为步矩。 使用这样的命令就可以产生一个由s1开始, 以步距s2自增,并终止于s3的行向量。
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利用语句或函数产生矩阵
例如: >>y=0:pi/4:pi 结果显示: y= 0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 如果S2省略,则可以认为自增步距为1,例如 >>x=1:5 结果显示: x= 8 1 2 3 4 5
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(4) 矩阵的三角分解
矩阵的三角分解又称为LU分解,它的目的是 将一个矩阵A分解成一个下三角矩阵L和一个上三角 矩阵U的乘积,亦即可以写成A=LU。
在MATLAB下也给出了矩阵的LU分解函数 lu( ),该函数的调用格式为
[L,U]=lu(A)
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(5) 矩阵的特征值与特征向量
[V,D]=eig(A) 其中:A为要处理的矩阵,D为一个对角矩阵,其对 角线上的元素为矩阵A的特征值,而每个特征值对 应的V矩阵的列为该特征值的特征向量。该矩阵是 一个满秩矩阵,它满足AV=VD,且每个特征向量 各元素的平方和均为1。如果调用该函数时只返回 一个变量D,则D为A的特征值。
-0.6667 -0.3333 1.0000
(2) 矩阵的迹
假设一个方阵为 A={aij}, i,j=1,2,…,n;则矩阵A 的迹定义为
tr (a ) aii
i 1
n
即矩阵的迹为该矩阵对角线上各个元素之和。由代 数理论可知矩阵的迹和该矩阵的特征值之和是相同 的。 在MATLAB中提供了求取矩阵迹的函数 trace( ),其调用方法为 trace(A) 28
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4 5 100 0 0
矩阵的元素
MATLAB还允许对子矩阵进行定义和处理。例
如: >>A(1:3,1:2:5) %取 A矩阵的第1行到第3行内, 且位于第1,2,5列上的所有元素构成的子矩阵 >>A(2:3,:) %取A矩阵的第2行和第3行所有元素 构成的子矩阵
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(3) 特殊矩阵的实现
在MATLAB中特殊矩阵可以利用函数来建立。
矩阵转置的运算符为“ ' ”。例如
>>A=[1 2 3;4 5 6];B= A’
结果显示: B= 1 4 2 5 3 6
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矩阵的转置
如果是复数的矩阵,则转置(’)将同时对复数进行 共轭处理,而 (.’)则只是将其排列形式进行转置。 例: >>b=[1+2i 2-7i]' b= 1.0000 - 2.0000i 2.0000 + 7.0000i >>b=[1+2i 2-7i].' b= 1.0000 + 2.0000i 2.0000 - 7.0000i
(5) 对角矩阵函数diag( ) (6) 伴随矩阵函数compan( ) (7) 上三角矩阵函数triu( )和下三角矩阵函数 tril( )
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2. 矩阵的基本运算
矩阵运算是MATLAB的基础,MATLAB 的矩阵运算功能十分强大,并且运算的形式 和一般的数学表示十分相似。
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(1) 矩阵的转置
1.00 -6.00 -72.00 -27.00
>>r=roots(p) r= 12.1229 -5.7345 -0.3884 显然, r是矩阵a的特征值
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当然我们可用poly令其返回多项式形式 >>p2=poly(r)
p2 =
1.00 -6.00 -72.00 -27.00 MATLAB规定多项式系数向量用行向量 表示,一组根用列向量表示。
特征多项式一定是n+1维的
特征多项式第一个元素一定是1
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例: a=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];
p=poly(a)
p=
1.00 -6.00 -72.00 -27.00
p是多项式p(x)=x3-6x2-72x-27的MATLAB描述方法, 我们可用函数文件,显示数学多项式的形式: p1=poly2sym(p) p1 =
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(6) 矩阵的特征多项式、特征方程和特 征根
MATLAB提供了求取矩阵特征多项式系数的 函数poly( ),其调用格式为 P=poly(A)
其中:A为给定的矩阵,返回值P为一个行向量, 其各个分量为矩阵A的降幂排列的特征多项式系数。 即
P=[ a0 a1 … an]
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MATLAB语言把多项式表达成一个行向量, 该向量中的元素是按多项式降幂排列的。 f(x)=a0xn+a1xn-1+…… +an-1x+an 可用行向量 p=[a0 a1 …… an-1 an]表示。 poly (A)—1、产生A矩阵特征多项式系数向量; 2、求根向量A对应的多项式。
利用语句或函数产生矩阵
利用 size( ) 函数可测取一个矩阵的维数,该 函数的调用格式为 [n, m]=size(A)
其中:A为要测试的矩阵名,而返回的两个参数n和 m分别为A矩阵的行数和列数。
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利用语句或函数产生矩阵
当要测试的变量是一个向量时,当然仍可由 size( )函数来得出其大小,更简洁地,用户可以使 用length( )函数来求出,该函数的调用格式为
x^3-6*x^2-72*x-27
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MATLAB中根据矩阵特征多项式求特征 根的函数为roots( ),其调用格式为 V=roots(P) 其中:P为特征多项式的系数向量,而V为特 征多项式的解,即原始矩阵的特征根。
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例:
>>a=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];p=poly(a)
p=
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1. 矩阵的实现
在 MATLAB 语言中不必描述矩阵的维 数和类型,它们是由输入的格式和内容来确 定的,例如当 A=[1 2]时,把A当作一个2维行向量; A=5时,把A当作一个标量; A=1+2i时,把A当作一个复数。
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(1) 矩阵的赋值
矩阵可以用以下几种方式进行赋值:
直接列出元素的形式; 通过语句和函数产生; 建立在文件中; 从外部的数据文件中装入。
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矩阵的元素
MATLAB还允许对一个矩阵的单个元素进行赋 值和操作,例如如果想将 A 矩阵的第 2 行第 3 列的元 素赋为100,则可通过下面的语句来完成 >>A(2,3)=100 结果显示: A= 1 2 3 4 5 100 7 8 9 这时将只改变此元素的值,而不影响其它元素的值。 13