2、3 向量与矩阵运算
Mathcad2001-数学运算-向量和矩阵解读

其 中 的 “ Select a component to insert” 列 表 框 中 列 有 八 个 选 项 , 常 用 的有Excel(输入Excel文件)、File Read or Write(读入数据文件或输出数据文件) 和Input Table(输入表)。前二项的使用 方法基本相同,用户只需逐次单击 “Next”按钮,便可完成数据文件的输 入。如选择“File Read or Write”项 后单击“Next”按钮,在下一对话框中 选择 “read from a file (读入数据
1.向量和矩阵
(1)创建向量和矩阵
在Mathcad2001中,根据线性代数的习 惯把单个变量称为标量,把包含多个变 量的一列变量称为向量,而把包含多列 的向量称为矩阵,向量和矩阵又合称为 数组。
创建向量和矩阵有下列几种方法:
(1)使用“Insert”菜单中的“Matrix” 命令,或单击“Matrix”工具面板中的 “ ”按钮,或按Ctrl+M键,将打开 如图24所示的“Insert Matrix”对话框。
求矩阵的逆:若
, C 3 4 2 1 5 6
则
0.141 0.03 9 0.222
C 1 0.162 0.394
0.111
0.111 0.333 0.111
求矩阵各个向量对应的实部和虚部:
1 2
Re(A) 2 6
0 5
Im(B)4Fra bibliotek36 1
8
2
在Mathcad2001中,共提供与向量和矩阵有 关的内置函数39个,其中常用的有:
diag(v):返回一个对角矩阵,对角元素 为向量v。 geninv(A):返回矩阵A的逆矩阵。 rref(A):返回矩阵A的阶形矩阵。 tr(M):求矩阵斜对角线元素之和(迹)。 rank(A):求矩阵A的秩。 eigenvec(M,z):求矩阵M特征值z的特征 向量。 eigenvals(M):求矩阵M的特征值。
矢量与矩阵

e3
称之为矢量基 (简称基) 点O 称为该矢量基的基点
O
e1
e2
三个正交的单位矢量称为这个基的基矢量
矢量基的表示:
将基矢量构成一个矢量列(凡矢量阵用上面
加一箭头的黑斜体字符表示,以区别于标量
矩阵):
def e
e1 e2 e3
e1
e2
e3
T
对于不同的基,基矢量加上标进行区分。
eb e1b e2b e3b T er e1r e2r e3r T
矢量阵的运算:
参照矩阵运算进行,只是在运算中将一个 矢量当作一个标量元素处理。
a
e
a
e1 e2 e3
a a
e1 e2
a e3
e1 e1 a
e
a
e2 e3
a
e2 e3
a a
a
e
a
e1 e2 e3
a a a
e1 e2 e3
e eT
e1
A-2 方向余弦矩阵
A-0 矩阵
A-0-1 矩阵的定义和运算
A11
A
A21
A12 A22
Am1
Am2
A1n
A2n
Amn
称为 m×n 阶矩阵 m 行, n 列
采用黑体字
方括号或圆括号
注意与行列式的区别
若干常用、特殊矩阵:
1、方阵
行数等于列数,如:
1 2 3 4 5 6 7 8 8 7 6 5 4 3 2 1
阶数相同,对应元素相等
条件?
结果?
1 4
2 5
3 6
3 6
2 5
1 4
4 10
4 10
4 10
线性代数中的矩阵与向量之运算技巧

线性代数中的矩阵与向量之运算技巧矩阵和向量是线性代数中最基础的概念之一。
了解它们的运算技巧是学好线性代数的前提。
本文将介绍一些常用的矩阵和向量运算技巧。
一、矩阵基本运算1. 加减法运算对于两个相同大小的矩阵A和B,它们的和(A+B)和差(A-B)分别对应位置上的元素相加减得到。
例如:A = [[1,2],[3,4]]B = [[-1,3],[4,-2]]则 A+B = [[0,5],[7,2]],A-B = [[2,-1],[-1,6]]2. 数乘运算对于数k和一个矩阵A,它们的积(kA)就是把A的每个元素都乘以k得到。
例如:A = [[1,2],[3,4]]k = 2则 kA = [[2,4],[6,8]]3. 矩阵乘法对于两个矩阵A和B,若A的列数等于B的行数,则它们可以相乘得到一个新的矩阵C。
C的每个元素都是A的一行与B的一列对应元素的乘积之和。
例如:A = [[1,2,3],[4,5,6]]B = [[-1,3],[2,-4],[5,1]]则 AB = [[18,-8],[39,9]]注意:矩阵乘法不满足交换律,即A×B ≠ B×A。
二、向量基本运算1. 加减法运算对于两个相同长度的向量v和w,它们的和(v+w)和差(v-w)分别对应位上的元素相加减得到。
例如:v = [1,2,3]w = [-1,4,2]则 v+w = [0,6,5],v-w = [2,-2,1]2. 数乘运算对于数k和一个向量v,它们的积(kv)就是把v的每个元素都乘以k得到。
例如:v = [1,2,3]k = 2则 kv = [2,4,6]3. 点积运算对于两个长度相同的向量v和w,它们的点积(v·w)是将两个向量对应位置元素的乘积相加得到的一个数。
例如:v = [1,2,3]w = [-1,4,2]则 v·w = 9本文介绍的是矩阵和向量的基本运算技巧,仅是线性代数的冰山一角,线性代数是一门内涵丰富的课程,需要大家认真研究,深入理解。
MATLAB中的矩阵与向量运算

之欧侯瑞魂创作4.1 数组运算和矩阵运算从外观形状和数据结构来看,二维数组和数学中的矩阵没有区别.但是,矩阵作为一种变换或映射算符的体现,矩阵运算有着明确而严格的数学规则.而数组运算是MATLAB软件所定义的规则,其目的是为了数据管理方面,操纵简单,指令形式自然和执行计算有效.所以,在使用MATLAB时,特别要明确搞清数组运算和矩阵运算的区别.表4.1.1列出了两种运算指令形式的实质内涵的异同.4.1.1 数组运算和矩阵运算指令形式和实质内涵数组运算矩阵运算指令含义指令含义A.'非共轭转置A'共轭转置A=s把标量s赋给数组A的每个元素s+B把标量s分别与数组B的每个元素相加sB, Bs标量s分别与数组B的元素之差s.*A标量s分别与数组A的元素之积s*A标量s分别与矩阵A的元素之积s./B, B.\s标量s分别被数组B的元素除s*inv(B)矩阵B的逆乘标量sA.^n数组A的每个元素的n次方A^nA为方阵时,矩阵A的n次方A+B数组对应元素的相加A+B矩阵相加AB数组对应元素的相减AB矩阵相减A.*B数组对应元素的相乘A*B内维相同矩阵的乘积A./BA的元素被B的对应元素除A/BA右除BB.\A一定与上相同B\AA左除B(一般与右除分歧)exp(A)以e为底,分别以A的元素为指数,求幂expm(A)A的矩阵指数函数log(A)对A的各元素求对数logm(A)A的矩阵对数函数sqrt(A)对A的积各元素求平方根sqrtm(A)A的矩阵平方函数从上面可以看到,数组运算的运算如:乘,除,乘方,转置,要加"点".所以,我们要特别注意在求"乘,除,乘方,三角和指数函数"时,两种运算有着根本的区别.另外,在执行数组与数组运算时,介入运算的数组必须同维,运算所得的结果数组也是总与原数组同维.4.2 数组的基本运算在MATLAB中,数组运算是针对多个数执行同样的计算而运用的.MATLAB以一种非常直观的方式来处理数组.4.2.1 点转置和共轭转置. ' ——点转置.非共轭转置,相当于conj(A').>> a=1:5;>> b=a. 'b =12345>> c=b. 'c =1 2 3 4 5这标明对行向量的两次转置运算便得到原来的行向量.' ——共轭转置.对向量进行转置运算并对每个元素取其共轭.如: >> d=a+i*ad =Columns 1 through 31.0000 + 1.0000i2.0000 + 2.0000i3.0000 + 3.0000i Columns 4 through 54.0000 + 4.0000i5.0000 + 5.0000i>> e=d'e =1.0000 1.0000i2.0000 2.0000i3.0000 3.0000i4.0000 4.0000i5.0000 5.0000i4.2.2 纯量 (标量) 和数组的四则运算纯量和数组之间可以进行简单数学运算.如:加,减,乘,除及其混合运行.>> g=[1 2 3 45 6 7 89 10 11 12]>> g=g2g =1 0 1 23 4 5 67 8 9 10>> 2*g1ans =3 1 1 35 7 9 1113 15 17 194.2.3 数组间的四则运算在MATLAB中,数组间进行四则运算时,介入运算的数组必须具有相同的维数,加,减,乘,除运算是按元素与元素的方式进行的.其中,数组间的加,减运算与矩阵的加,减运算要同,运算符为:"+","".但是,数组间的乘,除运算与矩阵间的乘,除运算完全分歧,运算符号也有不同,数组间的乘,除运算符为:".*","./"或".\".1. 数组按元素相加,减>> g=[1 2 3 45 6 7 89 10 11 12]>> h=[1 1 1 1; 2 2 2 2; 3 3 3 3] >> g+h % 按元素相加ans =2 3 4 57 8 9 1012 13 14 15>> ansh % 按元素相减ans =1 2 3 45 6 7 89 10 11 12>> 2*gh % 混合运算ans =1 3 5 78 10 12 1415 17 19 212. 按元素乘>> g.*hans =10 12 14 1627 30 33 363. 按元素除数组间的除法运算符有两个,即左除:"./"和右除:".\",它们之间的关系是:a./b=b.\a>> g./hans =1.00002.00003.00004.00002.50003.00004.1000 4.00003.0000 3.3333 3.66674.0000>> h.\gans =1.00002.00003.00004.00002.50003.00004.1000 4.00003.0000 3.3333 3.66674.00004.2.4 幂运算在MATLAB中,数组的幂运算的运算为:".^",暗示每一个元素进行幂运算.>> g.^2 % 数组g每个元素的平方ans =25 36 49 6481 100 121 144>> g.^(1) % 数组g的每个元素的倒数ans =1.0000 0.5000 0.3333 0.25000.2000 0.1667 0.1429 0.12500.1111 0.1000 0.0909 0.0833>> 2.^g % 以g的每个元素为指数对2进行乘方运算ans =2 4 8 1632 64 128 256512 1024 2048 4096>> g.^h % 以h的每个元素为指数对g中相应元素进行乘方运算ans =1 2 3 425 36 49 64729 1000 1331 1728>> g.^(h1)ans =1 1 1 15 6 7 881 100 121 1444.2.5 数组的指数,对数和开方运算在MATLAB中,所谓数组的运算实质是是数组内部每个元素的运算,因此,数组的指数,对数和开方运算与标量的运算规则完全是一样的,运算符函数分别为:exp( ),log( ),sqrt( )等.>> a=[1 3 4;2 6 5;3 2 4];>> c=exp(a)c =2.7183 20.0855 54.59827.3891 403.4288 148.413220.0855 7.3891 54.5982>>数组的对数,开方运算与数组的指数运算,其方式完全一样,这里不详述.4.3 向量运算对于一行或一列的矩阵,为向量,MATLAB有专门的函数来进行向量点积,叉积和混合积的运算.4.3.1 向量的点积运算在高等数学中,我们知道,两向量的点积指两个向量在其中一个向量方向上的投影的乘积,通经常使用来定义向量的长度.在MATLAB 中,向量的点积用函数"dot"来实现,其调用格式如下:C=dot(A,B) ——返回向量A与B的点积,结果存放于C中.C=dot(A,B, DIM) ——返回向量A与B在维数为DIM的点积,结果存放于C中.>> A=[2 4 5 3 1];>> B=[3 8 10 12 13];>> C=dot(A,B)C =137>> C=dot(A,B,4)C =6 32 50 36 134.3.2 向量的叉积运算在高等数学中,我们知道,两向量的叉积返回的是与两个向量组成的平面垂直的向量.在MATLAB中,向量的点积用函数"cross"来实现,其调用格式如下:C=cross(A,B) ——返回向量A与B的叉积,即:,结果存放于C中. C=cross(A,B, DIM) ——返回向量A与B在维数为DIM的叉积,结果存放于C中.>> A=[2 4 5];>> B=[3 8 10];>> C=cross(A,B)C =0 5 44.3.3 向量的混合运算>> D=dot(A, cross(B,C))D =41上例标明,首先进行的是向量B与C的叉积运算,然后再把叉积运算的结果与向量A进行点积运算.4.4 矩阵的基本运算如果说MATLAB的最大特点是强大的矩阵运算功能,此话毫不为过.事实上,MATLAB中所有的计算都是以矩阵为基本单元进行的.MATLAB对矩阵的运算功能最全面,也是最为强大的.矩阵在形式上与构造方面是等同于前面所述的数组的,当其数学意义却是完全分歧的.矩阵的基本运算包含矩阵的四则运算,矩阵与标时的运算,矩阵的幂运算,指数运算,对数运算,开方运算及以矩阵的逆运算,行列式运算等.4.4.1 矩阵的四则运算矩阵的四则运算与前面介绍的数组的四则运算基底细同.但也有一些不同.1. 矩阵的加减矩阵的加,减与数组的加,减是完全相同的,运算时要求两矩阵的大小完全相同.>> a=[1 2; 3 5; 2 6];>> b=[2 4; 1 8; 9 0];>> c=a+bc =3 64 1311 62. 矩阵的相乘对于矩阵的乘法,从线性代数中,我们知道,要求进行相乘的两矩阵有相同的公共维.如:>> a=[1 2; 3 5; 2 6];>> b=[2 4 1; 8 9 0];>> c=a*bc =18 22 146 57 352 62 2设A矩阵为一个阶的矩阵,则要求与之相乘的B矩阵必须是一个阶,得到矩阵是阶的.即,只有当第一个矩阵 (左矩阵) 的列数等于第二个矩阵 (右矩阵) 的行数时,两个矩阵的乘积才有意义.3. 矩阵的除法对于矩阵的除法有两个运算符号,分别为左除符号"\"和右除符号"/".矩阵的右除运算速度要慢一点,而左除运算可以防止奇异矩阵的影响.对于方程,若此方程为超定的方程,则使用除法可以自动找到使的平方最小化的解.若此方程为不定方程,则使用除法运算符至少求得的解至多有rank(A) (矩阵A的秩)个非零元素,而且求得的解是这种类型的解中范数最小的一个.>> a=[21 34 20; 5 78 20; 21 14 17; 34 31 38];>> b=[10 20 30 40]';>> x=b\ax =0.7667 1.1867 0.8767上面方程是超定方程.要注意的:结果矩阵x是列向量形式.如果, >> a=[21 34 20 5; 78 20 21 14; 17 34 31 38];>> b=[10 20 30]';>> x=b\ax =1.6286 1.2571 1.1071 1.0500上面的方程为不定方程.4. 矩阵与标量间的四则运算矩阵与标量的四则运算和数组与标量间的四则运算完全相同,即矩阵中的每个元素与标量进行加,减,乘,除四则运算.需要说明的是,当进行除法运算时,标量只能做除数.5. 矩阵的幂运算矩阵的幂运算与标量的幂运算分歧.用符号"^",它不是对矩阵的每个元素进行幂运算,而是与矩阵的某种分解有关.>> b=[21 34 20; 78 20 21; 17 34 31];>> c=b^2c =3433 2074 17543555 3766 26313536 23126. 矩阵的指数,对数运算与开方运算矩阵的指数运算,对数运算与开方运算与数组相应的运算是分歧的.它其实不是对矩阵中的单个元素的运算,而是对整个矩阵的运算.这些运算函数如下:expm, expm1, expm2, expm3 ——指数运算函数;logm ——对数运算函数;sqrtm ——开方运算函数.>> a=[1 3 4; 2 6 5; 3 2 4];>> c=expm(a)c =1.0e+004 *0.4668 0.7694 0.92000.7919 1.3065 1.56130.4807 0.7919 0.9475>> c=logm(a)c =0.5002 + 2.4406i 0.5960 0.6800i 0.7881 1.2493i 0.4148 + 0.4498i 1.4660 0.1253i 1.0108 0.2302i 0.5780 1.6143i 0.4148 + 0.4498i 1.0783 + 0.8263i >> c=sqrtm(a)c =0.6190 + 0.8121i 0.8128 0.2263i 1.1623 0.4157i0.3347 + 0.1497i 2.3022 0.0417i 1.1475 0.0766i1.0271 0.5372i 0.3347 + 0.1497i 1.6461 + 0.2750i 7. 矩阵的转置,逆运算与行列式运算矩阵的转置的运算符为"'".求逆用运算函数:inv( ).而用函数:det( )则可求的矩阵行列式的大小.>> a=[1 2 0; 2 5 1; 4 10 1];>> c=a'c =1 2 42 5 100 1 1>> b=inv(a)b =5 2 22 1 10 2 1>> d=det(a)d =14.5 矩阵的特殊运算矩阵的特殊运算包含矩阵特征值运算,条件数运算,奇异值运算,范数运算,秩运算,正交化运算,迹运算,伪逆运算等,这些运算,MATLAB都可以非常方便地给出.4.5.1 矩阵的特征值运算在线性代数中,计算矩阵的特征值过程相当复杂.而在MATLAB中,矩阵特征值运算只需用函数"eig( )"或"eigs( )"计算即可得到.其使用格式如下.E=eig(X) ——生成由矩阵X的特征值所组成的一个列向量; [V,D]=eig(X) ——生成两个矩阵V和D,其中V是以矩阵X的特征向量作为列向量组成的矩阵,D是由矩阵X的特征值作为主对角线元素构成的对角矩阵.eigs( )函数使用迭代法求解矩阵的特征值和特征向量.D=eigs(X) ——生成由矩阵X的特征值所组成的一个列向量.X 必定是方阵,最好是大型稀疏矩阵;[V,D]=eigs(X) ——生成两个矩阵V和D,其中V是以矩阵X的特征向量作为列向量组成的矩阵,D是由矩阵X的特征值作为主对角线元素构成的对角矩阵.>> a=[1 2 0; 2 5 1; 4 10 1];[b,c]=eig(a)b =0.2440 0.9107 0.44720.3333 0.3333 0.00000.9107 0.2440 0.8944c =3.7321 0 00 0.2679 00 0 1.00004.5.2 矩阵 (向量) 的范数运算为了反映了矩阵 (向量) 某些特性,线性代数中引入了范数的概念,它分为2范数,1范数,无穷范数和Frobenius范数等.在MATLAB 中,用函数norm( )或normest( ) 计算矩阵 (向量) 的范数.其使用格式如下.norm(X) ——计算矩阵 (向量) X的2范数;norm(X,2) ——同上;norm(X,1) ——计算矩阵 (向量) X的1范数;norm(X,inf) ——计算矩阵 (向量) X的无穷范数;norm(X,'fro') ——计算矩阵 (向量) X的Frobenius范数; normest(X) ——只计算矩阵 (向量) X的2范数;而且是2范数的估计值,适用于计算norm(X)比较费时的情况. >> X=hilb(4)X =1.0000 0.5000 0.3333 0.25000.5000 0.3333 0.2500 0.20000.3333 0.2500 0.2000 0.16670.2500 0.2000 0.1667 0.1429>> norm(4)ans =4>> norm(X)ans =1.5002>> norm(X,2)ans =1.5002>> norm(X,1)ans =2.0833>> norm(X,inf)ans =2.0833>> norm(X,'fro')ans =1.5097>> normest(X)ans =1.50024.5.3 矩阵的条件数运算矩阵的条件数是判断矩阵"病态"程度的一个量值,矩阵A的条件数越大,标明A越"病态",反之,标明A越"良态".如Hilbert矩阵就是一个有名的病态矩阵.cond(X) ——返回矩阵X的2范数的条件数;cond(X, P) ——返回矩阵X的P范数的条件数,其中P为1,2,inf或fro;rcond(X) ——用于计算矩阵条件数的倒数值,当矩阵X为"病态"时,rcond(X)就接近0,X为"良态"时,rcond(X)就接近1. condest(X) ——计算关于矩阵X的1范数的条件数的估计值. >> M=magic(3)M =8 1 63 5 74 9 2>> H=hilb(4)H =1.0000 0.5000 0.3333 0.2500 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 >> c1=cond(M)c1 =4.3301>> c2=cond(M)c2 =4.3301>> c3=rcond(M)c3 =0.1875>> c4=condest(M)c4 =5.3333>> h1=cond(H)h1 =1.5514e+004>> h2=cond(H,inf)h2 =2.8375e+004>> h3=rcond(H)h3 =3.5242e005>> h4=condest(H)h4 =2.8375e+004从上计算可以看出,魔方矩阵比较"良态",而Hilbert矩阵是"病态"的.4.5.4 矩阵的秩秩是线性代数中的相当重要的概念之一,通常矩阵可以经过初等行列式或列变换,将其转化为行阶梯形矩阵,而行阶梯矩阵所包含非零行的行数是一个定的,这个确定的非零行的行数就是矩阵的秩.矩阵中的秩用函数rank( )来计算.>> T=rand(6)T =0.9501 0.4565 0.9218 0.4103 0.1389 0.01530.2311 0.0185 0.7382 0.8936 0.2028 0.74680.6068 0.8214 0.1763 0.0579 0.1987 0.44510.4860 0.4447 0.4057 0.3529 0.6038 0.93180.8913 0.6154 0.9355 0.8132 0.2722 0.46600.7621 0.7919 0.9169 0.0099 0.1988 0.4186>> r=rank(T)r =6由上计算可知,矩阵T为满秩矩阵. >> T1=[1 1 1; 2 2 3]T1 =1 1 12 2 3>> r=rank(T1)r =2由上计算可知,矩阵T1为行满秩矩阵.。
向量点乘矩阵

向量点乘矩阵向量点乘矩阵1. 前言计算机科学中,对于向量和矩阵的运算一直是不可或缺的。
向量和矩阵在计算机科学中广泛应用,特别是在机器学习和深度学习领域。
向量和矩阵的点乘运算是其中一种最常见的运算方式。
2. 向量和矩阵在开始讲解向量点乘矩阵之前,我们需要先了解向量和矩阵的概念。
向量是由一组有序数构成的一维数组,通常用于表示方向和大小。
例如,(1, 2, 3) 可以表示在三维空间中的一个向量,其中每个数分别表示其在 x,y,z 轴方向上的大小。
矩阵是由多个数按照一定的规则排列成的二维数组,通常用于表示多个向量或多个变量之间的线性关系。
例如,[[1, 2], [3, 4]] 可以表示一个二阶矩阵,其中第一行表示一个二维向量 (1, 2),第二行表示另一个二维向量 (3, 4)。
3. 向量点乘向量点乘是指将两个相同维数的向量按照一定的运算法则进行运算得到的结果。
向量点乘运算的结果是一个标量,它表示两个向量之间的夹角余弦值。
向量点乘的运算法则为:a ·b = |a||b|cos(θ)其中 a 和 b 分别表示两个向量,|a| 和 |b| 分别表示它们的模长,θ 表示它们之间的夹角。
如果 a 和 b 夹角为 0 度,则它们的点乘结果是两个向量的模长相乘。
4. 矩阵的乘法矩阵乘法是指将两个矩阵按照特定的运算规则进行乘积计算的过程。
在矩阵乘法中,左边的矩阵行数必须等于右边矩阵的列数,才能进行乘法运算。
矩阵乘法的运算规则为:C = A × B其中 A 和 B 分别表示两个矩阵,C 表示它们的乘积结果。
在矩阵乘法中,如果 A 为 m × n 的矩阵(m 行 n 列),B 为 n × p 的矩阵(n 行 p 列),则乘积 C 为 m × p 的矩阵(m 行 p 列),其中 C(i,j) 表示 A 的第 i 行与 B 的第 j 列的乘积之和。
5. 向量点乘矩阵向量点乘矩阵是指将一个向量和一个矩阵进行运算,得到一个新的向量。
第一讲矩阵基本运算

Af蠓 蠓 d12 d13 d14 d15 d16 d17 d18 d19 d23 d24 d25 d26 d27 d28 d29 d34 d35 d36
欧氏距 0.1217 0.1612 0.1720 0.2280 0.1612 0.2600 0.3162 0.4817 0.1020 0.0825 0.1612 0.0566 0.1442 0.1970 0.3945 0.1800 0.2600 0.0632
1 2 例1.矩阵 A= 矩阵 3 4 5 1 0 1 6 0 1 1 的Matlab输入: 输入: 输入 7 1 0 1 8 0 1 1
A=[1,5,1,0,1;2,6,0,1,1;3,7,1,0,1;4,8,0,1,1]; 注意: 行尾分号的作用在于运算结果不显示. 注意: 行尾分号的作用在于运算结果不显示
MATLAB— 入门
1. 双击图标,进入 双击图标,进入Matlab界面(command) 界面( 界面 2. 单击 单击file New M—file 进入编辑 界面(Untitled1) ,进行编程之后,点击保存 进行编程之后, 界面 进行编程之后 时可以修改文件名. 时可以修改文件名
必须用英 3.要显示运算的结果,有两种方法: 文开头 要显示运算的结果, 要显示运算的结果 有两种方法:
现测得6只 蠓虫的触长,翅长数据如下 例9. 现测得 只Apf和9只Af蠓虫的触长 翅长数据如下: 和 只 蠓虫的触长 翅长数据如下: Apf:(1.14,1.78), (1.18,1.96), (1.20,1.86), (1.26,2.00), : (1.28,2.00), (1.30,1.96) Af:(1.24,1.72), (1.36,1.74), : (1.38,1.64), (1.38,1.82), (1.38,1.90), (1.40,1.70), (1.48,1.82),(1.54,1.82), (1.56,2.08) 计算两类蠓虫的各自之间的欧氏、绝对、 计算两类蠓虫的各自之间的欧氏、绝对、马氏距离 解: Apf=[1.14,1.78;1.18,1.96;1.2,1.86;1.26,2.;1.28,2; 1.30,1.96] ; Af=[1.24,1.72;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82; 1.38,1.90 ; 1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08]; ;
矩阵f范数与向量2范数相容证明

矩阵f范数与向量2范数相容证明在线性代数中,矩阵f范数和向量2范数是两个常见的范数概念。
它们在矩阵和向量的运算和分析中起着重要作用。
而证明矩阵f范数与向量2范数相容的性质,则是深入了解这两个概念的关键之一。
我们来简单地回顾一下矩阵f范数和向量2范数的定义。
矩阵A的f 范数定义如下:(1). 对于一个n×m的矩阵A,其f范数定义为:||A||_f = (\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} |a_{ij}|^2)^{1/2}其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素,||A||_f表示矩阵A的f范数。
而对于一个n维的向量x,其2范数定义为:(2). 向量x的2范数定义为:||x||_2 = (\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2)^{1/2}其中x_i表示向量x的第i个元素,||x||_2表示向量x的2范数。
我们的任务是要证明矩阵f范数与向量2范数的相容性。
也就是说,我们需要证明对于任意的n×m矩阵A和n维向量x,有以下关系成立:(3). ||Ax||_2 ≤ ||A||_f * ||x||_2现在让我们来证明这个性质。
我们要从矩阵A的f范数定义出发,利用向量x的2范数定义来推导出式(3)。
我们可以将矩阵A表示为列向量a_1, a_2, ..., a_m的形式,即A =[a_1, a_2, ..., a_m],其中a_i表示矩阵A的第i列向量。
根据矩阵向量乘法的定义,我们有Ax = x_1*a_1 + x_2*a_2 + ... +x_m*a_m。
其中x_i表示向量x的第i个元素。
在这里,我们可以利用矩阵A的f范数定义进行变换。
我们可以将矩阵A的f范数表示为矩阵A每一列向量的2范数的最大值。
也就是说,(4). ||A||_f = max{||a_1||_2, ||a_2||_2, ..., ||a_m||_2}而根据向量2范数的性质,我们知道对于任意的向量y,有||Ay||_2 ≤ ||A||_f * ||y||_2。
mathematics矩阵运算

mathematics矩阵运算矩阵运算是线性代数中重要的概念之一,广泛应用于各个领域,包括物理、工程、计算机科学和金融等。
本文将一步一步地介绍矩阵的定义、基本运算、特殊类型的矩阵以及一些常见的矩阵运算。
一、矩阵的定义矩阵是一个按照矩形排列的数的集合,可以用方括号表示。
例如,一个3行2列的矩阵可以表示为:\[A =\begin{bmatrix}a_{1,1} & a_{1,2} \\a_{2,1} & a_{2,2} \\a_{3,1} & a_{3,2} \\\end{bmatrix}\]其中,\[a_{i,j}\]表示矩阵A中第i行第j列的元素。
矩阵中的元素可以是实数或者复数。
二、基本运算1. 矩阵的加法和减法:两个相同大小的矩阵可以进行加法和减法运算。
对应位置上的元素相加或相减,得到的结果矩阵具有相同的大小。
例如,对于两个3行2列的矩阵\[A\]和\[B\],它们的和\[A + B\]可以表示为:\[A + B =\begin{bmatrix}a_{1,1}+b_{1,1} & a_{1,2}+b_{1,2} \\a_{2,1}+b_{2,1} & a_{2,2}+b_{2,2} \\a_{3,1}+b_{3,1} & a_{3,2}+b_{3,2} \\\end{bmatrix}\]2. 矩阵的标量乘法:矩阵可以与一个实数或者复数进行乘法运算,我们称之为标量乘法。
将矩阵中的每一个元素与标量相乘,得到的结果矩阵具有相同的大小。
例如,对于一个3行2列的矩阵\[A\]和一个标量\[k\],它们的乘积\[k \cdot A\]可以表示为:\[k \cdot A =\begin{bmatrix}k \cdot a_{1,1} & k \cdot a_{1,2} \\k \cdot a_{2,1} & k \cdot a_{2,2} \\k \cdot a_{3,1} & k \cdot a_{3,2} \\\end{bmatrix}\]3. 矩阵的乘法:矩阵的乘法是定义在两个矩阵之间的运算,它不同于矩阵加法和减法。
矩阵与向量的乘法运算

矩阵与向量的乘法运算1. 引言:矩阵与向量的相遇大家好,今天咱们要聊聊一个在数学中非常重要,但又经常让人摸不着头脑的概念——矩阵与向量的乘法运算。
别急,听我细细讲解,这其实没那么复杂,就像学会了骑自行车一样,一旦明白了,就觉得无比轻松。
2. 矩阵与向量基本概念2.1 矩阵是什么?矩阵其实就是一张数字的表格,里头的数字排成了行和列。
可以把它想象成一个由很多小格子组成的表格,每个小格子里都藏着一个数字。
举个例子,一个2x3的矩阵就有2行3列,像个小方阵子。
2.2 向量是什么?向量呢,简单来说就是一个单行或者单列的矩阵。
你可以把它看作是一个“数字串”,它要么是横着的(行向量),要么是竖着的(列向量)。
比如说一个3维的向量就是三个数字排成一行或者一列。
3. 矩阵与向量的乘法运算3.1 乘法运算的步骤矩阵与向量相乘,其实就像在玩拼图。
先看矩阵的每一行,然后用这行的数字分别乘上向量里对应的数字。
最后,把这些乘积加在一起,就得到结果了。
这里有个小窍门:矩阵的列数要跟向量的行数一致,才能进行乘法运算。
就像要拼对了才行,拼错了是没办法完成的。
3.2 举个例子比如说我们有一个2x3的矩阵A和一个3维的列向量B。
矩阵A的第一行是[1, 2, 3],第二行是[4, 5, 6],向量B是[7, 8, 9]。
那怎么乘呢?我们先用矩阵A的第一行[1, 2, 3]乘向量B的每一个元素,然后把结果加起来。
计算就是:1*7 + 2*8 + 3*9 = 7 + 16 + 27 = 50。
同样的方式,我们对第二行[4, 5, 6]做一次,得到:4*7 + 5*8 + 6*9 = 28 + 40 + 54 = 122。
所以最后的结果是一个2维的向量[50, 122]。
4. 实际应用中的矩阵与向量乘法4.1 在计算机图形中的应用你可能会问,这些运算和实际生活有什么关系?其实,矩阵与向量的乘法在计算机图形中非常重要。
比如说,你玩游戏时屏幕上的角色移动,就是通过矩阵变换来实现的。
3矩阵运算

输入简单矩阵的最简单的方法是采用直接输入法。
直接输入的元素用空格或逗号隔开,用“;”表示一行的结束,并用中括号[ ] 将所有元素括起来以形成矩阵。
1.A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]复制代码这里,逗号也可以用空格代替,然后按回车看看会有什么结果。
继续,现在我想把这个矩阵的第二行取出来。
可以运行下面的代码:1.a=A(2,:)复制代码继续,现在我想取出这个矩阵的第三行第二列的元素也就是8,可以运行下面的代码,在输入“b”看结果1.b=A(3,2)复制代码继续,现在我要把若干个上面的矩阵拼在一起组成一个大的矩阵,定义的方式和定义数字矩阵的格式一样,只不过是刚才相应位置上的数字变成的矩阵的名字,可以运行下面的代码,看看有什么结果:1.[A,A]2.[A,A;A,A]3.[A,[10,11,12]]复制代码注意:在MATLAB里,冒号有很多种含义,可以表示很多种运算的方式,这里可以简单的理解为:“全部元素”。
冒号“:”的使用,可以从大矩阵中提取小矩阵。
较大的矩阵可以分成若干行输入,以回车键代替分号,或者用...三个点代替。
例如上面的A矩阵,可以用三行输入表示:矩阵可以从扩展名为.m 的磁盘文件中输入,例如,名叫aa.m的文件包含以上A 矩阵的三行,在Matlab的状态空间中运行aa,则可输出A 矩阵。
运行aa相当于将A矩阵调入到Matlab 的状态空间里。
(也可以用excel生成矩阵矩阵,因为这是一个重要的部分打算以后再讨论。
)注意:如果语句的最后一个字符是分号“;”,则执行后的结果将不被显示,但语句照常完成。
若最后一个字符为逗号“,”或无任何字符,则结果将进行显示。
如果表达式很复杂,无法在一行中写完,那么可三点省略号“.”后紧跟回车键表明下一行是该行的续行。
注意:Matlab的变量和函数,其名字的第一个字符必须是字母,后跟任意个字母或数字,但系统只记前19个字符;Matlab对字体很敏感,一般它都区分大小写,所以a 和A 是两个不同的变量。
第3章 实验二矩阵与向量运算

第3章 实验二矩阵与向量运算实验目的:在MATLAB 里,会对矩阵与向量进行加、减、数乘、求逆及矩阵的特征值运算,以及矩阵的LU 分解。
3.1 矩阵、逆矩阵运算 例3.1 设矩阵A 、B 如下:1221,3415A B -⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,分别求出B A +、B A *、A 的逆矩阵,A 矩阵的行列式的值。
在matlab 软件中的命令窗口输入: A=[1 2;3 4]; B=[-2 1;1 5]; A+B 得到: ans =-1 3 4 9A 的逆矩阵由命令inv(A)计算,例如:令A=[1 2;3 4]; 则 C=inv(A) 得到: C =-2.0000 1.0000 1.5000 -0.5000对于任意非奇异的方阵,都可以用命令inv 计算其逆矩阵。
在matlab 里,矩阵乘法用乘法运算符表示,可以通过命令输入:A*B得到:ans =0 11 -2 23在matlab 里,可以通过命令输入:det(A)得到: -2在matlab 里,在矩阵的后面加一个撇号得到该矩阵的转置,例如: F=A ’ 使矩阵F 变为A 的转置。
下面的命令创建一个m ×m 的单位矩阵: s=eye(m)m ×n 的零矩阵用s=zeros(m*n)给出。
m ×n 的元素都是1的矩阵用写为: w=ones(m,n)如果A 是一个矩阵,则zeros(size(A))和ones(size(A))分别得到与A 大小相同的零矩阵和单位矩阵。
命令rand(m,n)创建一个m ×n 的随机矩阵。
命令hilb(m)创建一个Hilbert 矩阵的特殊矩阵。
3.2 矩阵的特征值设A 是一个n ×n 方阵,X 是一个n 维向量,乘积Y=AX 可以看作是n 维空间变换。
如果能够找到一个标量λ,使得存在一个非零向量X ,满足:AX=λX (3.1) 则可以认为线性变换T(X)=AX 将X 映射为λX,此时,称X 是对应于特征值λ的特征向量。
高中数学《矩阵及其初等变换》课件

0 3 1 2 01 3 0 1 2 2
注意: 在这个例子中 BA 无意义.
例2
A
a1
a2
,
B b1
b2
则
AB
a1b1
a2b1
a1b2 a2b2
,
BA
(b1a1
b2a2
)
注意: 在这个例子中,虽然 AB 与
BA 均有意义,但是AB 是 2×2 矩阵, 而BA是 1×1 矩阵.
第一章 矩阵及其初等变换
1
本章主要内容
1.1 矩阵及运算 1.2 向量与分块矩阵 1.3 初等变换与初等阵
2
1.1 矩阵的概念
1.1.1.矩阵的概念
1. 矩阵的定义
由 mn 个数排成的m行、n列的矩形数表
a11 a12
A
a21
a22
am1
am 2
称为阶数为 m n 的矩阵.
a1n
a2n
非齐次线性方程组的表示形式
a11 x1 a12 x2 (1)一般形式: a21x1 a22 x2
am1 x1 am2 x2
a1n xn b1 a2n xn b2
amn xn bm
(2) 矩阵形式: AX b 其中A (aij )mn , X ( x1, x2, b (b1, b2, , bm )T
a11
对角矩阵:
diag(a11,
ann
单位矩阵: E ,In 或 E n diag(1,1,
a11 a12
上三角矩阵:
a22
a1n
a2
n
ann
, ann )
,1)
a11
下三角矩阵:
a21
a22
矩阵与向量相乘规则

矩阵与向量相乘规则
矩阵与向量相乘是线性代数中的基本运算之一,也是实际应用中经常用到的运算。
在进行矩阵与向量相乘时,需要遵循以下规则:
1. 矩阵的列数必须等于向量的行数,否则无法进行相乘。
2. 矩阵的第i行与向量的第i个元素进行点乘,得到的结果就是相乘后的向量的第i个元素。
3. 矩阵与向量相乘得到的结果是一个向量。
例如,对于以下矩阵A和向量x:
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
x = [1; 2; 3]
进行矩阵与向量的相乘,可以按照以下步骤进行:
1. 确认矩阵A的列数等于向量x的行数,即3等于3。
2. 矩阵A的第1行与向量x的第1个元素进行点乘,得到的结果为1*1+2*2+3*3=14,即相乘后向量的第1个元素为14。
3. 矩阵A的第2行与向量x的第2个元素进行点乘,得到的结果为4*1+5*2+6*3=32,即相乘后向量的第2个元素为32。
4. 矩阵A的第3行与向量x的第3个元素进行点乘,得到的结果为7*1+8*2+9*3=50,即相乘后向量的第3个元素为50。
5. 将得到的结果组成一个新的向量,即y=[14; 32; 50]。
因此,矩阵A与向量x的相乘结果为y=[14; 32; 50]。
需要注意的是,在进行矩阵与向量相乘时,必须按照上述规则进行,否则会得到错误的结果。
Matlab中的向量运算

2.利用冒号表达式生成向量冒号表达式的基本形式为x=x0:step:xn,其中x0、step、xn 分别为给定数值,x0 表示向量的首元素数值,xn 表示向量尾元素数值限,step表示从第二个元素开始,元素数值大小与前一个元素值大小的差值。
注意:这里强调xn 为尾元素数值限,而非尾元素值,当xn-x0 恰为step值的整数倍时,xn才能成为尾值。
若x0<xn,则需step>0;若x0>xn 则需step<0;若x0=xn,则向量只有一个元素。
若step=1,则可省略此项的输入,直接写成x=x0:xn。
此时可以不用“[ ]”。
【例如】>> a=1:2:12a=1 3 5 7 9 11>> a=1:-2:12a=Empty matrix: 1-by-0>> a=12:-2:1a=12 10 8 6 4 2>> a=1:2:1a=1>> a=1:6a=1 2 3 4 5 63.线性等分向量的生成在MATLAB中提供了线性等分功能函数linspace,用来生成线性等分向量,其调用格式如下:y=linspace(x1,x2)生成100维的行向量,使得y(1)=x1,y(100)=x2;y=linspace(x1,x2,n)生成n维的行向量,使得y(1)=x1,y(n)=x2。
【例如】a1=linspace(1,100,6)a1 =1.0000 20.8000 40.6000 60.4000 80.2000 100.0000说明线性等分函数和冒号表达式都可生成等分向量。
但前者是设定了向量的维数去生成等间隔向量,而后者是通过设定间隔来生成维数随之确定的等间隔向量。
4.对数等分向量的生成在自动控制,数字信号处理中常常需要对数刻度坐标,MATLAB中还提供了对数等分功能函数,具体格式如下:y=logspace(x1,x2)生成50维对数等分向量,使得y(1)=10x1,y(50)=10x2;y=logspace(x1,x2,n)生成n维对数等分向量,使得y(1)=10x1,y(n)=10x2;【例如】>> a2=logspace(0,5,6)a2 =1 10 100 1000 10000 100000另外,向量还可以从矩阵中提取,还可以把向量看成1×n阶(行向量)或n×1阶(列向量)的矩阵,以矩阵形式生成。
矩阵与向量的运算

矩阵与向量的运算在线性代数中,矩阵与向量是基本的概念之一,并且在数学和应用领域中具有广泛的应用。
矩阵可以看作是一个由数字组成的矩形数组,而向量则可以看作是一个具有一维的矩阵。
本文将介绍关于矩阵与向量的运算,包括加法、减法、数乘以及矩阵乘法等。
1. 加法和减法矩阵和向量的加法和减法操作是一种逐个元素相加或相减的操作。
假设有两个相同大小的矩阵A和B,它们的加法和减法可以表示如下:A +B = CA -B = D其中C和D分别为结果矩阵,其每个元素的数值等于相加或相减之后的结果。
同样,向量的加法和减法也是类似的操作。
2. 数乘数乘是指一个数与矩阵或向量的每个元素相乘的操作。
假设有一个矩阵A和一个标量α,其数乘操作可以表示如下:αA = B其中B为结果矩阵,其每个元素的数值等于该元素与标量的乘积。
同样,向量的数乘操作也是类似的。
3. 矩阵乘法矩阵乘法是指两个矩阵相乘的操作。
假设有一个m×n的矩阵A和一个n×p的矩阵B,其乘法操作可以表示如下:A ×B = C其中C为结果矩阵,其大小为m×p。
矩阵乘法的计算规则是,A的每一行与B的每一列对应元素相乘后求和,得到结果矩阵C的对应位置的元素。
需要注意的是,矩阵乘法满足结合律,但不满足交换律。
即AB ≠ BA。
同时,矩阵乘法的定义要求前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数,才能进行乘法操作。
4. 矩阵与向量的乘法矩阵与向量的乘法是指矩阵与列向量相乘的操作。
假设有一个m×n 的矩阵A和一个n维的列向量x,其乘法操作可以表示如下:A × x = y其中y为结果向量,其维度与A的行数m相同。
矩阵与向量的乘法实际上是矩阵乘法的特殊情况,可以视为每一行与列向量的对应元素相乘后求和得到结果向量y的对应位置的元素。
总结:矩阵与向量的运算包括加法、减法、数乘以及矩阵乘法等。
加法和减法是逐个元素相加或相减的操作,数乘是将矩阵或向量的每个元素与标量相乘的操作,矩阵乘法是两个矩阵相乘的操作,而矩阵与向量的乘法是指矩阵与列向量相乘的操作。
线性代数课后习题答案第二版

线性代数课后习题答案第二版线性代数课后习题答案第二版线性代数是一门重要的数学学科,广泛应用于各个领域。
而对于学习者来说,课后习题是巩固知识、提高能力的重要方式之一。
本文将为大家提供线性代数课后习题第二版的答案,希望能够帮助大家更好地理解和掌握这门学科。
一、矩阵与向量1. 习题:给定矩阵A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9],求矩阵A的转置。
答案:矩阵A的转置为A^T = [1 4 7; 2 5 8; 3 6 9]。
2. 习题:给定向量x = [1; 2; 3]和向量y = [4; 5; 6],求向量x和y的内积。
答案:向量x和y的内积为x·y = 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。
3. 习题:给定矩阵A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]和向量x = [1; 1; 1],求矩阵A和向量x的乘积。
答案:矩阵A和向量x的乘积为Ax = [6; 15; 24]。
二、线性方程组与矩阵运算1. 习题:给定线性方程组:2x + 3y - z = 14x + 2y + z = -2x - y + 2z = 0求解该线性方程组。
答案:解为x = 1, y = -1, z = 2。
2. 习题:给定矩阵A = [1 2; 3 4]和矩阵B = [5 6; 7 8],求矩阵A和矩阵B的乘积。
答案:矩阵A和矩阵B的乘积为AB = [19 22; 43 50]。
3. 习题:给定矩阵A = [1 2; 3 4]和矩阵B = [5 6; 7 8],求矩阵A和矩阵B的和。
答案:矩阵A和矩阵B的和为A + B = [6 8; 10 12]。
三、特征值与特征向量1. 习题:给定矩阵A = [2 1; 1 2],求矩阵A的特征值和特征向量。
答案:矩阵A的特征值为λ1 = 3, λ2 = 1,对应的特征向量为v1 = [1; 1],v2 = [-1; 1]。
2. 习题:给定矩阵A = [1 2; 2 4],求矩阵A的特征值和特征向量。
矩阵向量和线性方程组的运算

混合积表示三个向量之间的夹角和旋转方向。如 果混合积为正,则表示逆时针旋转;如果混合积 为负,则表示顺时针旋转。
性质
混合积满足交换律、结合律和分配律。
04
线性方程组
线性方程组的表示
线性方程组
由若干个线性方程组成的方程组, 形式为Ax=b,其中A是矩阵,x 和b是向量。
增广矩阵
将线性方程组的系数和常数项 按顺序排列构成的矩阵。
求解其他未知数。
矩阵求解法
矩阵的逆
对于非奇异矩阵A,存在一个逆矩阵 A^(-1),使得AA^(-1)=I,其中I为 单位矩阵。
矩阵的转置
将矩阵的行列互换得到的矩阵称为转 置矩阵。
矩阵的行列式
矩阵的行列式等于其所有特征值的乘 积。
矩阵的秩
矩阵的秩等于其最高非零子式的阶数。
05
应用实例
线性方程组的应用场景
向量的叉积
叉积定义
两个向量的叉积定义为垂直于这两个向量平面的一个向量。
几何意义
叉积表示一个向量相对于另一个向量的旋转方向。如果一 个向量与另一个向量叉积为正,则表示顺时针旋转;如果 叉积为负,则表示逆时针旋转。
性质
叉积满足交换律和结合律,但不满足分配律。
向量的混合积
1 2 3
混合积定义
三个向量的混合积定义为由这三个向量构成的平 行六面体的体积。
解决空间几何问题。
03
向量在解析几何中的综合应用
结合向量与矩阵的知识,解决更复杂的几何问题,如轨迹问题、极坐标
与直角坐标的转换等。
THANKS
感谢观看
逆矩阵的性质 逆矩阵是唯一的,且逆矩阵与原 矩阵的乘积等于单位矩阵。
03
向量运算
3向量组与矩阵的秩

矩阵的初等行变换都是可逆的,且其逆变换也是
同类的初等行变换。
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定理12
如果矩阵A经过有限次初等行变换变为B,则A
的行向量组与B的行向量组等价,而A的任意k个列向量
与B中对应的k个列向量有相同的线性关系。 例 求下列向量组
的一个极大线性无关组与秩。 解 作
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所以 为一个极 大无关组,且秩等于3。
量变成n维向量组 (1)如果 那么 (2)如果 那么 证
也线性相关。 线性无关, 也线性无关。
对列向量来证明定理。
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如果
线性相关,就有一个非零的s1矩阵X,使
因此,
也线性相关,即(1)式成立。
利用(1)式,用反证法容易证明(2)式也成立。
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引理1 如果n阶方阵A的行列式等于零,那么A的行(列) 向量组线性相关。 定理6 n维向量组 是矩阵
和
为两向量组,其中
即 是对 各分量的顺序进行重 排后得到的向量组,则这两个向量组有相同的线 性相关性。
证 对任意的常数k1,k2,…,ks,
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上两式只是各分量的排列顺序不同,因此
当且仅当
所以
和
有相同的线性相关性。
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定理5
在r维向量组 。 线性相关,
的各向量添上n-r个分
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数a1,a2,…,an称为这个向量的分量。ai称为这个
向量的第i个分量或坐标。分量都是实数的向量
称为实向量;分量是复数的向量称为复向量。
n维行向量可以看成1×n矩阵,n维列向量也常 看成n×1矩阵。 设k和l为两个任意的常数, 量,其中 为任意的n维向
设a是四阶矩阵a为a的伴随矩阵

设a是四阶矩阵a为a的伴随矩阵
矩阵的运算指的是指矩阵a,一个m行n列的矩阵(共有m*n个元素),与其他的数
字或者其他的矩阵进行运算。
常见的求矩阵的逆、矩阵特征值和特征向量。
矩阵乘法,增
广矩阵。
关于矩阵,请参考书本《矩阵论》,华中科技大学出版社,杨明老师著的《矩阵论》
讲的特别好。
三维转换就是所指将一个三维向量比如说向量a=(1,2,3),通过一定的切换和转
换沦为一个代莱三维向量b。
可以把三维向量看做就是1*3的矩阵,即1行3列于的矩阵,那么三维转换也就是矩阵运算的特定情况。
这个特定的矩阵运算的输出就是一个1*3的矩阵,输入也就是1*3的矩阵。
准确来说不会有人把向量叫做矩阵,因为向量是比较特殊的矩阵,可以概括道更细的
更精确的分类向量,大部分就把向量叫向量,不叫矩阵。
因此,三维转换实质就是矩阵运算,只是不那么叫做而已;但矩阵运算不是三维转换。
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返回向量 X 的长度 等价于 max(size(A))
矩阵基本运算
矩阵的加减:对应分量进行运算
要求参与加减运算的矩阵具有 相同的维数
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]
>> C=A+B; D=A-B;
矩阵的普通乘法
要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的原则
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];
>> C=A*B
矩阵的 Kronecker 乘积
矩阵 Kronecker 乘积的定义
设A是n×m矩阵,B是p×q矩阵,则A与B的kronecker乘积为:
a11 B a B 21 C A B an1 B a12 B a 22 B an2 B a1 m B a2m B a nm B
Kronecker 乘积的性质
A B
是 np×mq 矩阵;通常 A B B A
任何两个矩阵都有 Kronecker 乘积 Matlab 中实现两个矩阵 Kronecker 相乘的函数为 kron(A,B) Kronecker乘积有时也称张量积
矩阵基本运算
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
矩阵操作
提取矩阵的部分元素: 冒号运算符
A(:) 将 A拉成列向量 A(:,:) 二维矩阵A的所有元素 A(:,k) A的第 k 列, A(k,:) A的第 k 行
A(k:m) A的第 k 到第 m 个元素 A(:,k:m) A的第 k 到第 m 列组成的子矩阵
自己动手
A(:) 与 A(:,:) 的区别 ? 如何获得由 A 的第一、三行和第一、二列组成的子矩阵?
矩阵操作
矩阵的转置与共轭转置
’ 共轭转置 .’ 转置,矩阵元素不取共轭 点与单引号之间不能有空格!
例:>> A=[1 2;2i 3i]
>> B=A’ >> C=A.’
矩阵操作
改变矩阵的形状:reshape
reshape(A,m,n): 将矩阵元素按 列方向 进行重组 重组后得到的新矩阵的元素个数 必须与原矩阵元素个数相等!
>> C=A.*B; D=A./B; E=A.\B; F=A.^B; 参与运算的对象必须具有相同的形状!
函数取值
函数作用在矩阵上的取值
设 x 是变量, f 是一个函数
当 x = a 是标量时,f(x) = f(a)也是一个标量
当 x = [a, b, … , c] 是向量时,f(x)= [f(a), f(b), … , f(c)]
f 作用在 x 的每个分量上
若 A 是矩阵,则 f(A) 是一个与 A 同形状的矩阵
函数取值
例:
exp( a 11 ) exp( a 21 ) exp( A ) exp( a ) m1 exp( a 12 ) exp( a 22 ) exp( a m 2 ) exp( a 1 n ) exp( a 2 n ) exp( a mn )
.^ 前面留个空格
Matlab中的所有 标点符号必须在 英文状态下输入
Matlab中常见数学函数
sin、cos、tan、cot、sec、csc、…
asin、acos、atan、acot、asec、acsc、… exp、log、log2、log10、sqrt
abs、conj、real、imag、sign fix、floor、ceil、round、mod、rem max、min、sum、mean、sort、fft norm、rank、det、inv、eig、lu、qr、svd …… ① log 是自然对数,即以 e 为底数 ② mod(x,y) 结果与 y 同号,rem(x,y) 则与 x 同号 ③ max 等函数的参数是矩阵时,是作用在矩阵各列上
矩阵操作
查看矩阵的大小:size
size(A) 列出矩阵 A 的行数和列数 size(A,1) 返回矩阵 A 的行数 size(A,2) 返回矩阵 A 的列数
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]
>> size(A) >> size(A,1) >> size(A,2) length(x) length(A)
向量与矩阵运算
向量与矩阵的生成(续)
矩阵的生成 直接输入: A=[1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9] 由向量生成 通过编写m文件生成 由函数生成 矩阵的拼接 例:>> x=[1,2,3];y=[2,3,4]; >> A=[x,y], B=[x;y]
例:>> C=magic(3)
例:>> x=[0:pi/4:pi]; A=[1 2 3; 4 5 6];
>> y1=sin(x); y2=exp(A); y3=sqrt(A);
怎样计算 eA ?
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 =[1^2,2^2,3^2]=[1,4,9] 2 .^x = ? 2 .^[x;y]= ?
数学实验
向量与矩阵运算
向量与矩阵运算
向量与矩阵的生成
向量的生成 直接输入: a=[1,2,3,4] 冒号运算符 从矩阵中抽取行或列
例:a=[1:4] ==> a=[1, 2, 3, 4]
b=[0:pi/3:pi] ==> b=[0, 1.0472, 2.0944, 3.1416] c=[6:-2:0] ==> c = [6, 4, 2, 0]
常见矩阵生成函数
zeros(m,n) ones(m,n) eye(m,n) diag(X) tril(A) triu(A) rand(m,n) randn(m,n) 生成一个 m 行 n 列的零矩阵,m=n 时可简写为 zeros(n) 生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, m=n 时可写为 ones(n) 生成一个主对角线全为 1 的 m 行 n 列矩阵, m=n 时可简写为 eye(n),即为 n 维单位矩阵 若 X 是矩阵,则 diag(X) 为 X 的主对角线向量 若 X 是向量,diag(X) 产生以 X 为主对角线的对角矩阵 提取一个矩阵的下三角部分 提取一个矩阵的上三角部分 产生 0~1 间均匀分布的随机矩阵 m=n 时简写为 rand(n) 产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵 m=n 时简写为 randn(n)
数组运算:对应元素进行运算
数组运算包括:加、减、点乘、点除、点幂 相应的数组运算符为: “+” , “-” , “.* ” , “./ ” , “.\ ” ,“ .^ ” 点与算术运算符之间不能有空格! 没有“.+” 和 “.-”运算
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4];
ห้องสมุดไป่ตู้
上机作业
1. 试分别生成 5 阶的单位阵、8 阶均匀分布的随机矩阵及其 下三角矩阵 2. 生产列向量 x=[1, 3, 5, 7, 9, … , 29] 3. 生成以 x 的元素为对角线的矩阵 A,并输出 A 的行数 4. 生成一个与 A 同阶的正态分布的随机矩阵 B 5. 输出 A 与 B 的 kronecker 乘积矩阵 C 6. 生成由 A 与 B 点乘得到的矩阵 D 7. 生成一个由 D 的第 8、4、10、13 行和第 7、1、6、9、2 列组成的子矩阵 E 8. 求出矩阵 E 的最大元素 9. 教材第53页,1(1),(3),(4)、2、3、4、5
矩阵的乘方
A 是方阵,p 是正整数 A^p 表示 A 的 p 次幂,即 p 个 A 相乘。
若 A 是方阵,p 不是正整数 A^p 的计算涉及到 A 的特征值分解,即若 A = V*D*V-1 则 A^p=V*(D.^p)/V
矩阵的乘方
若 a 是标量,
d1 0 D 0 0 d2 0 0 0 dn
矩阵的超越函数
Matlab 提供了三种矩阵函数:expm、sqrtm、logm
详情参见联机帮助(help expm / sqrtm / logm )
更一般的矩阵函数: funm
funm(A,@fun)
参数 fun 的可以是 exp,,log,cos,sin,cosh,sinh
矩阵的数组运算
矩阵操作
矩阵的旋转
fliplr(A) 左右旋转 flipud(A) 上下旋转
rot90(A) 逆时针旋转 90 度; rot90(A,k) 逆时针旋转 k×90 度 >> B=fliplr(A) >> C=flipud(A) >> D=rot90(A), E=rot90(A,-1)
例:>> A=[1 2 3;4 5 6]
则
a ^ d1 0 a^ D 0