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编程问答

MATLAB-算术运算

發布時間：2025/3/21 编程问答 24 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 MATLAB-算术运算小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

MATLAB的算術運算有兩種不同類型：1）矩陣算術運算；2）陣列算術運算。

MATLAB矩陣算術運算與線性代數中的定義相同：執行數組操作，無論是在一維和多維數組元素的元素。

矩陣運算符和數組運營商是有區別的句點（.）符號。然而，由于加法和減法運算矩陣和陣列是相同的，操作者這兩種情況下是相同的。

下表給出了運算符的簡要說明：

? ? 操作符描述

+	加法或一元加號。A + B將A和B。A和B必須具有相同的尺寸，除非一個人是一個標量。一個標量，可以被添加到任何大小的矩陣。
-	減法或一元減號。A - B，減去B從A和B必須具有相同的大小，除非是一個標量。可以從任意大小的矩陣中減去一個標量。
*	矩陣乘法；是一個更精確的矩陣A和B的線性代數積，矩陣乘法對于非純量A和B，列一個數必須等于B.標量可以乘以一個任意大小的矩陣的行數。
.*	數組的乘法；A.*B是數組A和B的元素積，A和B必須具有相同的大小，除非A、B中有一個是標量。
/	斜線或矩陣右除法；B/A與B * inv（A）大致相同。更確切地說： ?B/A = (A'B')'
./	矩陣右除法；矩陣A與矩陣B相應元素相除（A、B為同緯度的矩陣）
.\	反斜杠或矩陣左除；如果A是一個方陣，AB是大致相同的INV（A）* B，除非它是以不同的方式計算。如果A是一個n*n的矩陣，B是一個n組成的列向量，或是由若干這樣的列的矩陣，則X = AB 是方程 AX = B ，如果A嚴重縮小或者幾乎為單數，則顯示警告消息。
.	數組左除法；A. B是元素B（i，j）/A（i，j）的矩陣。A和B必須具有相同的大小，除非其中一個是標量。
^	矩陣的冪。X^P是X到冪P，如果p是標量；如果p是一個整數，則通過重復平方計算功率。如果整數為負數，X首先反轉。對P值的計算，涉及到特征值和特征向量，即如果[ D ] = V，EIG（x），那么X^P = V * D.^P / V。
.^	A.^B：A的每個元素的B次冪（A、B為同緯度的矩陣）
'	矩陣的轉置；A'是復數矩陣A的線性代數轉置，這是復共軛轉置。
.'	數組的轉置；A'是數組A的轉置，對于復數矩陣，這不涉及共軛。

舉例說明

下面的例子顯示使用標量數據的算術運算符。創建一個腳本文件，用下面的代碼：

a = 10;b = 20;c = a + bd = a - be = a * bf = a / bg = a bx = 7;y = 3;z = x ^ y

運行該文件，產生結果如下：

c = 30d = -10e = 200f = 0.5000g = 2z = 343

MATLAB算術運算功能

除了上述列舉的一些算術運算符，MATLAB 中還擁有以下的命令/功能：

函數描述

uplus(a)	一元加號；增加量a
plus (a,b)	相加；返回 a + b
uminus(a)	一元減號；減少a
minus(a, b)	相減；返回 a - b
times(a, b)	數組相乘；返回 a.*b
mtimes(a, b)	矩陣相乘；返回 a* b
rdivide(a, b)	右陣劃分；返回 a ./ b
ldivide(a, b)	左陣劃分；返回 a. b
mrdivide(A, B)	求解線性方程組xA = B for x
mldivide(A, B)	求解線性方程組xA = B for x
power(a, b)	數組求冪；返回 a.^b
mpower(a, b)	矩陣求冪；返回 a ^ b
cumprod(A)	累積乘積；返回與包含累積乘積的數組A相同大小的數組。如果A是向量，則cumprod（A）返回一個包含A的元素的累積乘積的向量。如果A是矩陣，則cumprod（A）返回一個矩陣，其中包含A的每一列的累積乘積。如果A是一個多維數組，那么cumprod（A）將沿著第一個非正整數維。
cumprod(A, dim)	沿維?dim?返回返回累積乘積。
cumsum(A)	累加總和；返回包含累積和的數組A 如果A是向量，則cumsum（A）返回一個包含A的元素的累積和的向量。如果A是矩陣，則cumsum（A）返回一個矩陣，其中包含A的每列的累積和。如果A是一個多維數組，那么cumsum（A）將沿著第一個非整數維度起作用。
cumsum(A, dim)	返回沿著dim的元素的累積和。
diff(X)	差分和近似導數；計算x相鄰元素之間的差異。如果X是向量，則diff（X）返回相鄰元素之間的差異的向量，比X短一個元素：[X（2）-X（1）X（3）-X（2）... X（N）-X（N-1）] 如果X是一個矩陣，則diff（X）返回行差的矩陣：[X（2：m，...）-X（1：m-1，:)]
diff(X,n)	遞歸應用n次，導致第n個差異。
diff(X,n,dim)	它是沿標量dim指定的維數計算的第n個差分函數。如果order n等于或超過Dim的長度，diff將返回一個空數組。
prod(A)	數組元素的乘積；返回A數組元素的乘積。如果A是向量，則prod（A）返回元素的乘積。如果A是非空矩陣，則prod（A）將A的列作為向量，并返回每列乘積的行向量。如果A是一個空的0-by-0矩陣，則prod（A）返回1。如果A是一個多維數組，那么prod（A）將沿著第一個非子集維度行為并返回一個乘積數組。?該維數的尺寸減小到1，而所有其他維數的尺寸保持不變。如果輸入A為單個，則prod函數計算并返回B為單個；對于所有其他數字和邏輯數據類型，prod函數計算并返回B為double。
prod(A,dim)	沿dim維度返回乘積。例如，如果A是矩陣，則prod（A，2）是包含每一行的乘積的列向量。
prod(___,datatype)	在數據類型指定的類中乘以并返回一個數組。
sum(A)	數組元素的總和；返回數組的不同維度的和。如果A是浮動的，那么是雙倍或單個，B是本地累加的，它與A相同，B與A具有相同的類。如果A不是浮動的，則B被累加為雙，B具有類double。如果A是向量，則sum（A）返回元素的總和。如果A是矩陣，則sum（A）將A的列作為向量，返回每列的和的行向量。如果A是一個多維數組，sum（A）將沿著第一個非單例維度的值作為向量來處理，返回一個行向量的數組。
sum(A,dim)	沿標量A的維度求和。
sum(..., 'double') sum(..., dim,'double')	執行雙精度加法，并返回double類型的答案，即使A具有數據類型單一或整型數據類型。這是整型數據類型的默認值。
sum(..., 'native') sum(..., dim,'native')	在本機數據類型A中執行添加，并返回相同數據類型的答案。這是單和雙的默認值。
ceil(A)	向正無窮方向舍入；將a元素舍入為大于或等于A的最近整數。
fix(A)	舍入為零
floor(A)	向負無窮方向舍入；將a元素舍入為小于或等于a的最近整數。
idivide(a, b) idivide(a, b,'fix')	整數除法的舍入選項；與A./B相同，只是分數的商向零舍入到最接近的整數。
idivide(a, b, 'round')	分數的商舍入到最近的整數。
idivide(A, B, 'floor')	分數商向負無窮大舍入到最接近的整數。
idivide(A, B, 'ceil')	分數商向無窮大舍入到最接近的整數。
mod (X,Y)	除法后的模數；返回X - n.* Y，其中 n = floor（X./Y）。如果Y不是整數，并且商X / Y在整數的舍入誤差內，則n是整數。輸入X和Y必須是相同大小的真實數組或實數標量（提供Y?= 0）。請注意： mod(X,0) 是 X mod(X,X) 是 0 對于 X ＝ Y 和 Y ＝ 0的 mod(X，Y)具有與Y相同的符號。
rem (X,Y)	除法之后的余數；返回X - n.* Y，其中n = fix（X./Y）。如果Y不是整數，并且商X / Y在整數的舍入誤差內，則n是整數。輸入X和Y必須是相同大小的真實數組或實數標量（提供Y?= 0）。請記住： rem(X,0) 是 NaN X?=?0的rem（X，X）為0 對于?X~=Y 和 Y~=0?的rem（X，Y）與X具有相同的符號。
round(X)	舍入到最接近的整數; 將X的元素舍入到最接近的整數。正數元素的小數部分為0.5，最大到最接近的正整數。負數元素的小數部分為-0.5，向下舍入到最接近的負整數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB-算术运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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