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编程问答

Matlab与线性代数

發(fā)布時(shí)間:2023/12/3 编程问答 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Matlab与线性代数 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

  • 多項(xiàng)式求解
    • 1.2 多項(xiàng)式四則運(yùn)算
    • 1.3 多項(xiàng)式的分解與合并
    • 行列式求解
  • 3、矩陣基本運(yùn)算
    • ? 3.2 矩陣的取塊和變換
    • ? 3.3 矩陣的基本運(yùn)算
    • 4、求解線性方程組

多項(xiàng)式求解

? 1.1 多項(xiàng)式表達(dá)式與根
有關(guān)多項(xiàng)式函數(shù)表達(dá)式與根的Matlab命令:
poly2sym§ 返回由多項(xiàng)式系數(shù)轉(zhuǎn)為多項(xiàng)式函數(shù)p(x)表達(dá)式
polyval(p,a) 返回多項(xiàng)式函數(shù)p(x)當(dāng)x=a時(shí)的值
roots§ 返回多項(xiàng)式函數(shù)p(x)的所有復(fù)數(shù)根
poly? 返回由根組成的向量r創(chuàng)建的多項(xiàng)式函數(shù)p(x)的系

p=[1 0 -2 3] px=poly2sym(p)

px=x^3-2*x+3

1.2 多項(xiàng)式四則運(yùn)算

有關(guān)多項(xiàng)式函數(shù)四則運(yùn)算的Matlab命令:
conv(p1,p2) 返回多項(xiàng)式函數(shù)p1(x)和p2(x)的乘積
[q r]=deconv(p1,p2) 返回多項(xiàng)式函數(shù)p1(x)除了p2(x)的商式q(x)和余式r(x)

clear p1=[1 0 -2 1]; p2=[-1 0 1 0 -2 3]; m= length(p1); n=length(p2); t= max(m, n); p1=[zeros(1,t-m),p1] p2=[zeros(1,t-n),p2] p=p1+p2

結(jié)果為
p= -1 0 2 0 -4 4
p(x)=-x5+2x3-4x+4

例1-3: 求多項(xiàng)式𝑝 𝑥 = ?𝑥8 + 3𝑥6 ? 𝑥5 ? 4𝑥4 + 4𝑥3 + 4𝑥2 ? 8𝑥 + 3分別被多項(xiàng)式p1 𝑥 = 𝑥3 ? 2𝑥 + 1, 𝑝2 𝑥 = 𝑥3 ? 2𝑥 + 3相clear

p=[-1 0 3 -1 -4 4 4 -8 3]; p1=[1 0 -2 1]; p2=[1 0 -2 3]; [q1,r1]=deconv(p,p1) [q2,r2]=deconv(p,p2)

結(jié)果為
q1= -1 0 1 0 -2 3
r1= 0 0 0 0 0 0 0 0 0
q2= 1 0 1 2 -2 5
r2= 0 0 0 0 0 0 -6 8 -12除后的結(jié)果

1.3 多項(xiàng)式的分解與合并

有關(guān)多項(xiàng)式的分解與合并的Matlab命令:

syms x collect(f) 對(duì)符號(hào)多項(xiàng)式f進(jìn)行合并同類項(xiàng) expand(f) 對(duì)符號(hào)多項(xiàng)式f進(jìn)行展開 horner(f) 對(duì)符號(hào)多項(xiàng)式f進(jìn)行嵌套分解 factor(f) 對(duì)符號(hào)多項(xiàng)式f進(jìn)行因式分解

例1-4 合并同類項(xiàng)𝑓1 = 𝑥 ? 1 𝑥 ? 2 𝑥 ? 3 , 𝑓2 = 1 + 𝑥 𝑡 + 𝑡𝑥。

syms x t f1=(x-1)*(x-2)*(x-3);f2=(1+x)*t+t*x; p1=collect(f1) p2=collect(f2)

結(jié)果為
p1=-6+x ^ 3 - 6 * x ^ 2 +11 * x
p2=2 * t * x +t

行列式求解

求解行列式的Matlab命令:
det(A) 計(jì)算A的行列式值,A為數(shù)值或符號(hào)方陣

D=[2 -3 -1 2; 1 -5 3 -4; 0 2 1 -1; -5 1 3 -3]; det(D)

結(jié)果為
-75

3、矩陣基本運(yùn)算

? 3.1 矩陣的生成
矩陣除了直接在命令窗口鍵入,也可以從外部數(shù)據(jù)文件(*.mat)和自編M文件
導(dǎo)入,還可以利用Matlab系統(tǒng)內(nèi)部提供的一些函數(shù)生成,常見的函數(shù)如下:
zeros(m,n)函數(shù) 生成m行n列全部元素為0的矩陣
ones(m,n)函數(shù) 生成m行n列全部元素為1的矩陣
rand(m,n)函數(shù) 生成m行n列全部在0到1的均勻分布隨機(jī)元素的矩陣
randn(m,n)函數(shù) 生成m行n列全部為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)元素的矩陣
magic(n)函數(shù) 生成n階幻方方陣(魔陣),即每行每列和對(duì)角線上元素之和
相等
diag(M)函數(shù) 從矩陣M對(duì)角線元素生成一列數(shù)組或?qū)⒁涣袛?shù)組M生成一個(gè)
對(duì)角陣
triu(M)函數(shù) 取矩陣M的對(duì)應(yīng)元素生成上三角矩陣
tril(M)函數(shù) 取矩陣M的對(duì)應(yīng)元素生成下三角矩陣
length(M)函數(shù) 返回向量M的長(zhǎng)度
size(M)函數(shù) 返回矩陣M的行數(shù)和列數(shù)
eye(n)函數(shù) 生成n階單位陣
hilb(n)函數(shù) 生成n階希爾伯特病態(tài)矩陣
pascal(n)函數(shù) 生成n階的帕斯卡矩陣

? 3.2 矩陣的取塊和變換

在矩陣運(yùn)算中,有時(shí)需要提取其中的一部分元素參與運(yùn)算,比如提取某個(gè)元素,
某行,某列甚至某一個(gè)子陣,還有將原來的矩陣改變形式,常見的命令如下:
A(i ,:) 提取矩陣A的第i行 A(:, j) 提取矩陣A的第j列 A(:) 將矩陣A的各列元素依次排成一列向量
A(i;j) 將矩陣A(:)中的第i個(gè)到第j個(gè)的元素依次排成一行向量
A(i:j,:) 提取矩陣A的第i行到第j行的所有元素所成的矩陣
A(:,i:j) 提取矩陣A的第i列到第j列的所有元素所成的矩陣
A(i:j,k:l) 提取矩陣A的第i行到第j行以及第k列到第l列的所有元素所成的子陣
B=reshape(A,m,n) 將矩陣A的元素依次組成一個(gè)m行n列的矩陣B
B=rot90(A) 將矩陣A逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度得到新矩陣B
B=fliplr(A) 將矩陣A 中的元素左右對(duì)稱得到新矩陣B
3.2 矩陣的取塊和變換
B=flipud(A) 將矩陣A 中的元素上下對(duì)稱得到新矩陣B
flipdim(A,1)=flipud(A) flipdim(A,2)=fliplr(A)
A(2,:)=[] 將矩陣A的第二行刪除
A(A>5)=1 將矩陣中的所有大于6的元素賦值為

? 3.3 矩陣的基本運(yùn)算

在矩陣運(yùn)算中常見的命令如下:
𝐴 ± 𝐵 矩陣A加減矩陣B
A+k 矩陣A的所有元素加上數(shù)k
AB 矩陣A乘以矩陣B
KA,A*k 矩陣A的所有元素乘以數(shù)k
A.*B 將矩陣A的各個(gè)元素對(duì)應(yīng)和矩陣B中的元素相乘
A. /B 將矩陣A的各個(gè)元素對(duì)應(yīng)和矩陣B中的元素相除
A/B 右除
A\B 左除
A.’ 得到矩陣A的轉(zhuǎn)置
A’ 得到矩陣A共軛轉(zhuǎn)置,在實(shí)數(shù)域內(nèi)就是轉(zhuǎn)置
inv(A)或A^(-1) 得到矩陣A的逆矩陣,A應(yīng)該為可逆陣
A^k 矩陣A的k次冪
sqrtm(A)或A^(1/2) 矩陣A的開方,其平方為A
sqrt(A) 矩陣A的對(duì)應(yīng)元素開方

4、求解線性方程組

rank(A) 得到矩陣A的秩
rref(A) 得到矩陣A的行最簡(jiǎn)形
null(A) 得到系數(shù)矩陣為A的齊次方程組基礎(chǔ)解系
Null(A, ‘r’) 得到系數(shù)矩陣為A的齊次方程組有理數(shù)形式的基礎(chǔ)解系
trace(A) 得到矩陣A的跡
poly(A) 得到矩陣A的特征多項(xiàng)式系數(shù)
[a,b]=eig(A) 得到矩陣A的特征列向量矩陣a和對(duì)應(yīng)特征值組成的對(duì)角陣b
B=orth(A) 正交化空間,即矩陣B的列向量正交且生成的線性空間與矩陣A的列向量
生成的線性空間等價(jià)
r = roots(p)返回由p表示的多項(xiàng)式的根作為列向量。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab与线性代数的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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