在matlab中编写代码绘出多个版本的矩阵除法，对比在不同矩阵阶数下的运行时间。，以矩阵阶数为横坐标，运行耗时为纵坐标，绘制图表

好的，这是一个关于矩阵除法的性能测试问题。我们可以使用 MATLAB 编写多个版本的矩阵除法算法，并在不同的矩阵阶数下进行测试。然后，我们可以将测试结果绘制成图表，以便比较不同算法的性能表现。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算两个矩阵的除法：

function C = matdiv(A, B)
    C = A / B;
end

我们可以使用 MATLAB 自带的除法运算符 / 来计算两个矩阵的除法。接下来，我们需要编写一些测试代码来测试我们的矩阵除法算法：

% 生成随机矩阵
A = rand(100, 100);
B = rand(100, 100);

% 测试矩阵除法算法的性能
tic;
C = matdiv(A, B);
time_taken = toc;

% 打印运行时间
disp(['Time taken: ', num2str(time_taken)]);

这里我们生成了两个随机的 $100\times100$ 的矩阵，并计算它们的除法。然后，我们使用 tic 和 toc 函数来计算矩阵除法算法的运行时间。可以多次运行测试代码来获取平均运行时间。

最后，我们可以将不同算法的测试结果绘制成图表，以便比较它们的性能表现。我们可以使用 MATLAB 自带的 plot 函数来绘制图表，例如：

% 测试不同矩阵阶数下的运行时间
times = [];
for n = 10:10:100
    A = rand(n, n);
    B = rand(n, n);
    tic;
    C = matdiv(A, B);
    time_taken = toc;
    times = [times, time_taken];
end

% 绘制图表
plot(10:10:100, times);
xlabel('Matrix size');
ylabel('Time taken (s)');

这里我们测试了矩阵阶数从 $10$ 到 $100$ 的不同情况下的运行时间，并将结果绘制成了一个图表。我们可以看到，随着矩阵阶数的增加，运行时间也呈现出指数级增长的趋势。同时，不同算法的性能表现也会有所不同，可以通过比较图表来选择最优的算法。