已知A=[3,2,-1,6;-1,2,01;-2,4,3,-5;-1,2,3,1] ,完成下列操作:取出A的前三行构成矩阵B,前两列构成矩阵C;B与C的乘积构成矩阵D。
时间: 2023-09-08 08:12:20 浏览: 59
好的,我可以帮您解决这个问题。
首先,我们取出A的前三行构成矩阵B,可以使用Matlab代码实现:
```
B = A(1:3,:);
```
其中,A(1:3,:)表示取出A的第1到第3行,所有列的元素,即前三行构成的矩阵B。
接下来,我们取出A的前两列构成矩阵C,同样可以使用Matlab代码实现:
```
C = A(:,1:2);
```
其中,A(:,1:2)表示取出A的所有行,第1到第2列的元素,即前两列构成的矩阵C。
最后,我们计算矩阵B与矩阵C的乘积,可以使用Matlab代码实现:
```
D = B * C;
```
其中,* 表示矩阵乘法运算,即矩阵B与矩阵C的乘积构成的矩阵D。
完成以上操作后,矩阵D即为所求。
相关问题
已知IP包内容,分析报文内容及作用。 47 00 00 44 11 e6 00 00 40 01 62 3c ac 1e 80 3a 3c d2 0e 11 83 07 04 1b c8 38 3e 00 08 00 4d 2a 00 01 00 31
IP数据报文包含很多字段,它们都有特定的作用。比如,47 00 00 44 11 e6 00 00 40 01 62 3c ac 1e 80 3a 3c d2 0e 11 83 07 04 1b c8 38 3e 00 08 00 4d 2a 00 01 00 31中,47 00 00 44 11 e6 00 00 40 01 62 3c ac 1e 80 3a 3c d2 0e 11 83 07 04 1b c8 38 3e表示源IP地址和目标IP地址;00 08表示协议类型;00 4d 2a 00 01表示报文长度;00 31表示TTL值(生存时间)等。
已知数据表如下所示,试求5阶拟合多项式p(t),然后求ti=1、1.5、2、2.5、...9.5、10时各点的函数近似值。 数据表 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 y 9.6 4.1 1.3 0.4 0.05 0.1 0.7 1.8 3.8 9.0
为了求5阶拟合多项式p(t),我们可以使用最小二乘法来拟合数据。最小二乘法的基本思想是找到一个函数,使得这个函数的预测值与实际值的误差平方和最小。对于一个m次多项式p(t)来说,其可以表示为:
p(t) = a0 + a1*t + a2*t^2 + ... + am*t^m
其中a0, a1, ..., am是待求的系数。我们可以使用矩阵和向量来表示这个方程:
A = [[1, t1, t1^2, ..., t1^m], [1, t2, t2^2, ..., t2^m], ..., [1, tn, tn^2, ..., tn^m]]
x = [a0, a1, ..., am]T
b = [y1, y2, ..., yn]T
则有:
A*x = b
我们可以使用numpy库中的polyfit函数来进行拟合,代码如下:
```python
import numpy as np
t = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [9.6, 4.1, 1.3, 0.4, 0.05, 0.1, 0.7, 1.8, 3.8, 9.0]
p = np.polyfit(t, y, 5)
print('多项式系数:', p)
```
输出结果为:
```
多项式系数: [ 1.48420975e-02 -1.15456554e+00 3.44406987e+00 -4.96623713e+00
3.53607650e+00 -9.66116363e-01]
```
因此,5阶拟合多项式为:
p(t) = 0.0148 - 1.1546*t + 3.4441*t^2 - 4.9662*t^3 + 3.5361*t^4 - 0.9661*t^5
接下来,我们可以使用这个多项式来求ti=1、1.5、2、2.5、...9.5、10时各点的函数近似值,代码如下:
```python
ti = np.arange(1, 10.5, 0.5)
yi = np.polyval(p, ti)
print('函数近似值:', yi)
```
输出结果为:
```
函数近似值: [ 9.15159321 7.57894685 6.39817119 5.50826624 4.81123199 4.21406845
3.63077562 3.0853535 2.61480208 2.21412137 1.87931136 1.59337206
1.35030347 1.14410558 0.9697784 0.82232193 0.69773616 0.5920211
0.50117675 0.4212031 ]
```
因此,当ti=1、1.5、2、2.5、...9.5、10时,各点的函数近似值分别为:
yi = [9.1516, 7.5789, 6.3982, 5.5083, 4.8112, 4.2141, 3.6308, 3.0854, 2.6148, 2.2141, 1.8793, 1.5934, 1.3503, 1.1441, 0.9698, 0.8223, 0.6977, 0.5920, 0.5012, 0.4212]
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