在MATLAB中，如何定义矩阵，并执行线性代数运算如求逆和特征值分解？请提供示例代码。

在MATLAB中定义和操作矩阵是基础，也是进行线性代数计算的关键。这本《MATLAB入门教程：数值计算与科学计算的利器》将为你详细讲解矩阵的定义方法和线性代数运算的实现步骤，是解决你当前问题的有力资源。

参考资源链接：[MATLAB入门教程：数值计算与科学计算的利器](https://wenku.csdn.net/doc/7dqsu9baa0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，MATLAB中定义矩阵非常简单。你可以直接通过方括号`[]`来定义一个矩阵，如下所示：

A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];

上述代码定义了一个3x3的矩阵A。在MATLAB中，矩阵的分隔符是逗号`,`或空格，而分号`;`用来分隔行。

接下来，我们可以执行一些基本的线性代数运算。例如，求矩阵的逆可以使用`inv`函数：

A_inv = inv(A);

同样的，我们可以使用`det`函数来计算矩阵的行列式：

detA = det(A);

若要计算矩阵的特征值和特征向量，可以使用`eig`函数：

[eigVal, eigVec] = eig(A);

在以上代码中，`eigVal`是一个包含矩阵A特征值的向量，而`eigVec`是一个矩阵，每一列代表对应特征值的特征向量。

如果你需要求解线性方程组如`Ax = b`，其中A是已知矩阵，b是已知向量，可以使用反斜杠`\`操作符：

b = [1; 1; 1];
x = A \ b;

这将给出线性方程组的解向量x。

这些简单的操作是进行更复杂数值分析和科学计算的基础。在《MATLAB入门教程：数值计算与科学计算的利器》中，你不仅能够找到这些基本操作的详细解释，还能学习到更多高级的矩阵操作和线性代数相关的知识。当你掌握了这些基础知识后，将会发现MATLAB在解决实际问题中的强大能力，并能够更深入地利用MATLAB进行数据处理和科学计算。

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