MATLAB6.0基础教程：矩阵输入与运算

"这篇教程介绍了如何使用MATLAB 6.0进行矩阵及其基本运算，包括数值矩阵、复数矩阵和符号矩阵的生成方法。" 在MATLAB 6.0中，矩阵是其核心运算对象，这使得它成为解决数学、工程和科学问题的强大工具。本教程的第1章详细讲解了矩阵的表示和基本操作。 首先，介绍的是数值矩阵的生成。实数值矩阵可以直接通过输入元素来创建，元素间可以用逗号或空格分隔，不同行用分号分隔，并置于方括号内。例如，可以输入一维向量`vect_a=[12345]`，二维矩阵`Matrix_B=[123; 234; 345]`，甚至空矩阵`Null_M=[]`。此外，复数矩阵可以通过两种方式生成：一是直接输入复数元素，如`C=[1,2*a+i*b,b*sqrt(a);sin(pi/4),a+5*b,3.5+1]`；二是结合实数矩阵和虚数单位`i`，如`CN=R+i*M`。 其次，教程还涉及了符号矩阵的生成，这对于进行符号计算非常关键。在MATLAB中，可以使用`sym`函数或者`syms`命令定义符号变量，然后像创建数值矩阵一样构建符号矩阵。例如，`sym('x')`定义一个符号变量`x`，然后可以创建符号矩阵`SymMatrix=sym([1, x, x^2; pi, sin(x), cos(x)])`。 此外，MATLAB 6.0还提供了丰富的矩阵运算功能，如矩阵的加减乘除、指数与对数、求逆、行列式、特征值、特征向量等。这些运算为解决线性代数问题提供了便利。例如，可以使用`inv(Matrix_B)`求解矩阵`Matrix_B`的逆，`det(Matrix_B)`计算其行列式，`eig(Matrix_B)`找出特征值和特征向量。 除了基本运算，MATLAB 6.0还支持向量化和数组操作，允许用户进行批量处理，大大提高了编程效率。例如，可以使用`vector_plus=Matrix_B+Matrix_B`实现两个矩阵的元素对应相加。 MATLAB 6.0以其强大的矩阵运算能力，以及对数值和符号计算的支持，成为了科学研究和工程计算的得力助手。通过这个简单的教程，初学者能够快速上手，掌握MATLAB的基本用法，为进一步深入学习和应用打下坚实基础。