MATLAB2019A中文手册：线性代数与矩阵操作

"线性代数-beginning c++17 from novice to professional(5th) 无水印原版pdf" 这篇资源主要介绍了线性代数的基础知识，特别是如何在MATLAB环境中进行矩阵运算。线性代数是数学的一个分支，研究向量、向量空间、线性变换以及这些概念的代数性质。它在计算机科学、物理学、工程学等多个领域有广泛应用。 MATLAB是一种专为数值计算设计的交互式环境，特别适合进行线性代数操作。在MATLAB中，矩阵是最基本的数据结构，可以是实数或复数的二维数组。所有的数组都必须是矩形的，即每一列的元素个数相同。MATLAB中的矩阵运算遵循线性代数的规则，包括加法、减法、乘法（矩阵乘法遵循不同规则）和求逆等。 创建矩阵在MATLAB中有多种方式。例如，`pascal(n)`函数可以创建一个n阶的帕斯卡三角形对应的对称矩阵，`magic(n)`则产生一个n阶的幻方矩阵，其行和列的总和都相等。此外，`randi([a,b],m,n)`函数可用于生成m行n列的矩阵，其中每个元素是[a,b]区间内的随机整数。 MATLAB 2019A中文手册是一份详尽的资源，包含了MATLAB的基本操作，如矩阵和数组的使用、数组索引、工作区变量管理、文本和字符处理、函数调用、图形绘制（包括二维和三维图）、编程和脚本，以及帮助和文档的访问。手册中的章节引导读者逐步了解MATLAB的各种功能，比如矩阵的创建和操作、表达式、变量类型、矩阵运算符等，是学习MATLAB的良好参考资料。 线性代数的知识点包括但不限于矩阵的定义、向量的概念、线性组合、线性独立、矩阵的运算（如加减乘除、转置、行列式、逆矩阵、特征值和特征向量）、线性方程组的解法、秩和零空间、相似矩阵、二次型等。这些概念在MATLAB中都有相应的实现和应用。 这个资源结合了理论与实践，对初学者理解线性代数和掌握MATLAB工具提供了全面的指导。通过学习，读者不仅能掌握基本的线性代数概念，还能熟练运用MATLAB进行数值计算和数据分析。