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MATLAB基础:矩阵运算与实例详解
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更新于2024-06-20
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该文档深入介绍了MATLAB中的矩阵及其基本运算,共61页,涵盖了MATLAB作为矩阵计算工具的基础知识。第1章主要阐述了矩阵在MATLAB中的重要性,以及如何在程序中有效地处理和操作矩阵。 1.1 矩阵的表示 文档首先讲解了如何在MATLAB中生成不同类型的矩阵。1.1.1部分着重于数值矩阵的输入,包括: - 实数值矩阵的输入方式非常直观,用户可以通过按行输入,每行元素用逗号或空格分隔,不同行之间用分号隔开,元素放在方括号[]内。对于多维矩阵,需要使用嵌套的方括号。 - 复数矩阵的输入有两种方法:一是通过将实部和虚部分别赋值,然后组合成复数矩阵;二是先定义复数变量,然后将实数矩阵与虚数矩阵相加,形成复数矩阵。 1.1.2章节讨论了符号矩阵的生成,MATLAB中的符号矩阵处理需要使用`sym`或`syms`函数,先定义符号变量,再根据定义输入符号矩阵。这种操作允许在MATLAB中进行符号级别的计算和分析。 这些基础操作展示了MATLAB如何处理和转换不同数据类型,这对于理解并高效使用MATLAB进行数值计算、数据分析和科学计算至关重要。后续章节可能会介绍矩阵的维度变换、矩阵运算(如加减乘除、转置、求逆、行列式等)、矩阵分解(如LU分解、QR分解等)、以及矩阵的特殊运算如矩阵指数和幂等高级概念。 通过学习这些内容,读者能够掌握MATLAB矩阵操作的核心技能,无论是初学者还是进阶用户,都能从中受益匪浅。
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第 1 章 矩阵及其基本运算
11
-3 6 -3
可得垂直于向量(1, 2, 3)和(4, 5, 6)的向量为±(-3, 6, -3)
5.混合积
混合积由以上两函数实现:
例 1-25 计算向量 a=(1, 2, 3)、b=(4, 5, 6)和 c=(-3, 6, -3) 的混合积
)cb(a ��
解:
>>a=[1 2 3]; b=[4 5 6]; c=[-3 6 -3];
>>x=dot(a, cross(b, c))
结果显示:x =
54
注意:先叉乘后点乘,顺序不可颠倒。
6.矩阵的卷积和多项式乘法
函数 conv
格式 w = conv(u,v) %u、v 为向量,其长度可不相同。
说明 长度为 m 的向量序列 u 和长度为 n 的向量序列 v 的卷积(Convolution)定义为:
�
�
���
k
1j
)j1k(v)j(u)k(w
式中:w 向量序列的长度为(m+n-1),当 m=n 时,
w(1) = u(1)*v(1)
w(2) = u(1)*v(2)+u(2)*v(1)
w(3) = u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1)
…
w(n) = u(1)*v(n)+u(2)*v(n-1)+ … +u(n)*v(1)
…
w(2*n-1) = u(n)*v(n)
例 1-26 展开多项式
)1()4()22(
2
���� ssss
解:>> w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1]))
w =
1 7 16 18 8
>> P=poly2str(w,'s') %将 w 表示成多项式
P =
s^4 + 7 s^3 + 16 s^2 + 18 s + 8
7.反褶积(解卷)和多项式除法运算
函数 deconv
格式 [q,r] = deconv(v,u) %多项式 v 除以多项式 u,返回商多项式 q 和余多项式 r。
注意:v、u、q、r 都是按降幂排列的多项式系数向量。
例 1-27 ,则其卷积为
>>u = [1 2 3 4]
>>v = [10 20 30]
>>c = conv(u,v)
)302010)(432(
223
����� xxxxx
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MATLAB6.0 数学手册
12
c =
10 40 100 160 170 120
则反褶积为
>>[q,r] = deconv(c,u)
q =
10 20 30
r =
0 0 0 0 0 0
8.张量积
函数 kron
格式 C=kron (A,B) %A 为 m×n 矩阵,B 为 p×q 矩阵,则 C 为 mp×nq 矩阵。
说明 A 与 B 的张量积定义为:
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
���
BaBaBa
BaBaBa
BaBaBa
BAC
mn2m1m
n22221
n11211
�
����
�
�
A
�
B 与 B
�
A
均为 mp×nq 矩阵,但一般地 A
�
B
�
B
�
A。
例 1-28
�
�
�
�
�
�
�
43
21
A
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
987
654
321
B
求 A
�
B。
>> A=[1 2;3 4];B=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
>> C=kron(A,B)
C =
1 2 3 2 4 6
4 5 6 8 10 12
7 8 9 14 16 18
3 6 9 4 8 12
12 15 18 16 20 24
21 24 27 28 32 36
1.2.3 集合运算
1.两个集合的交集
函数 intersect
格式 c = intersect(a,b) %返回向量 a、b 的公共部分,即 c= a∩b。
c = intersect(A,B,'rows') %A、B 为相同列数的矩阵,返回元素相同的行。
[c,ia,ib] = intersect(a,b) %c 为 a、b 的公共元素,ia 表示公共元素在 a 中的位置,
ib 表示公共元素在 b 中位置。
例 1-29
>> A=[1 2 3 4;1 2 4 6;6 7 1 4]
A =
1 2 3 4
1 2 4 6
6 7 1 4
>> B=[1 2 3 8;1 1 4 6;6 7 1 4]
B =
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第 1 章 矩阵及其基本运算
13
1 2 3 8
1 1 4 6
6 7 1 4
>> C=intersect(A,B,'rows')
C =
6 7 1 4
例 1-30
>> A = [1 9 6 20]; B = [1 2 3 4 6 10 20];
>> [c,ia,ib] = intersect(A,B)
c =
1 6 20
ia =
1 3 4
ib =
1 5 7
2.检测集合中的元素
函数 ismember
格式 k = ismember(a,S) %当 a 中元素属于 S 时,k 取 1,否则,k 取 0。
k = ismember(A,S,'rows') %A、S 有相同的列,返回行相同 k 取 1,不相同取 0
的列向量。
例 1-31
>> S=[0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20];
>> a=[1 2 3 4 5 6];
>> k=ismember(a,S)
k =
0 1 0 1 0 1 %1 表示相同元素的位置
例 1-32
>> A=[1 2 3 4;1 2 4 6;6 7 1 4]
>> B=[1 2 3 8;1 1 4 6;6 7 1 4]
>> k=ismember(A,B,'rows')
k =
0
0
1 %1 表示元素相同的行
3.两集合的差
函数 setdiff
格式 c = setdiff(a,b) %返回属于 a 但不属于 b 的不同元素的集合,C = a-b。
c = setdiff(A,B,'rows') %返回属于 A 但不属于 B 的不同行
[c,i] = setdiff(…) %c 与前面一致,i 表示 c 中元素在 A 中的位置。
例 1-33
>> A = [1 7 9 6 20]; B = [1 2 3 4 6 10 20];
>> c=setdiff(A,B)
c =
7 9
例 1-34
>> A=[1 2 3 4;1 2 4 6;6 7 1 4]
>> B=[1 2 3 8;1 1 4 6;6 7 1 4]
>> c=setdiff(A,B,'rows')
c =
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