【Matlab】

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A 特殊矩阵

A.a 通用性矩阵

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图1
以上函数调用格式相同,以zeros为例:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图2
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图3


A.b 用于专门学科的特殊矩阵

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图4
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图5


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图6
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图7


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图8
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图9
rat:有理数


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图10
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图11


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图12
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图13


B 矩阵变换

B.a 对角阵

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图14


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图15


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图16
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图17


B.b 三角阵

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图18


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图19


B.c 矩阵的转置

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图20
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图21


B.d 矩阵的旋转

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图22


B.e 矩阵的翻转

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图23
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图24


B.f 矩阵的求逆

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图25
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图26

C 矩阵求值

C.a 矩阵的行列式

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图27
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图28


C.b 矩阵的秩

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图29
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图30

C.c 矩阵的迹

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图31
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图32


C.d 向量和矩阵的范数

矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度。
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图33
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图34
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图35
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图36


C.e 矩阵的条件数

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图37
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图38
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图39


D 矩阵的特征值与特征向量

D.a 矩阵特征值的数学定义

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图40


D.b 求矩阵的特征值和特征向量

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图41
例子:A_X(:,1)=D(1)_X(:,1)
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图42
例题:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图43
X3对角为X1和X2,


D.c 特征值的几何意义

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图44
y1和y2分别是x1和x2经过A矩阵变换得到的。把(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图45当作伸缩因子,y1和y2是x1和x2经过(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图46伸缩以后的结果,如图所示。
更进一步地,连续取单位向量x,让它大小保持唯一,那么Ax就将圆弧拉伸,变成椭圆弧。
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图47
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图48
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图49


E 稀疏矩阵

稀疏矩阵指的是零元素个数远远多于非零元素个数的矩阵,如果将大量的零元素也存储起来,必将导致存储空间的浪费。为此,MATLAB为稀疏矩阵提供特殊的存储方式。

E.a矩阵的存储方式

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图50
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图51


E.b 稀疏存储方式的产生

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图52
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图53


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图54
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图55


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图56
用A的一行元素表示一个稀疏矩阵的元素,相当于A每一行的每个元素是相应的稀疏矩阵元素的一个信息。这些信息组合经过spconvert就可以得到相应的稀疏矩阵元素。
例子:
A描述的稀疏矩阵:[2,2,1:第二行第二列的1;2,1,-1:第二行第一列的-1;2,4,3:第二行第四列的3;其他为0。]经过spconvert实现A描述的稀疏矩阵。
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图57


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图58
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图59
例子:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图60
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图61

A的稀疏存储:
(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图62


(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图63


E.c 稀疏矩阵应用举例

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图64

  1. clc;clear
  2. kf1= [1;1;2;1;0]; % 主对角线以下第一条元素
  3. k0 = [2;4;6;6;1]; % 主对角线元素
  4. k1 = [0;3;1;4;2]; % 主对角线以上第一条元素
  5. B = [kf1,k0,k1];
  6. d = [-1;0;1];
  7. A = spdiags(B,d,5,5); % 产生稀疏存储的稀疏矩阵
  8. f = [0;3;2;1;5];
  9. x = A\f %求出解

(二)【Matlab】Matlab矩阵处理 - 图65


图片来源:
https://www.icourse163.org/search.htm?search=中南大学 Matlab#/