MATLAB基本语法详细说明.doc

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1、.Matlab语法第一节基本数值计算1.变量:分为数值变量和字符变量2.常量:计算机中不变的量。如i、j、pi、NaN(不确定)、Inf(无穷大)3.字符变量:将字符串作为变量。有三种方法表示:(1)用单引号''(2)用函数sym('')(3)用命令symbs4.举例x=2%将2赋给变量xy=3;%有;表示在命令窗口不显示y的值z=x^2-y%数值计算。输出结果为1f='sin(x)'%用单引号定义一个字符变量g=sym('cos(y)')%用函数sym('')定义一个字符变量symsab%用命令syms定义字符变量。一般用于多

2、符号变量的定义u=2*a%字符计算。输出结果为2*aw=b^2-1%字符计算。输出结果为b^2-1fg=f+g%字符计算。输出结果为sin(x)+cos(y)uw=u*w%字符计算。输出结果为2*a*(b^2-1)u/w%字符计算。输出结果为2*a/(b^2-1)第二节矩阵构造及运算Matlab中数据的结构形式就是一个矩阵。如x=2是一个1×1的矩阵1.矩阵的建立(1)直接输入法。(2)冒号法(1×N)。(3)函数法(特殊矩阵)。(4)矩阵的编辑(ArrayEditor)。2.向量向量是1×N的特殊矩阵,即只有一行或者一列,称为

3、N维向量。..3.向量的点积与叉积点积:dot(A,B)叉积:cross(A,B)4.举例:x=[123;456;789]%[...],元素之间用空格,行之间用分号。y=0:0.1:1%不用[...],初值、步长、终值间用冒号。w=eye(3)%3阶单位矩阵。u=rand(3)%3阶随机矩阵。元素在0-1之间。u1=rand(2,3)%2*3阶随机矩阵。元素在0-1之间。q=randn(3)%3阶随机矩阵。元素在0-1之间。元素符合正态分布。q1=randn(2,3)%2*3阶随机矩阵。元素在0-1之间。元素符合正态分布。s=m

4、agic(3)%魔方阵。各行各列以及对角元素的和相等。ss=zeros(3)%3阶全零阵。uu=ones(3)%3阶全1阵。5.矩阵的加、减、乘、除(1)参与加、减运算的矩阵必须同维(2)A/B时,A、B列数必须相同。AB时,A、B行数必须相同。(3)矩阵左乘与右乘不同,左除与右除不同。(A*B不等于B*A,AB不等于A/B)。(4)标量或函数与矩阵的运算等于该标量或函数与矩阵的每一个元素的运算。6.对矩阵的操作6.1对矩阵的元素操作:(1)提取矩阵A的第n行第m列的元素,表示为A(n,m)(2)提取矩阵A的第n行的所有元素

5、,表示为A(n,:)(3)提取矩阵A的第m列的所有元素,表示为A(:,m)(4)将矩阵A的第n行第m列的元素重新赋值b,表示为A(n,m)=b(5)将矩阵A的第n行的所有元素重新赋值b,表示为A(n,:)=b(6)将矩阵A的第m列的所有元素重新赋值b,表示为A(:,m)=b(7)将矩阵A的第n行第m列的元素删除,表示为A(n,m)=[](8)将矩阵A的第n行的所有元素删除,表示为A(n,:)=[](9)将矩阵A的第m列的所有元素删除,表示为A(:,m)=[]6.2矩阵的部分操作:Fliplr(A)%矩阵左右翻转..Flipud(

6、A)%矩阵上下翻转Flipdim(A,m)%矩阵沿特定维(m)翻转Rot90(A,k)%矩阵逆时针旋转k*90度Tiag(A,k)%取矩阵对角线元素Tril(A,k)%取矩阵的下三角部分Triu(A,k)%取矩阵的上三角部分注:k可以是正、负整数,但绝对值一般不大于矩阵的维数。6.3矩阵分析操作:(1)方阵A的行列式值,可表达为det(A)(2)矩阵A的秩,可表达为rank(A)(3)行列式值不为堆的方阵A,求逆矩阵可表达为inv(A)(4)矩阵A的转置阵,可表达为A'(5)矩阵A的特征向量与特征值:[V,D]=eig(A)。其

7、中V和D分别为A的特征向量和特征值6.4矩阵的数组运算:矩阵乘:A*B。A的列数与B的行数要相等。矩阵的数组乘:A.*B。表示为A、B矩阵的对应元素一一相乘,即Aij*Bij。A与B的维度要相同。矩阵的数组除:A./B或者A.B举例:x=-10:2:10y=sin(x)%correcty=sin(x^2)%incorrect-Matrixxmustbesquarey=sin(x.^2)%correct6.5矩阵元素的关系运算与逻辑运算(与、或、非)<小于>大于<=小于或等于>=大于或等于==等于~=不等于6.6矩阵的多维数组形

8、式(1)函数cat的使用(2)B=cat(dim,a1,a2,...)(3)意义:将多个同维数组a1,a2,...构成一个高维数组B。dim是高维数组B的维数。它必须等于或大于a1,a2,...的阶次举例:a=[123;234;356]..b=a+10%新构成一

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