matlab在线性代数中的应用开题报告

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1、MATLAB在线性代数中的应用开题报告开题报告MATLAB在线性代数中的应用一、选题的背景、意义1.选题的背景线性代数是大学理、工、经管、医、农等学科所有专业必修的一门重要数学基础课。它作为离散性数学在工科数学中的代表,随着计算机科学日新月异的发展,许多非线性问题高精度地线性化与大型线性问题的可计算性正在加快逐步实现,因此无论从理论上还是从应用上看,线性代数的地位更趋重要。MATLAB软件是目前教学与科研中最具影响力、最有活力、最具可靠性的数学软件。它起源于矩阵运算,MATLAB名字由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。作为高度集成的计算机语言,它携带几

2、十个软件包,提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计,与其他语言的接口也非常便捷。在欧美的大学里,诸如应用统计分析、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程都把MATLAB作为教学内容。2.选题的意义线性代数作为代数的一个主要分支,以向量空间与线性变换作为研究对象,就其在数学、物理学以及经济学等分支的应用来说,线性代数的离散化思想具有非常特殊的作用,因此也成为我国大学生必修的公共基础课之一。此外,线性代数思想特别使用于计算机编程,它以坐标法和向量法作为主要的研究工具,通过矩阵和向量性质研究多变量之间的线性关系,因此,

3、MATLAB与线性代数的紧密结合有着非常广阔的前景。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题线性代数是一门应用性很强,但又在理论上进行了高度抽象的数学学科。一方面,中学生就学过了二元一次代数方程的解法,代入法和消去法大概每个人都会记忆一辈子,这就是做简单的线性代数。当把方程的阶次提高到了三元一次以上时,它不但要求较高级的抽象思维能力,而且也要求用十分烦琐的计算步骤才能解决问题。对于数学家,他们重视前者,这无可厚非;但对于大多数工科学生,他们更需要的是能应用它的理论,指导完成实际的计算。事实上,线性代数的那种单调、机械、枯燥的运算,只是由于计算机的出现才赋予了在应用方面的生命力。20

4、世纪80年代,出现了个人计算机并迅速普及。新的硬件也带动了新的软件,出现了新颖的科学计算语言,也称为数学软件,因为它具有高效、可视化和推理能力等特点。计算机技术的发展已经对人们的物质生活和文化生活产生了十分巨大的影响,其最显著的功能就是高速度地进行大量计算,这种告诉计算使得许多过去无法求解的问题成为可能,因而科学计算已成为与理论研究、科学实验并列的科学研究的三大手段。MATLAB是“矩阵实验室”(MatrixLaboratory)的缩写,它是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言,当然它特别适合于线性代数,并能更广泛地适应科学和工程计算及绘图的需求。与其他计算机语言相比,MATL

5、AB的特点是简捷和智能化,适应科技专业人员的思维方式和书写习惯,使得编程和调试效率大大提高。它用解释方式工作,键入程序立即得出结果,人机交互性能好,易于调试并为科技人员所乐于接受。特别是它可适应多种平台,并且随计算机硬软件的更新及时升级。MATLAB的基本数据单元是矩阵,所有的变量都可用矩阵来表示,向量是行数为1或列数为1的矩阵,而标量则是1行1列的特例矩阵,在编程时不必像其他语言一样为矩阵定义维数和大小。用MATLAB求解一个问题比编写Fortran、C或Basic语言程序求解所用的时间要少得多。此外,它的数学表达式和运算结果也几乎和数学解析的表现形式完全相同。2.1MATL

6、AB环境下矩阵的建立MATLAB环境下,线性代数的计算有以下几方面内容。(1)矩阵的创建输入在MATLAB中,输入矩阵时每一行元素用分号分隔,格式为:[a,b,c;d,e,f;g,h,i]。(2)求方阵的行列式求行列式是通过det函数求解。例1求下列矩阵的行列式解程序为A[10,8,6,4,1;2,5,8,9,4;6,0,9,9,8;5,8,7,4,0;9,4,2,9,1];DdetA结果为D5.9720e+0035972(3)求逆矩阵用inv来实现,要注意大小写字母的区别。例2设,试求其逆阵解按上述方法写成MATLAB程序A[3,0,3,-6;5,-1,-1,-5;-3,1,

7、4,-9;1,-3,4,-4];VinvA结果为(4)矩阵的基本运算可算加法“+”、减法“-”、乘法“*”,及数乘等。那么,我们先来看如下的一个矩阵,问常数满足什么条件时,矩阵A可逆,并求其逆矩阵;特别给出当矩阵A的行列式等于-6时的逆矩阵。解这样的带有符号变量的计算问题用手工方法是很难完成的。现编程如下:%判断符号矩阵何时可逆,并求其逆。clearallsymsa%符号变量说明disp‘输入的矩阵是:’A[11-1;a20;-1a3]%符号矩阵输入DdetA;Disp‘当参数a不等于’ps

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