matlab中对矩阵的基本操作

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1、eye单位矩阵 zeros全零矩阵 ones全1矩阵 rand均匀分布随机阵 genmarkov生成随机Markov矩阵 linspace线性等分向量 logspace对数等分向量 logm矩阵对数运算 cumprod矩阵元素累计乘 cumsum矩阵元素累计和 toeplitzToeplitz矩阵 disp显示矩阵和文字内容 length确定向量的长度 size确定矩阵的维数 diag创建对角矩阵或抽取对角向量 find找出非零元素1的下标 matrix矩阵变维 rot90矩阵逆时针旋转90度 sub2ind全下标转换为单下标 tril

2、抽取下三角阵 triu抽取上三角阵 conj共轭矩阵 companion伴随矩阵 det行列式的值 norm矩阵或向量范数 nnz矩阵中非零元素的个数 null清空向量或矩阵中的某个元素 orth正交基 rank矩阵秩 trace矩阵迹 cond矩阵条件数 inv矩阵的逆 rcond逆矩阵条件数 luLU分解或高斯消元法 pinv伪逆 qrQR分解 givensGivens变换 linsolve求解线性方程 lyapLyapunov方程 hessHessenberg矩阵 poly特征多项式 schurSchur分解 expm矩阵指数 e

3、xpm1矩阵指数的Pade逼近 expm2用泰勒级数求矩阵指数 expm3通过特征值和特征向量求矩阵指数 funm计算一般矩阵函数 logm矩阵对数 sqrtm矩阵平方根 spec矩阵特征值 gspec矩阵束特征值 bdiag块矩阵，广义特征向量 eigenmar-正则化Markov特征 kov向量 pbig特征空间投影 svd奇异值分解 sva奇异值分解近似 cumprod元素累计积 cumsum元素累计和 hist统计频数直方图 max最大值 min最小值 mean平均值 median中值 prod元素积 sort由大到小排序 st

4、d标准差 sum元素和 trapz梯形数值积分 corr求相关系数或方差 sparse稀疏矩阵 adj2sp邻接矩阵转换为稀疏矩阵 full稀疏矩阵转换为全矩阵 mtlb_sparse将scilab稀疏矩阵转换为matlab稀疏矩阵格式 sp2adj将稀疏矩阵转换为邻接矩阵 speye稀疏矩阵方式单位矩阵 sprand稀疏矩阵方式随机矩阵 spzeros稀疏矩阵方式全零阵 lufact稀疏矩阵LU分解 lusolve稀疏矩阵方程求解 spchol稀疏矩阵Cholesky分解矩阵运算：MATLAB的运算都是以矩阵的方式进行 矩阵与矩阵的运

5、算      ＋、－：相同维数的矩阵才能进行加减运算      .*、./：相同维数的矩阵对应元素的乘除运算      *：满足矩阵乘法的规则      ^：方阵才能进行^的幂次运算 矩阵与标量的运算     ＋、－：矩阵各元素都与标量进行加、减      *、/：矩阵各元素都与标量进行乘、除矩阵元素标识：  如果要得到矩阵中某一元素或者一组元素，可采用以下方法：A(m,n)：第m行、第n列的元素A(:,n)：第n列的所有元素组成的向量A(m,:)：第m行的所有元素元素组成的向量A(m1:m2,n1:n2)：从m1行到m2行，以及从n1

6、列到n2列的子矩阵