Matlab数据处理与分析第八章

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1、Matlab数值计算洪少华Email:hongsh@xmu.edu.cnTel:13720882633Address:海韵园科研2#514室第六讲主要内容数据处理与多项式计算数值微积分线性方程组求解非线性方程与最优化问题求解常微分方程的数值求解稀疏矩阵数据处理与多项式计算(1)最大值和最小值--向量y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。[y,I]=max(X):返回向量X的最大值存入y,最大值的序号存入I,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。求向量X的

2、最小值的函数是min(X),用法和max(X)完全相同。数据处理与多项式计算例:求向量x的最大值x=[-43,72,9,16,23,47];y=max(x)%求向量x中的最大值[y,l]=max(x)%求向量x中的最大值及其该元素的位置数据处理与多项式计算(1)最大值和最小值--矩阵max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。[Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。max(A,[],dim):dim取1或2。

3、dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。数据处理与多项式计算max(A(:)),或者max(max(A)):求整个矩阵的最大元素;min(A(:)),或者min(min(A)):求整个矩阵的最小元素;例:A=[13,-56,78;25,63,-235;78,25,563;1,0,-1]max(A,[],2)%求每行最大元素min(A,[],2)%求每行最小元素max(A)

4、%求每列最大元素min(A)%求每列最小元素max(max(A))%求整个矩阵的最大元素min(min(A))%求整个矩阵的最小元素数据处理与多项式计算(1)最大值和最小值-两个向量或矩阵对应元素的比较函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较,调用格式为:U=max(A,B):A,B是两个同型的向量或矩阵,结果U是与A,B同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A,B对应元素的较大者。U=max(A,n):n是一个标量,结果U是与A同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。

5、min函数的用法和max完全相同。数据处理与多项式计算例:x=[4,5,6;1,4,8]y=[1,7,5;4,5,7]p=max(x,y)f=4.5P=max(x,f)p=476458P=4.50005.00006.00004.50004.50008.0000数据处理与多项式计算(2)求平均值和中值—向量X是一个向量;mean(X):返回向量X的算术平均值;median(X):返回向量X的中值;当数据序列为奇数个时,是位于序列中间的值;当数据序列为偶数个时,是中间两个数的均值;数据处理与多项式计算

6、(2)求平均值和中值—矩阵mean(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的算术平均值。median(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的中值。mean(A,dim):当dim为1时,该函数等同于mean(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的算术平均值。median(A,dim):当dim为1时,该函数等同于median(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的中值。数据处理与多项式计算例:求向量y的平均值和中值y=[9-25

7、6712];mean(y)median(y)数据处理与多项式计算(3)矩阵元素求和与求积设X是一个向量,A是一个矩阵,函数的调用格式为:sum(X):返回向量X各元素的和。prod(X):返回向量X各元素的乘积。sum(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素和。prod(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的元素乘积。数据处理与多项式计算sum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于sum(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素之和。pr

8、od(A,dim):当dim为1时,该函数等同于prod(A);当dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。数据处理与多项式计算(4)矩阵元素累加和与累乘积设X是一个向量向量X累加和向量:向量X累乘积向量:数据处理与多项式计算(4)矩阵元素累加和与累乘积设X是一个向量,A是一个矩阵,函数的调用格式为:cumsum(X):返回向量X累加和向量。cumprod(X):返回向量X累乘积向量。cumsum(A):返回一个矩阵,其第i列是A的第i列的累加和向量。cu

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