MATLAB矩阵分析与数据处理.ppt

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1、矩阵分析与数据处理一、常用矩阵1.通用的特殊矩阵 常用的产生通用特殊矩阵的函数有:zeros:产生全0矩阵(零矩阵)。ones:产生全1矩阵(幺矩阵)。eye:产生单位矩阵。rand:产生0~1间均匀分布的随机矩阵。randn:产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵。二、矩阵数据统计与分析1.求矩阵最大元素和最小元素MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max和min,两个函数的调用格式和操作过程类似。(1)求向量的最大值和最小值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

2、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的最小值的函数是min(X),用法和max(X)完全相同。例求向量x的最大值。命令如下: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(2)求矩阵的最大值和最小值求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: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

3、,[],dim):dim取1或2。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。例:求矩阵A的每行及每列的最大和最小元素,并求整个矩阵的最大和最小元素。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)%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。也可使用命令:max(A(:))mi

4、n(min(A))%求整个矩阵的最小元素。也可使用命令:min(A(:))(3)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。min函数的用法和max完全相同。2.求矩阵的平均值和中值求数据序列平均值的函数是mean,求数据序列中值的函数是median。两个函数的调用格式为:mean(X)

5、:返回向量X的算术平均值。median(X):返回向量X的中值。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。3.矩阵元素求和与求积数据序列求和与求积的函数是sum和prod,其使用方法类似。设X是一个

6、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。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。prod(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。三、矩阵求逆与线性方程组求解1.矩阵的逆与伪逆对于一个

7、方阵A,如果存在一个与其同阶的方阵B,使得:A·B=B·A=I(I为单位矩阵)则称B为A的逆矩阵,当然,A也是B的逆矩阵。 求一个矩阵的逆是一件非常烦琐的工作,容易出错,但在MATLAB中,求一个矩阵的逆非常容易。求方阵A的逆矩阵可调用函数inv(A)。如果矩阵A不是一个方阵,或者A是一个非满秩的方阵时,矩阵A没有逆矩阵,但可以找到一个与A的转置矩阵A’同型的矩阵B,使得:A·B·A=A B·A·B=B此时称矩阵B为矩阵A的伪逆,也称为广义逆矩阵。在MATLAB中,求一个矩阵伪逆的函数是pinv(A)。例:矩阵A=[3,4,6;5,8,9;6,8,12]的秩为2

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