浙江大学MATLAB课件第3章Matlab中的矩阵及其运算.doc

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1、Matlab中的矩阵及其运算矩阵是数学中一个十分重要的概念,其应用能够十分广泛,Matlab中最基本最重要的功能就是进行矩阵运算,其所有数值功能都已矩阵为基本单元来实现,掌握Matlab中的矩阵运算是十分重要的。关键词:Matlab矩阵特殊矩阵一、矩阵的生成1、矩阵生成有多种方式,通常使用的有四种:(1)在命令窗口中直接输入矩阵(2)通过语句和函数产生矩阵(3)在M文件中建立矩阵(4)从外部的数据文件中导入矩阵其中第一种是最简单常用的创建数值矩阵的方法,较适合创建较小的简单矩阵。把矩阵的元素直接排列到方括号中,每行内元素用空格或逗号相隔,行与行之间的内容用分

2、号相隔。如:matrix=[1,1,1,1;2,2,2,2;3,3,3,3;4,4,4,4]%逗号形式相隔matrix=1111222233334444matrix=[1111;2222;3333;4444]%采用空格形式相隔matrix=11112222333344442、特殊矩阵的生成1、零矩阵和全1矩阵零矩阵指各个元素都为零的矩阵。(1)A=zeros(M,N)命令中,A为要生成的零矩阵,M和N分别为生成矩阵的行和列。(2)若存在已知矩阵B,要生成与B维数相同的矩阵,可以使用命令A=zeros(size(B))。(3)要生成方阵时,可使用命令A=zer

3、os(N)来生成N阶方针。全1矩阵用ones函数实现。A=zeros(4,5)A=00000000000000000000B=[12345;23456;98765;87654]B=12345234569876587654A=zeros(size(B))A=00000000000000000000A=zeros(5)A=0000000000000000000000000C=ones(5,6)C=111111111111111111111111111111C=ones(3)C=1111111112、单位矩阵的生成(1)A=eye(M,N)命令,可生成单位矩阵,M

4、和N分别为生成单位矩阵的行和列。(2)若存在已知矩阵B,要生成一个与B维数相同的单位矩阵,可以使用命令A=eye(size(B))。(3)也可以使用A=eye(N)来生成N阶方阵。A=eye(4,5)A=10000010000010000010A=eye(size(B))%B与上例相同A=10000010000010000010A=eye(4)A=10000100001000013对角矩阵的生成对角矩阵指的是对角线上的元素为任意数,其它元素为0的矩阵。(1)A=diag(V,K)命令中,V为某个向量,K为向量V偏离主对角线的列数。K=0时表示V为主对角线;K

5、>0的数时表示V在主对角线上;K<0表示V在主对角线以下。(2)A=diag(V)相当于A=diag(V,0)v=[19816]diag(v,1)ans=010000009000000800000010000006000000diag(v,-1)ans=000000100000090000008000000100000060diag(v,-1)ans=0000001000000900000080000001000000604、上三角阵和下三角阵的生成(1)triu(X,K)命令中,K=0表示主对角线以上部分(包括主对角线);K>0表示矩阵的主对角线K列以上的

6、部分;K<0表示矩阵的主对角线K列以下的部分。triu(X)等价于triu(X,0)。B=[1980;1981;1949;2008]B=1980198119492008triu(B,2)ans=0080000100000000triu(B)ans=1980098100490008triu(B,0)ans=19800981004900085、随机矩阵的生成随机矩阵之矩阵元素是由随机数构成的矩阵。(1)rand(N)生成N阶随机矩阵,生成的元素值在区间(0.0,1.0)之间。(2)rand(M,N)命令生成M*N阶随机矩阵,生成的元素值在区间(0.0,1.0)之

7、间。(3)randn(N)命令生成N阶随机矩阵,生成的元素服从正态分布N(0,1)。(4)randn(M,N)命令生成M*N阶随机矩阵,生成的元素服从正态分布N(0,1)。rand(5)ans=0.95010.76210.61540.40570.05790.23110.45650.79190.93550.35290.60680.01850.92180.91690.81320.48600.82140.73820.41030.00990.89130.44470.17630.89360.1389randn(5)ans=-0.43261.1909-0.18670.1

8、1390.2944-1.66561.18920.72

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