矩阵分析ppt课件.ppt

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1、第7章矩阵分析MATLAB为工程技术人员、科研工作者提供了方便、强大的数值计算功能，这也是MATLAB得以流行的重要因素。用户在利用MATLAB解决实际问题时，首先将该问题转化为数学问题，然后将相应的数学求解过程翻译为MATLAB程序代码。同其他计算机语言（如C、C++、Java等）不同的是，MATLAB语言是一种边解释边执行的程序语言，其风格更像是一种数学语言。因此用户利用MATLAB解决问题并不需要了解很多编程方面的知识，而只需懂得基本的MATLAB语法。另外，MATLAB内置了大量的数值计算函数，这些函数封装了常用的数值计算功能。利用这些数值计算函数，用户能

2、够从烦琐的编程工作中解放出来，集中精力解决问题。本书将MATLAB数值计算分为四章分别讨论，本章及下面的两章（8、9）分别介绍矩阵分析、函数分析和数据分析等初等数值计算内容，第10章将讨论数值计算的一些高级话题。本章的矩阵分析主要讨论以下问题：矩阵基本运算，如加、减、乘、除四则运算等；矩阵特征量，如行列式、条件数、范数、秩等；矩阵分解；矩阵函数；稀疏矩阵。7.1MATLAB数值计算中的矩阵矩阵分析无论是在数学理论还是实际工程问题中都具有重要的应用，例如，线性方程组的解与矩阵除法、矩阵的特征量（如行列式、逆、条件数、秩等）、矩阵分解相关；二次型（，为特征矩阵）的最大

3、（小）值为对应特征矩阵的最大（小）特征值；线性系统的稳定性与系统特征矩阵的谱半径有关。MATLAB的最初雏形是为了解决大规模矩阵运算而编写的一系列函数模块。矩阵作为MATLAB的基本数据结构，一直是MATLAB的核心，是MATLAB基本的运算单元，其大部分的内建函数也都支持矩阵作为输入变量，用户在编写自用程序时也应当尽量遵循这一约定。7.1.1MATLAB中的矩阵前面的章节已对MATLAB中矩阵的概念、创建、操作等进行了详细的介绍，矩阵作为MATLAB数据组织、运算的基本单元，为MATLAB带来了众多的优势：高效，利用矩阵封装多重循环运算，通过其内置的程序优化提高

4、代码运行效率；简洁，矩阵对多重循环的封装使代码更加简洁、方便；安全，矩阵运算内置了相关的出错处理，代码更加安全，同时除错也更加方便。另外，MATLAB的大部分内建函数都支持矩阵作为输入变量，相应地以矩阵作为输出变量，这使得程序结构更加清晰，代码编写也更加简便。7.1.2求解线性代数方程信号处理、自动控制等工程领域的众多问题可以归结为下面的数学问题：已知，则有，称为系数矩阵，为值向量，为解向量。令，为扩展系数矩阵，的解与的秩、的行列式、逆、条件数等有关，这些内容将在下面的各节中详细展开。7.1.3最大（小）值考虑信号估计理论中的一个经典问题：在（恒量）的条件下，求向

5、量使最大，其中为实对称矩阵。可以证明，当为最大特征值对应的特征向量时，达到最大值，为的最大特征值；相反，当为最小特征值对应的特征向量时，达到最小值，为的最小特征值。实际上，矩阵的特征值和特征向量在许多工程应用中都具有很重要的应用，例如线性系统的稳定性取决于系统特征矩阵的谱半径等。7.2矩阵基本运算矩阵是MATLAB数据组织和运算的基本单元，矩阵的加、减、乘、除四则运算、幂运算、比较运算和逻辑运算等代数运算是MATLAB数值计算最基础的部分。这里可以粗略地将矩阵运算分为两类，即普通数值运算（四则运算、幂运算）和关系运算（比较运算、逻辑运算），最后本节特别介绍了矩阵的

6、按位运算。为了描述的方便，这里对本节所涉及相关数学符号稍作统一，矩阵用大写字母表示，如、、；矩阵的第行、第列元素用带下标的小写字母表示，如、、；表示的转置矩阵；表示的Hermite转置；为方阵的行列式；为方阵的逆矩阵；为方阵的范数。7.2.1矩阵的加、减矩阵的加、减运算定义为相应元素的加减。对矩阵、，其和（差），C也为矩阵，且。矩阵的加、减运算要求参与运算的矩阵具有相同的大小，或者其中之一为标量，例如矩阵A与标量的和（差），为矩阵，且。7.2.2矩阵乘法7.2.3矩阵除法矩阵除法是乘法的逆运算，MATLAB也定义了两类矩阵除法。第一类是矩阵的线性代数除法，对应于矩

7、阵线性代数乘法的逆运算。矩阵线性代数除法又有两种算子，即右除算子和左除算子，如表所示。矩阵线性代数除法，则，则7.2.4矩阵的幂矩阵的幂与矩阵乘法具有紧密的联系，MATLAB也定义了两类矩阵幂运算。第一类与矩阵线性代数乘法相对应，由表示，其中为阶方阵，。7.2.5矩阵按位运算按位运算是MATLAB为矩阵设计的一种简洁、高效、安全的运算模式，实际上是对多重循环的高效封装，从而提高代码执行的高效和安全程度。前面介绍的矩阵加减、按位乘除、按位幂都是按位运算符。按位运算符一般有一个（.）作为前导符，矩阵的按位运算符7.2.6关系运算注意到例7.10中的向量化代码（Mean

8、=mean