matlab矩阵和向量的相关计算

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1、实验目的:学习向量、矩阵、多项式以及图形打印等基本操作实验过程:1)、试分别生成5阶的单位阵、8阶均匀分布的随机矩阵及其下三角矩阵,要求矩阵元素为介于10~99之间整数>>A=eye(5)A=1000001000001000001000001>>B=round(rand(8)*89+10)B=497622126474723454342838117275332949641111175387679366442750593138714371624921829529611815415091758550134324743147

2、66146566708931>>tril(B)ans=49000000054340000002949640000067936644000038714371620009529611815410075855013432474047661465667089312)、生产列向量x=[1,3,10,15,20,25,30,35,40]>>X=[1;3;10;15;20;25;30;35;40]X=13101520253035403)、生成以x的元素为对角线的矩阵A,并输出A的行数>>A=diag(X)A=10000000003

3、00000000010000000000150000000002000000000025000000000300000000003500000000040>>size(A)ans=994)、生成一个与A同阶的正态分布的随机矩阵B,要求B矩阵元素为介于0~99之间整数>>B=abs(round(sin(rand(9))*99))B=40696135677633776604735524149626897418142659665702736645356714135723941827358814761455571625480

4、7422078536483647952532756654681815628575832481166825751151465)、输出A与B的乘积矩阵C>>C=A*BC=Columns1through6406961356776180141105156123147740180140260590660540960795840106561582016401460100160162013751775155013502000175159019202490192023701560227516102835283519609801920

5、440240272010003000Columns7through9337761862042750700270525108058594012209001050500195015908101680199520301120440204018406)、生成由A与B点乘得到的矩阵D>>D=A.*BD=Columns1through640000000141000000140000000840000000160000000175000000000000000000Columns7through900000000000000000

6、01590000203000018407)、生成一个由D的第8、4、2、5行和第7、1、6、9、2列组成的子矩阵E>>E=D([8425],[71692])E=00000000000000141000008)、求出矩阵E的最大元素>>max(max(E))ans=14112)、产生一个5阶魔术方阵,并执行如下操作:a)将矩阵的第2行3列元素赋值给变量cb)将由矩阵第2,3,4行第3,5列构成的子矩阵赋>>A=magic(5)A=17241815235714164613202210121921311182529>>c=

7、A(2,3)c=7>>d=A([2:4],[35])d=716132219313)、给出区间[0,1]上的6个等分点数据>>a=0:1/5:1a=00.20000.40000.60000.80001.000014)、建立如下矩阵a)b)>>A=3.14*eye(6)A=3.140000003.140000003.140000003.140000003.140000003.14>>B=10*ones(6)B=10101010101010101010101010101010101010101010101010101010

8、1010101010101010>>fori=1:6B(i,i)=0;end>>BB=010101010101001010101010100101010101010010101010101001010101010100生成一个4*4的随机矩阵,要求矩阵的元素为介于0~100的整数;>>A=round(rand(4)*100)A=94614279

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