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1、数学实验向量与矩阵运算主要内容Matlab能处理数、向量和矩阵.数实际上是一个1×1维矩阵.这节的主要内容：矩阵的生成、操作；矩阵的基本运算；矩阵的函数.向量与矩阵的生成一向量与矩阵运算向量的生成直接输入:a=[1,2,3,4]冒号运算符a=[1:4]==>a=[1,2,3,4]b=[0:pi/3:pi]==>b=[0,1.0472,2.0944,3.1416]c=[6:-2:0]==>c=[6,4,2,0]例：从矩阵中抽取行或列向量与矩阵的生成（续）向量与矩阵运算矩阵的生成直接输入:A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]由向量生成由函数生成通过编写m文件生成例：>>x=[
2、1,2,3];y=[2,3,4];>>A=[x,y],B=[x;y]例：>>C=magic(3)自动动手1、使用函数生成8×10零矩阵、5×5元素都为1的矩阵、5×5单位矩阵、4×4魔术方阵。常见矩阵生成函数zeros(m,n)生成一个m行n列的零矩阵，m=n时可简写为zeros(n)ones(m,n)生成一个m行n列的元素全为1的矩阵,m=n时可写为ones(n)eye(m,n)生成一个主对角线全为1的m行n列矩阵,m=n时可简写为eye(n)，即为n维单位矩阵diag(X)若X是矩阵，则diag(X)为X的主对角线向量若X是向量，diag(X)产生以X为主对角线的对角矩阵t
3、ril(A)提取一个矩阵的下三角部分triu(A)提取一个矩阵的上三角部分rand(m,n)产生0～1间均匀分布的随机矩阵m=n时简写为rand(n)randn(m,n)产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵m=n时简写为randn(n)矩阵操作提取矩阵的部分元素：冒号运算符A(:)A的所有元素A(:,:)二维矩阵A的所有元素A(:,k)A的第k列，A(k,:)A的第k行A(k:m)A的第k到第m个元素A(:,k:m)A的第k到第m列组成的子矩阵A(:)与A(:,:)的区别?如何获得由A的第一、三行和第一、二列组成的子矩阵？自己动手矩阵操作矩阵的旋转fliplr(A)左右
4、旋转flipud(A)上下旋转rot90(A)逆时针旋转90度；rot90(A,k)逆时针旋转k×90度例：>>A=[123;456]>>B=fliplr(A)>>C=flipud(A)>>D=rot90(A),E=rot90(A,-1)矩阵操作矩阵的转置与共轭转置’共轭转置.’转置，矩阵元素不取共轭例：>>A=[12;2i3i]（动手验证）>>B=A’>>C=A.’点与单引号之间不能有空格！矩阵操作改变矩阵的形状：reshapereshape(A,m,n):将矩阵元素按列方向进行重组重组后得到的新矩阵的元素个数必须与原矩阵元素个数相等！矩阵操作查看矩阵的大小：sizesize
5、(A)列出矩阵A的行数和列数size(A,1)返回矩阵A的行数size(A,2)返回矩阵A的列数例：>>A=[123;456]>>size(A)>>size(A,1)>>size(A,2)length(x)返回向量X的长度length(A)等价于max(size(A))自己动手1、用rand函数生成8×10矩阵A；2、用length、size函数求出矩阵A的行数和列数；矩阵基本运算矩阵的加减：对应分量进行运算要求参与加减运算的矩阵具有相同的维数例：>>A=[123;456];B=[321;654]>>C=A+B;D=A-B;矩阵的普通乘法要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘
6、的原则例：>>A=[123;456];B=[21;34];>>C=A*B二矩阵基本运算矩阵的除法：/、右除和左除若A可逆方阵，则AB<==>A的逆左乘B<==>inv(A)*BB/A<==>A的逆右乘B<==>B*inv(A)X=AB<==>A*X=BX=B/A<==>X*A=B通常，矩阵除法可以理解为当A和B行数相等时即可进行左除当A和B列数相等时即可进行右除矩阵的乘方A是方阵，p是正整数A^p表示A的p次幂，即p个A相乘。若A是方阵，p不是正整数A^p的计算涉及到A的特征值分解，即若A=V*D*V-1则A^p=V*(D.^p)/V矩阵的乘方若a是标量，A是方阵，且[V
7、,D]=eig(A)，则a^A＝V*(a^D)/V若A,P均是矩阵，则A^P无定义若a是标量，则矩阵的Kronecker乘积矩阵Kronecker乘积的定义设A是n×m矩阵，B是p×q矩阵，则A与B的kronecker乘积为：Kronecker乘积的性质是np×mq矩阵；通常任何两个矩阵都有Kronecker乘积Matlab中实现两个矩阵Kronecker相乘的函数为kron(A,B)Kronecker乘积有时也称张量积矩阵的数组运算数组运算：对应元素进行运算点与算术运算符之间不能有空格！数
