MATLAB基本矩阵运算
以下示例演示了以 MATLAB® 语言处理矩阵的基本方法和函数。
首先，创建一个名为 a 且包含 9 个元素的简单向量。
a = [1 2 3 4 6 4 3 4 5]
a = 1×9 1 2 3 4 6 4 3 4 5
现在，对向量 a 中的每个元素加 2，并将结果存储在一个新向量中。
请注意 MATLAB 不需要对向量或矩阵运算进行特殊的处理。
b = a + 2
b = 1×9 3 4 5 6 8 6 5 6 7
在 MATLAB 中创建图形就像执行一条命令一样简单。接下来用网格线来绘制向量和结果。
plot(b) grid on
MATLAB 也可以创建包含轴标签的其他图表类型。
bar(b)
xlabel('Sample #')
ylabel('Pounds')
MATLAB 也可以在绘图中使用符号。下面是用星号来标记各个点的一个示例。MATLAB 提供了多种符号和线型。
plot(b,'*') axis([0 10 0 10])
MATLAB 擅长的一个方面是矩阵计算。
创建矩阵就像创建向量一样简单，可使用分号 (;) 分隔矩阵的各行。
A = [1 2 0; 2 5 -1; 4 10 -1]
A = 3×3 1 2 0 2 5 -1 4 10 -1
可以很容易地计算矩阵 A 的转置。
B = A'
B = 3×3 1 2 4 2 5 10 0 -1 -1
接下来，将这两个矩阵相乘。
同样请注意，MATLAB 不要求像处理数据集合一样处理矩阵。MATLAB 知道您正在处理矩阵并相应调整您的计算。
C = A * B
C = 3×3 5 12 24 12 30 59 24 59 117
无需执行矩阵相乘，使用 .* 运算符即可将两个矩阵或向量的对应元素相乘。
C = A .* B
C = 3×3 1 4 0 4 25 -10 0 -10 1
使用矩阵 A 对方程 A*x = b 求解，方法是使用 \（反斜杠）运算符。
b = [1;3;5]
b = 3×1 1 3 5
x = A\b
x = 3×1 1 0 -1
现在可以显示 A*x 等于 b。
r = A*x - b
r = 3×1 0 0 0
MATLAB 拥有几乎所有用于常见矩阵计算的函数。
有用于获取特征值的函数...
eig(A)
ans = 3×1 3.7321 0.2679 1.0000
...以及用于获取奇异值的函数。
svd(A)
ans = 3×1 12.3171 0.5149 0.1577
“poly”函数生成特征多项式系数的向量。
矩阵 A 的特征多项式为
p = round(poly(A))
p = 1×4 1 -5 5 -1
使用 roots 函数很容易确定多项式的根。
这些值实际上是原始矩阵的特征值。
roots(p)
ans = 3×1 3.7321 1.0000 0.2679
除了矩阵计算之外，MATLAB 还有许多其他应用。
求两个向量的卷积...
q = conv(p,p)
q = 1×7 1 -10 35 -52 35 -10 1
...或再次求卷积并绘制结果图。
r = conv(p,q)
r = 1×10 1 -15 90 -278 480 -480 278 -90 15 -1
plot(r);
使用 who 或 whos 命令可随时获取内存中存储的变量列表。
whos
Name Size Bytes Class Attributes A 3x3 72 double B 3x3 72 double C 3x3 72 double a 1x9 72 double ans 3x1 24 double b 3x1 24 double p 1x4 32 double q 1x7 56 double r 1x10 80 double x 3x1 24 double
可以通过键入特定变量的名称来获取该变量的值。
A
A = 3×3 1 2 0 2 5 -1 4 10 -1
每行可以有一条以上的语句，使用逗号或分号分隔各个语句。
如果未指定变量来存储操作的结果，则结果将存储在名为 ans 的临时变量中。
sqrt(-1)
ans = 0.0000 + 1.0000i
正如所见，MATLAB 在计算中很容易处理复数。
来源： MATLAB基于模型的设计
