matlab矩阵的简单运算

eye(n) eye(m,n) 

zeros(n) zeros(m,n) 

ones(n) ones(m,n) 

rand(n,m) rand(n) 

diag(V) % V=[1 2 3 4]; 

compan(P) % p=[1,a1,a2,...,an] 

triu(B) tril(B) 矩阵函数 

det(A) 

inv(A) pinv(A)

矩阵求逆 矩阵的行列式

上三角矩阵 下三角矩阵 伴随矩阵 对角矩阵

随机元素矩阵函数 全1矩阵的生成 零矩阵的生成 单位阵的生成



矩阵的迹 trace(A)



矩阵的秩 rank(A)



矩阵三角分解 [L,U] = lu(A)



矩阵奇异值分解 cond(A)



矩阵的范数 N = norm(A,选项)



矩阵的特征多项值与特征向量 [V,D]=eig(A)



矩阵的特征多项式、特征方程和特征根 P = poly(A) V = roots(P)

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MatLab中的矩阵

我们知道,求解线性方程组是线性代数课程中的核心内容,而矩阵又在求解线性方程组的过程中扮演着举足轻重的角色。下面我们就利用科学计算软件MATLAB来演示如何使用矩阵,同时,也使学生对线性代数的认识更加理性。 一、矩阵的构造

在MatLab中,构造矩阵的方法有两种。一种是直接法,就是通过键盘输入的方式直接构造矩阵。另一种是利用函数产生矩阵。 例1.利用pascal函数来产生一个矩阵 A=pascal(3) A=

1 1 1

1 2 3 1 3 6

例2.利用magic函数来产生一个矩阵 B=magic(3) B=

8 1 6 3 5 7 4 9 2

例3.还可以利用函数产生一个4*3的随机矩阵 >>c=rand(4,3) c=

0.9501 0.13 0.8214 0.2311 0.7621 0.4447 0.6068 0.4565 0.61 0.4860 0.0185 0.7919

例4.利用直接输入法可产生列矩阵、行矩阵及常数 u=[3;1;4] u= 3 1 4

v=[2 0 -1] v=

2 0 -1 s=7 s= 7

二、矩阵的基本运算 1、四则运算 例5.矩阵的加法

X=A+B X=

9 2 7 4 7 10 5 12 8 例6.矩阵的减法 Y=X-A Y=

8 1 6 3 5 7 4 9 2

注: 若二个矩阵的大小不完全相同，则会出错！ 例如,X=A+u

??? Error using ==> plus Matrix dimensions must agree。 例7.矩阵的乘法 X=A*B X=

15 15 15 26 38 26 41 70 39

注: 若第一个矩阵的列数和第二个矩阵行数不相同,这两个矩阵就不可以相乘。 例如,X=A*v

??? Error using ==> mtimes

Inner matrix dimensions must agree。

在MATLAB中,矩阵的除法有两个运算符号,分别为左除“\\”与右除“/”,矩阵的右除运算速度要慢一点,而左除运算可以避免奇异矩阵的影响,它们的作用主要用于求解线性方程组,我们在后面会涉及到矩阵的除法。

2、矩阵的转置、逆运算及行列式运算

与线性代数中一样,矩阵的转置只需用符号“,”来表示即可。

例8.求矩阵B的转置 X=B' X=

8 3 4 1 5 9 6 7 2

线性代数中求矩阵逆的运算非常复杂,而在MATLAB中,矩阵的逆运算只需要函数“inv”来实现,这大大简化了计算过程。 例9.求矩阵A的逆 X=inv(A) X=

3 -3 1 -3 5 -2 1 -2 1

在MATLAB中,求矩阵的行列式大小,可用函数“det”实现。 例10.求矩阵A的行列式 X=det(A) X= 1

注: 在求矩阵的逆和行列式时,一定要求矩阵是一个方阵,否则会出错! 例如,>>X=inv(u) ??? Error using ==> inv Matrix must be square。 再如,X=det(u)

??? Error using ==> det Matrix must be square。 三、矩阵的常用函数运算

1.矩阵的特征值运算

在线性代数中,计算矩阵特征值及特征向量的过程相当麻烦,但在MATLAB中,矩阵特征值运算只需要函数“eig”或“eigs”即可。 例11.求矩阵A的特征值及特征向量 >>[b,c]=eig(A) b=

-0.38 -0.8165 0.1938 0.7812 -0.4082 0.4722 -0.3065 0.4082 0.8599 c=

0.1270 0 0 0 1.0000 0 0 0 7.8730 上例中的b、c矩阵分别为特征向量矩阵和特征值矩阵。 2.矩阵的秩运算

矩阵的秩在求解线性方程组中应用非常广泛,而在线性代数中计算矩阵的秩也非常复杂,但在MATLAB中,矩阵的秩只需要用函数“rank”即可。 例12.求矩阵A的秩 >>x=rank(A) x= 3

3.矩阵的正交化运算

在MATLAB中,矩阵的正交化运算可由函数“orth”计算得到。下面的例子用来求矩阵的一组正交基,有了正交基就可以对矩阵进行正交化了。 例13.求矩阵A的正交基 >>x=orth(A) x=

-0.1938 0.8165 0.38 -0.4722 0.4082 -0.7812 -0.8599 -0.4082 0.3065 4.矩阵的迹运算

矩阵的迹是指矩阵主对角线上所有元素的和,在MATLAB中,矩阵的迹可由函数“trace”计算得到。

例14.求矩阵A的迹 >>x=trace(A) x= 9 四、特殊矩阵的生成

MATLAB中提供了几个特殊矩阵,主要包括如下: 1.空矩阵

空矩阵用“[]”表示,空矩阵的大小为零,但变量名存在于工作空间中。 例15 >>[] ans= [] 2.单位矩阵

在MATLAB中,单位矩阵可用函数“eye(n,m)”实现,其中n表行数,m表列数。 例16 >>x=eye(4,3) x=

1 0 0 0 1 0 0 0 1

0 0 0 3.全部元素为1的矩阵

在MATLAB中,全部元素为1的矩阵可用函数“ones(n,m)”实现。 例17

>>x=ones(4,3) x=

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4.全部元素为0的矩阵

在MATLAB中,全部元素为0的矩阵可用函数“zeros(n,m)”实现。 例18

>>x=zeros(4,3) x=

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5.魔方矩阵

魔方矩阵有一个有趣的性质，其每行、每列及两条对角线上的元素和都相等。MATLAB提供了求魔方矩阵的函数“magic(n)”，其功能是生成一个n阶魔方阵。 6.伴随矩阵

在MATLAB中,某个矩阵的伴随矩阵可用函数“compan(A)”实现。 例20

>>u=[1 0 -7 6];

>>x=compan(u) x=

0 7 -6 1 0 0 0 1 0

注: 函数compan()中的变量必须是向量形式,而不能是矩阵。 7.随机矩阵

随机矩阵在数理统计的研究中非常重要,它们表示元素服从某个分布如均匀分布、正态分布的矩阵。在MATLAB中,随机矩阵可用函数“rand(n,m)”实现。 例21

>>x=rand(4,3) x=

0.9501 0.13 0.8214 0.2311 0.7621 0.4447 0.6068 0.4565 0.61 0.4860 0.0185 0.7919 8.帕斯卡矩阵

我们知道，二次项展开后的系数随n的增大组成一个三角形表，称为

杨辉三角形。由杨辉三角形表组成的矩阵称为帕斯卡(Pascal)矩阵,函数pascal(n)生成一个n阶帕斯卡矩阵。 例22

>>x=pascal(3) x=

1 1 1 1 2 3 1 3 6