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MATLAB复习知识点MATLAB，即Matrix Laboratory的缩写，是一种高级的计算和开发语言。
它是由MathWorks公司开发的一种专为数值计算和科学计算设计的工具。
在工程和科学领域中，MATLAB广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等方面。
在复习MATLAB的知识点时，我们可以从以下几个方面展开讨论：1.MATLAB的基础知识：-MATLAB的基本语法：包括变量的定义、赋值和操作符的使用等。
-MATLAB的数据类型：包括数值型、字符型和逻辑型数据等。
-MATLAB的常用函数：包括数学函数、统计函数和字符串处理函数等。
-MATLAB的控制流语句：包括条件语句、循环语句和函数的使用等。
2.MATLAB的矩阵和向量操作：-矩阵和向量的定义和使用：包括矩阵和向量的表示、创建和访问等。
-矩阵和向量的运算：包括矩阵和向量的加法、减法、乘法和除法等。
-矩阵和向量的转置和逆矩阵：包括矩阵和向量的转置和逆矩阵的计算等。
-矩阵和向量的索引和切片：包括对矩阵和向量的元素进行索引或切片操作等。
3.MATLAB的图形操作：-绘图函数的使用：包括绘制二维和三维图形的函数等。
-图形属性设置：包括修改图形的颜色、线型和坐标轴等属性设置等。
-图形的保存和导出：包括将图形保存为图片或其他格式的文件等。
4.MATLAB的数据处理和分析：-数据导入和导出：包括从文件导入数据和将数据保存到文件等操作。
-数据处理和变换：包括数据排序、筛选、去重和去空值等操作。
-数据统计和分析：包括计算数据的均值、标准差、相关系数和回归等统计分析操作。
5.MATLAB的函数和脚本文件编写：-函数的定义和调用：包括编写自定义函数和调用已有函数等操作。
-脚本文件的编写和调试：包括编写和执行MATLAB脚本文件等操作。
-变量的作用域和数据传递：包括全局变量和局部变量的作用域和数据传递等。
以上只是MATLAB复习的一些基本知识点，实际上，MATLAB还有很多高级功能和工具，如符号计算、图像处理、信号处理和控制系统等。
Matlab知识点大全1. Matlab简介Matlab是一种高级的计算机编程语言和环境，用于数值计算、数据可视化和算法开发。
它广泛应用于工程、科学和数学领域，因其强大的数学和图形处理能力而备受青睐。
2. Matlab基础知识2.1 变量和赋值在Matlab中，可以使用赋值语句将值存储到变量中。
例如，x = 10将10赋值给变量x。
Matlab中的变量可以是数字、字符串或矩阵等。
2.2 数组和矩阵操作Matlab提供了丰富的数组和矩阵操作功能，例如矩阵乘法、矩阵加法和矩阵转置等。
可以使用这些操作来解决各种数学和科学问题。
2.3 条件语句和循环Matlab支持常用的条件语句（如if-else语句）和循环（如for循环和while循环）。
这些语句使得编写复杂的程序变得更加容易。
2.4 函数和脚本Matlab允许用户定义自己的函数和脚本。
函数是一段可重复使用的代码，而脚本是按顺序执行的一系列命令。
3. Matlab图形处理3.1 绘制图形Matlab提供了强大的图形处理功能，可以绘制各种类型的图形，包括曲线图、散点图和柱状图等。
可以使用这些功能将数据可视化。
3.2 图像处理Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以对图像进行处理和分析。
例如，可以进行图像平滑、边缘检测和图像增强等操作。
3.3 3D可视化Matlab可以创建3D图形，并进行旋转、缩放和平移等操作。
这些功能对于展示三维数据和模拟物理过程非常有用。
4. Matlab数值计算4.1 数值积分Matlab提供了多种数值积分方法，可以用于计算函数的定积分。
这对于求解微积分问题非常有用。
4.2 方程求解Matlab提供了多种方程求解方法，可以用于求解代数方程、微分方程和线性方程组等。
这对于解决数学和工程问题非常有帮助。
4.3 数值优化Matlab提供了各种数值优化算法，可以求解最小化或最大化问题。
这对于参数估计和机器学习等问题非常有用。
5. Matlab数据分析5.1 数据导入和导出Matlab可以读取和写入各种格式的数据，包括文本文件、Excel文件和图像文件等。
matlab知识点Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境。
它的强大功能和丰富的工具箱使得它成为许多研究人员和工程师的首选。
本文将介绍一些主要的Matlab知识点，包括变量和数据类型、控制流程、函数和脚本、数组和矩阵操作、绘图和数据可视化。
一、变量和数据类型在Matlab中，变量可以用于存储数据或者计算结果。
Matlab中的变量可以是数字、字符串、逻辑值或者其他数据类型。
变量的命名需要满足一定的规则，例如变量名不能以数字开头，不能包含空格或特殊字符等。
二、控制流程在编程中，控制流程用于控制程序的执行顺序。
Matlab中常用的控制流程结构包括条件语句（if语句）、循环语句（for循环和while 循环）以及跳转语句（break和continue语句）。
这些控制流程结构可以根据不同的条件来选择执行不同的代码块，或者重复执行某段代码。
三、函数和脚本函数是一种封装了一系列操作的代码块，可以提高代码的可重用性和可维护性。
Matlab中的函数可以接受输入参数，并返回输出结果。
脚本是一系列按照特定顺序执行的命令集合，不接受输入参数并且没有返回值。
函数和脚本可以分别存储在不同的.m文件中，并且可以通过函数名或脚本名来调用执行。
四、数组和矩阵操作在Matlab中，数组和矩阵是常用的数据结构。
数组是一种多维数据结构，可以存储相同类型的元素。
矩阵是一种特殊的二维数组，常用于线性代数和数值计算。
Matlab提供了丰富的数组和矩阵操作函数，包括索引、切片、转置、乘法、加法等。
五、绘图和数据可视化Matlab提供了强大的绘图功能，可以用于绘制二维和三维图形，并进行数据可视化。
Matlab中的绘图函数可以实现曲线图、散点图、柱状图、饼图等多种图形类型。
可以通过设置坐标轴、标签、图例等来美化图形，并且可以保存图形为图片或者其他格式。
本文介绍了一些主要的Matlab知识点，包括变量和数据类型、控制流程、函数和脚本、数组和矩阵操作、绘图和数据可视化。
MATLAB讲义第一章 MATLAB系统概述1.1 MATLAB系统概述MATLAB（MATrix LABoratory）矩阵实验室的缩写，全部用C语言编写。
特点：（1）以复数矩阵作为基本编程单元，矩阵运算如同其它高级语言中的语言变量操作一样方便，而且矩阵无需定义即可采用。
（2）语句书写简单。
（3）语句功能强大。
（4）有丰富的图形功能。
如plot,plot3语句等。
（5）提供了许多面向应用问题求解的工具箱函数。
目前，有20多个工具箱函数，如信号处理、图像处理、控制系统、系统识别、最优化、神经网络的模糊系统等。
（6）易扩充。
1.2 MATLAB系统组成（1）MATLAB语言MATLAB语言是高级的矩阵、矢量语言，具有控制流向语句、函数、数据结构、输入输出等功能。
同时MATLAB又具有面向对象编程特色。
MATLAB语言包括运算符和特殊字符、编程语言结构、字符串、文件输入/输出、时间和日期、数据类型和结构等部分。
（2）开发环境MATLAB开发环境有一系列的工具和功能体，其中大部分具有图形用户界面，包括MATLAB桌面、命令窗口、命令历史窗口、帮助游览器、工作空间、文件和搜索路径等。
（3）图形处理图形处理包括二维、三维数据可视化，图像处理、模拟、图形表示等图形命令。
还包括低级的图形命令，供用户自由制作、控制图形特性之用。
（4）数学函数库有求和、正弦、余弦等基本函数到矩阵求逆、求矩阵特征值和特征矢量等。
MATLAB数学函数库可分为基本矩阵和操作、基本数学函数、特殊化数学函数、线性矩阵函数、数学分析和付里叶变换、多项式和二重函数等。
（5）MATLAB应用程序接口（API）MATLAB程序可以和C/C++语言及FORTRAN程序结合起来，可将以前编写的C/C++、FORTRAN语言程序移植到MATLAB中。
1.3 MATLAB的应用范围包括：MATLAB的典型应用包括：●数学计算●算法开发●建模、仿真和演算●数据分析和可视化●科学与工程绘图●应用开发（包括建立图形用户界面）以矩阵为基本对象第二章 Matlab基础2.1 MATLAB快速入门（1）搜索路径搜索路径也被看作是MATLAB的路径，其包含的文件被认为在路径上。
大学matlab知识点总结在大学学习阶段，掌握MATLAB是非常重要的。
它可以帮助学生更好地理解课程知识，加深对数学、物理、工程等学科的理解，并且在毕业设计和科研项目中也非常有用。
本文将从MATLAB的基础知识、常用功能、高级技巧以及实际应用等方面进行总结，帮助大家更好地掌握这一强大的工具。
一、MATLAB基础知识1. MATLAB的基本操作MATLAB的基本操作包括变量的定义、函数的调用、矩阵的运算、图形的绘制等。
在MATLAB中，变量的定义和赋值非常简单，只需要使用等号就可以完成。
例如，定义一个变量a并赋值为1，只需要输入a=1即可。
函数的调用也非常方便，只需要输入函数名加上参数即可完成调用。
矩阵的运算也非常简单，可以使用+、-、*等运算符进行加减乘除等运算。
图形的绘制可以使用plot、scatter等函数进行绘制，也可以使用plot3函数进行三维图形的绘制。
2. MATLAB的数据类型MATLAB中的数据类型包括数值型、字符型和逻辑型等。
数值型包括整型和浮点型，可以表示整数和小数。
字符型可以表示字符串，可以用单引号或双引号括起来表示。
逻辑型包括true和false，可以表示逻辑真和逻辑假。
在MATLAB中，还可以使用矩阵、向量和数组等数据结构来表示数据。
3. MATLAB的控制流程MATLAB中的控制流程包括顺序结构、分支结构和循环结构。
顺序结构表示程序按照顺序执行，分支结构包括if语句和switch语句，可以根据条件选择不同的分支进行执行，循环结构包括for循环和while循环，可以重复执行一段代码。
二、MATLAB常用功能1. 数据可视化MATLAB提供了丰富的数据可视化函数，可以帮助用户将数据以图形的方式展现出来，包括直方图、散点图、曲线图、饼图等。
使用这些函数可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，并且可以进行自定义设置，使得图形更加美观。
2. 矩阵运算MATLAB是一种基于矩阵运算的语言，因此矩阵运算是其最重要的功能之一。
MATLAB讲义第一章 MATLAB系统概述1.1 MATLAB系统概述MATLAB（MATrix LABoratory）矩阵实验室的缩写，全部用C语言编写。
特点：（1）以复数矩阵作为基本编程单元，矩阵运算如同其它高级语言中的语言变量操作一样方便，而且矩阵无需定义即可采用。
（2）语句书写简单。
（3）语句功能强大。
（4）有丰富的图形功能。
如plot,plot3语句等。
（5）提供了许多面向应用问题求解的工具箱函数。
目前，有20多个工具箱函数，如信号处理、图像处理、控制系统、系统识别、最优化、神经网络的模糊系统等。
（6）易扩充。
1.2 MATLAB系统组成（1）MATLAB语言MATLAB语言是高级的矩阵、矢量语言，具有控制流向语句、函数、数据结构、输入输出等功能。
同时MATLAB又具有面向对象编程特色。
MATLAB语言包括运算符和特殊字符、编程语言结构、字符串、文件输入/输出、时间和日期、数据类型和结构等部分。
（2）开发环境MATLAB开发环境有一系列的工具和功能体，其中大部分具有图形用户界面，包括MATLAB桌面、命令窗口、命令历史窗口、帮助游览器、工作空间、文件和搜索路径等。
（3）图形处理图形处理包括二维、三维数据可视化，图像处理、模拟、图形表示等图形命令。
还包括低级的图形命令，供用户自由制作、控制图形特性之用。
（4）数学函数库有求和、正弦、余弦等基本函数到矩阵求逆、求矩阵特征值和特征矢量等。
MATLAB数学函数库可分为基本矩阵和操作、基本数学函数、特殊化数学函数、线性矩阵函数、数学分析和付里叶变换、多项式和二重函数等。
（5）MATLAB应用程序接口（API）MATLAB程序可以和C/C++语言及FORTRAN程序结合起来，可将以前编写的C/C++、FORTRAN语言程序移植到MATLAB中。
1.3 MATLAB的应用范围包括：MATLAB的典型应用包括：●数学计算●算法开发●建模、仿真和演算●数据分析和可视化●科学与工程绘图●应用开发（包括建立图形用户界面）以矩阵为基本对象第二章 Matlab基础2.1 MATLAB快速入门（1）搜索路径搜索路径也被看作是MATLAB的路径，其包含的文件被认为在路径上。
matlab知识点总结ppt一、MATLAB基础知识1. MATLAB的基本操作MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言和交互式环境。
它的基本操作包括变量的定义、矩阵和数组的操作、函数的使用以及输出结果等。
2. MATLAB的变量和数据类型MATLAB的变量可以是数组、矩阵或者标量。
它的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型等，可以方便地进行数据处理和计算。
3. MATLAB中的矩阵和数组在MATLAB中，矩阵和数组是非常重要的数据结构，它们可以用来存储和处理数据。
MATLAB提供了丰富的矩阵和数组操作函数，包括矩阵乘法、转置、逆矩阵等。
4. MATLAB中的流程控制MATLAB中的流程控制包括条件语句、循环语句以及函数的定义和调用等，可以实现复杂的程序逻辑和算法。
5. MATLAB的图形绘制MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以用来绘制二维和三维图形，包括线条、曲线、散点图等，对数据的可视化分析非常有用。
6. MATLAB的文件操作在MATLAB中，可以对文件进行读写操作，包括文本文件、数据文件和图像文件等，非常方便地进行数据导入和导出。
二、MATLAB高级应用1. MATLAB的符号计算MATLAB提供了符号计算工具箱，可以进行代数运算、微积分和方程求解等，对于数学建模和分析非常有用。
2. MATLAB的数学建模MATLAB可以用来进行数学建模和仿真，包括信号处理、控制系统、图像处理等领域，可以方便地进行模型建立和分析。
3. MATLAB的数据分析MATLAB提供了丰富的数据分析工具箱，包括统计分析、机器学习和深度学习等，可以帮助用户进行数据挖掘和分析。
4. MATLAB的工程应用MATLAB可以用来解决各种工程问题，包括机械设计、电路设计、通信系统等，提供了丰富的工程计算工具和模拟仿真工具。
5. MATLAB的应用开发MATLAB可以用来进行应用开发，包括图形界面设计、算法实现和软件集成等，可以定制化地开发各种应用程序。
一、1、数学建模基础知识及常用命令一、界面窗口介绍：1 命令窗口（command window），窗口中输入命令，回车实现计算或绘图功能。
2 工作空间窗口（work space）运行matlab命令时所产生的变量都被加入到工作空间，该窗口可以显示命令窗口中已输入的变量的名称，数值等。
3 命令历史窗口（command history）显示所有执行过的命令，选定某个命令时可以双击或按F9执行。
4 当前目录窗口（Current folder）显示当下目录下的文件信息。
二、常用运算1、算术运算符加+ 减- 乘* 左除/ 右除\ 乘方^注意：在普通的数值运算中，左除为我们常用的除法形式，左除右除结果比较像逆运算，如1/2 和1\2结果互为倒数，但在矩阵的运算中，结果完全不一样，类似于左乘和右乘结果一般会不一样。
运算的优先级：从左到右，幂运算最高优先级，乘除法具有相同次优先级，加减法具有相同的低优先级，括号可以用来改变优先次序。
大家可以进行几个普通计算（练习10分钟）1、325+47⨯÷2、4 59+986-2.7+55-1033.5+20⨯（）29（）2、数据显示格式默认情况下，matlab显示小数点后4位小数，可以利用format命令改变显示格式（一般写在要改变的数值的命令前）：format short 小数点后4位format long 小数点后15位format bank 小数点后2位（以上为三个常用的）format rat 最接近的有理数如以 为例：>> pi= 3.1416>> format long>> pi>> format rat>> pians =355/113>> format bank>> pians =3.14>> format short>> pians =3.1416三、matlab变量1、变量赋值形式变量=表达式（数值）或表达式（数值）其中，“=”为赋值符号，将右边表达式的值赋给左边变量（上面左的含义），当不指定输出变量时，matlab将表达式的值赋给临时变量ans（右的含义）。
Matlab知识点总结（精选5篇）第一篇：Matlab知识点总结符号积分变换傅里叶变换及其反变换1.傅里叶变换f=f(x) F=F(w)syms x w u v f=sin(x)*exp(-x^2);F1=fourier(f)F1 = transform::fourier(sin(x)/exp(x^2), x,-w)>> f=x;F2=fourier(f)F2 = pi*dirac(w, 1)*2*i >> h=x*exp(-abs(x));F3=fourier(h)F3 =-(w*4*i)/(w^2 + 1)^2 >> h=x*exp(-abs(x));F3=fourier(h,u)F3 =-(u*4*i)/(u^2 + 1)^22.傅里叶反变换syms w v x t g=exp(-abs(x));IF2=ifourier(g)IF2 = 1/(pi*(t^2 + 1))拉普拉斯变换及其反变换 1.拉普拉斯变换syms x s t vf1=sqrt(t);L1=laplace(f1)L1 =pi^(1/2)/(2*s^(3/2))2.拉普拉斯反变换syms a s t u v xf=exp(x/s^2);IL1=ilaplace(f)IL1 =ilaplace(exp(x/s^2), s, t)Z变换及其反变换方程的解析解线性方程组的解析解包括求解线性方程组和非线性方程组的函数solve（），也有求解常微分方程组的函数dsolve（）L1='x+y+z=10';L2='3*x+2*y+z=14';L3='2*x+3*y-z=1'；%L1、L2、L3分别是三个字符串 g=solve(L1,L2,L3)g =x: [1x1 sym]y: [1x1 sym]z: [1x1 sym]%表明g是一个结构数组，其中每个元素为一>> g.x%符号类型的量，用如下方法查看方程解的具体值ans =1 一般求解方法：L1='x+y+z=10';L2='3*x+2*y+z=14';L3='2*x+3*y-z=1';[x y z]=solve(L1,L2,L3)x =1 y =2 z =7 线性方程组的解析解>> f=sym('a*x^2+b*x+c=0');xf=solve(f)xf =-(b +(b^2(b^24*u*w)^(1/2))/(2*u)(v^2 + 4*u*w*vw z =-(v + 2*u*w +(v^2 + 4*u*w*v(v^2 + 4*u*w*v(a*x^2)/2 >> y=dsolve('D2y+2*x=2*y','x')y = x + C4*exp(2^(1/2)*x)+ C5/exp(2^(1/2)*x)>>y=dsolve('D2y+2*x=2*y','y(2)=5','Dy(1)=2','x')y =x +(exp(2^(1/2)*x)*(6*exp(2^(1/2))+2^(1/2)))/(2*exp(2^(1/2))*(exp(2*2^(1/2))+1))3*2^(1/2)))/(2*exp(2^(1/2)*x)*(exp(2*2^(1/2))+ 1))MATLAB程序设计全局变量 global A B C变量名区分大小写脚本文件是m文件中最简单的一种输入顿号输出参数，用命令语句可以控制MATLAB命令工作空间的所有数据。
MATLAB基础知识点
1.MATLAB的环境与基本操作
2.数据类型与变量
MATLAB支持多种数据类型，包括数字、字符、逻辑、结构体等。
常
见的变量命名规则为字母开头，后面可以是字母、数字和下划线。
可以使
用等号将值赋给变量，使用clear命令清除变量，使用whos命令查看当
前工作区的所有变量。
3.数组与矩阵
MATLAB中的数组是一种基本的数据结构，可以包含数字、字符等元素。
矩阵是一种特殊的数组，它包含了多行和多列。
可以使用方括号创建
数组，使用分号分隔行，使用逗号或空格分隔列。
可以对数组进行元素级
别的运算，如加减乘除。
4.控制结构
MATLAB提供了各种控制结构来实现程序的流程控制，包括if语句、for循环、while循环等。
if语句用于执行条件判断，for循环用于重复
执行一段代码，while循环用于在满足其中一条件时重复执行一段代码。
5.函数与脚本文件
6.图形绘制与可视化
以上是MATLAB的一些基础知识点的简单介绍，可以帮助初学者快速
了解MATLAB的基本用法和特点。
在实际应用中，还需要深入学习和掌握MATLAB的更多功能和高级技巧，以便更好地应用于科学计算和数据处理。
MATLAB官方提供了详细的文档和教程，可以帮助用户深入学习和使用MATLAB。
1，计算矩阵的特征值和特征向量【V,D 】=eig （A ） 其中A 指的是矩阵 V 指的是特征向量组成的矩阵 D 指的是特征值所组成的矩阵A=[0 1 0;1 0 1;0 1 0];>> [V,D]=eig(A)V =0.5000 -0.7071 0.5000-0.7071 0.0000 0.70710.5000 0.7071 0.5000D =-1.4142 0 00 -0.0000 00 0 1.41422，求线性方程的解1231231232314354578950x x x x x x x x x ++=-+=++=这是一个非齐次方程方程，对于线性代数来讲，很难求解，但是利用MATLAB 来求 A=[1 2 3;3 -5 4;7 8 9]; 1B=[14 5 50]; 2x=A\B 3B=[14;5;50]; 4这4个语句的区别，特别是2.3两句的区别，2语句中B 表示的是1行3列，但是4语句中的表示的3行1列。
同时，X=A\B 很X=A/B 也是很有能区别的，具体的区别如下： X=A\B 表示的是A*X=B 的解X=A/B 表示的是X*A=B 的解，在这里，具体解释如下；A*X=B ，在线性代数中，X=A^(-1)B ,所以X=A\B。
X*A=B的解为X=BA^(-1),就是X=B/A。
3，一元方程求根这个在计算中是个难题，一元多次方程式很难求解的，对于纯粹的手工计算来说，所以有MATLAB比较方便，具体语句如下：()231.350.6680.4360.69552=+++f x x x x P=[0.69552 0.436 0.668 1.35];>> X=roots(P)X =0.2817 + 1.2456i0.2817 - 1.2456i-1.1902 + 0.0000i对于这个方程来说，要注意的是，在构成向量时，一定要从告辞往低次排列，中间缺少次数的，用0代替，求解语句是roots（P）。
4，图形处理功能A, 可以绘制函数图像，具体的语句如下：>> x=linspace(0,6); 这个表示X轴，在0到6内取100个点，这是默认的数值100。
当然还有可以设定数值的方法linspace(0,6,100)表示的是在0到6内取等间隔取100个点。
>> y1=sin(2.*x);>> plot(x,y1)这是绘制函数sin（2X）的图像，在这里要注意的，这个乘号的作用，其中还有一个“点号”。
这是和普通的数学中的乘法不同的地方。
y1=sin(2.*x);y2=sin(x.^2);y3=(sin(x)).^2这是其他的图像，分别是sin2x sin(x^2) (sinx)^2，但是在这3个式中，用MATLAB表达时，总会用到“点号”这个符号，这是要注意的地方。
绘图用plot函数就可以吧。
B，在同一个窗口绘制多个函数的图像，但是并不是在同一个坐标系中绘制。
具体语句如下：例题：用四种方法描述cos(x)*sin(y)图形，分别采用以下的集中函数，分别是surf，mesh ,meshc,waterfall进行函数图像的绘制具体语句如下：x=linspace(-10,10,100);y=linspace(-10,10,100);[x1,y1]=meshgrid(x,y);x是n为向量，y是m维向量，如x1=[1 ;2 ;3];y1=[4; 5]则[x1,y1]就产生一系列坐标点，(1,4)，(1,5)(2,4)，(2,5)(3,4)，(3，5)一般在作3D图像的时候遇到，这是为了把XY变成矩阵，如果不这样做，就会产生报错。
但是在前面做2D图像时就不会用到meshgrid函数，这是在做3D 图像时要注意到的地方。
z=cos(x1).*sin(y1);subplot(2,2,1);surf(x1,y1,z);subplot(2,2,2);mesh(x1,y1,z);subplot(2,2,3);meshc(x1,y1,z);subplot(2,2,4);waterfall(x1,y1,z)当没有用surf,mesh ,meshc, waterfall时，图像时画不出来的。
当我们确实waterfall（x1,y1,z）语句时，绘制的图像具体如下，第四幅图缺失了图像。
5,矩阵的加法具体的语句如下，只要注意不要把矩阵的表示方法搞错了就可以了a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];>> b=[1,1,1;2,2,2;3,3,3];>> a+bans =2 3 46 7 810 11 126，矩阵的乘法在这之前，首先要注意的是A*B和A.*B是不同的计算，所以不能够乱用。
A*B表示的是我们学习的数学中的算法。
但是A.*B 表示的是两个矩阵中相同的位置相乘，是不同的用法，要注意。
具体的算法如下；a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];> c=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];a*cans =30 36 4266 81 96102 126 150ans =1 4 916 25 3649 64 817，超定系统首先要了解什么是超定系统，超定系统是对于解决多元方程而言的，同时方程的个数要多于自变量的个数，这个就是超定方程x1+2x2=12x1+3x2=23x1+4x2=3如何去解这个方程，具体的语句如下：a=[1 2;2 3;3 4];b=[1;2;3];>> a\bans =1.00000.0000有超定方程，那么必然就有欠定方程，欠定方程的定义是，方程的个数小于自变量的个数。
如下；x1+2x2+3x3=12x1+3x2+4x3=2a=[1 2 3;2 3 4]; b=[1;2];a\b18，矩阵的幂运算a=[1 2 3;2 3 4];C=a^1.5;和普通计算的区别不是很大9，矩阵的转置分为共轭转置和非共轭转置两种情况，共轭转置用语句“a’”,非共轭转置用“a.’”.有个在前面用过的逗号运算符‘.’.a=[1+2i 2+4i];>> a'(共轭转置，不仅进行了转置，还进行了共轭的处理)ans =1.0000 -2.0000i2.0000 - 4.0000i>> a.'ans =1.0000 + 2.0000i2.0000 + 4.0000i10，矩阵的关系和逻辑运算> a=[0 -1 2];>> b=[-3 1 2];ans =0 1 0>> a<=bans =0 1 1> a>bans = 1 0 0>> a>=bans = 1 0 1>> a==bans =0 0 1>> a~=bans = 1 1 0也就是比较两个矩阵的关系，当矩阵的关系是真的时候，则输出为1。
当矩阵的关系是假的时候，就会输出为0。
当然，还存在或与非3种逻辑运算。
11，矩阵的函数运算具体的使用函数如下：求解方程的解法，主要是利用rank函数，rank函数是求解这个矩阵的秩的。
来判断这个方程是不是有一个解，当系数矩阵和增广矩阵有相同的秩的时候，只有一个解，但是当他们的秩是不同的时候，要根据法则来判断，具体的事例如下：c =5 2 -9 -18-9 -2 2 -76 7 3 29>> rank(c)ans =312，矩阵的分解A ，特征值得分解利用eig 函数，事例[c,d]=eig(A),这个在前面已经解释过了，参看前面的解释。
B.奇异值分解利用svd 函数，[u,s,v]=svd(A)C,三角分解[l,u]=lu(A),其中l 代表下三角，u 代表上三角D ，Cholesky （乔里斯基）分解如果A 为n 阶对称正定矩阵，则存在一个非奇异的上三角实矩阵L ，使：L L A T =。
当限定L 的对角元素为正时，这种分解时唯一的，称为Cholesky 分解。
使用chol （a ）就可以了。
E ，QR 分解（也称为正交分解）实矩阵A 可以写成 A QR = 的形式，其中Q 为正交阵，R 为上三角阵。
规定若R 的对角元为正数，则分解唯一。
[q,r]=qr(A)13,矩阵的特殊操作特殊矩阵：空阵：[ ]——创建空阵。
全0阵：各个元素都为零的矩阵，函数zeros。
a=zeros(M,N)，生成M行N列的矩阵。
a=zeros(size(B))，生成与矩阵B维数相同的矩阵。
单位阵：对角线元素为1，其他元素为0的矩阵，函数eye(m,n)。
全1阵：各个元素都为1的矩阵，函数ones。
随机阵：矩阵元素由随机数构成的矩阵。
函数rand、randn。
rand(M,N)，生成M行N列随机矩阵，矩阵元素值在区间(0,1)之间。
randn(M,N)，生成M行N列随机矩阵，矩阵元素值服从正态分布N(0,1)。
14，变维操作一般先排列，在排行。
a=[1:12]a =1 2 3 4 5 6 7 8 910 11 12reshape(a,3,4)ans =1 4 7 102 5 8 113 6 9 1215，矩阵的翻转对矩阵进行左右、上下翻转、旋转等操作。
fliplr：左右翻转flpdim：第n维翻转flipud：上下翻转rot90：逆时针旋转90°16，矩阵的抽取函数diag实现矩阵对角元素的抽取：c=diag(a,n)，c为抽取矩阵a的第n条对角线所创建的元素矢量。
a=diag(c,n)，创建对角矩阵a，使矢量c成为a的第n条对角线矢量。
n=0或不指定n时，为主对角线。
函数tril实现下三角矩阵抽取：c=tril(a,n)，抽取矩阵a的第n条对角线下面的部分，包括第n条对角线。
函数triu实现上三角矩阵抽取：c=triu(a,n)，抽取矩阵a的第n条对角线上面的部分，包括第n条对角线。
17，如何取出矩阵A中的数组b=A(3:5,1:2)表示的是把A矩阵的3到5行，1到2列取出来。
18，如何取出数组A中的某个元素x=rand(1,5)x =0.7577 0.7431 0.3922 0.6555 0.1712>> x(3)ans =0.3922x(1:3)取出数组的元素的前3个ans =0.7577 0.7431 0.3922>> x([1 3 5])取出数组的元素的第1,3,5个ans =0.7577 0.3922 0.171符号运算功能18，创建符号矩阵利用sym(‘[]’),方括号中是符号。
查找函数findsym(A,N),在矩阵A中找到N个与X相近的数字。
19，求导数Diff(f,x)这句话表示的是F函数中，对X进行求导数。
