第04章 MATLAB矩阵及其运算

3．利用冒号表达式建立一个向量（增量赋值） ．利用冒号表达式建立一个向量（增量赋值） 冒号表达式可以产生一个行向量，标准格式是： 冒号表达式可以产生一个行向量，标准格式是： x=e1:e2:e3 其中e1为初始值 为初始值， 为步长 为步长， 为终止值 为终止值。 其中 为初始值，e2为步长，e3为终止值。
2、矩阵变量的性质 、 矩阵变量的维数可以用size( )函数获得： 函数获得： 矩阵变量的维数可以用 函数获得 例： 矩阵标识符为[ ， 矩阵标识符为 ]，如 果是1*1矩阵，则可以 矩阵， 果是 矩阵 省略矩阵标识符； 省略矩阵标识符； 矩阵变量的各行之间 用分号隔开， 用分号隔开，列之间 用逗号或空格隔开；
计算表达式的值，并显示计算结果。 例2-1 计算表达式的值，并显示计算结果。 在MATLAB命令窗口输入命令： 命令窗口输入命令： 命令窗口输入命令 x=1+2i; y=3-sqrt(17); z=(cos(abs(x+y))-sin(78*pi/180))/(x+abs(y)) 其中pi和 都是 都是MATLAB预先定义的变量， 预先定义的变量， 其中 和i都是 预先定义的变量 分别代表代表圆周率π和虚数单位。 分别代表代表圆周率 和虚数单位。 和虚数单位 输出结果是： 输出结果是： z= -0.3488 + 0.3286i
2.1.1 变量与赋值语句
在matlab中，变量定义为矩阵是最基本的变量定 中 义之一，因此， 义之一，因此，matlab语言的运算是基于矩阵的 语言的运算是基于矩阵的 运算。 运算。
1．变量命名 ．
变量名是以字母开头， 在MATLAB 中，变量名是以字母开头，后接字 母、数字或下划线的字符序列。在MATLAB中， 数字或下划线的字符序列。 中 变量名区分字母的大小写， 变量名区分字母的大小写，且自定义的变量名最 好不要和matlab中的专用变量及函数同名。 中的专用变量及函数同名。 好不要和 中的专用变量及函数同名 A=3; a=3; _q=4; a_1=5; B=[1 2;3 4]

Mathematica可进行矩阵的各种运算,如矩阵求逆、矩阵的转置、矩阵与向量的乘法等.下面列出主要的运算.记k为常数,u,v为向量,A,B为矩阵k*A------------------------常数乘矩阵k+u-----------------------向量u的每一个元素加上ku+v----------------------向量的对应元素相加u.v-----------------------向量的内积u*v-----------------------向量的对应元素相乘A.u---------------------矩阵乘向量u.A-----------------------向量乘矩阵A.B--------------------------矩阵乘矩阵Transpose[A]-----------------求矩阵A的转置阵Inverse[A]--------------------求矩阵A的逆矩阵Det[A]-------------------------求矩阵A的行列式Eigenvalues[A]-----------------求数字阵A的特征值Eigentvectors[A]---------------求数字阵A的特征向量LinearSolve[A,v]---------------求解线性方程组Ax=vChop[%n]-------------------舍去第n个输出中无实际意义小量矩阵可以左乘以向量或右乘以向量, Mathematica也不区分“行”,或“列”向量,自动进行可能的运算.例:In[1]:=A={{a,b},{c,d}}; v={x,y};In[2]:=A.v (A左乘以v)Out[2]={ax+by,cx+dy}In[3]:=v.A (A右乘以v)Out[3]={ax+cy,bx+dy}In[4]:=Inverse[A]Out[4]=如果矩阵的元素是近似数，则求出的逆矩阵也是近似的。

v
i 1
n
2 i
。

max { vi } 。
1 ≤i ≤n
设 A 是一个 m ×n 的矩阵，矩阵的 3 种常用范数如下。 1-范数： A 1 max { aij } 。
1 ≤ j ≤n i 1 m
2-范数： A 2 1 ，其中 λ 1 为 A'A 最大特征值。 ∞-范数： A max { aij } 。
【例4.6】先建立5 × 5矩阵A，然后将A的第一行元素乘以1， 第二行乘以2，…，第五行乘以5。 用一个对角矩阵左乘一个矩阵时，相当于用对角阵的第一个 元素乘以该矩阵的第一行，用对角阵的第二个元素乘以该 矩阵的第二行……依此类推，因此，只需按要求构造一个 对角矩阵D，并用D左乘A即可。命令如下： A=[1:5;2:6;3:7;4:8;5:9] D=diag(1:5); D*A %用D左乘A,对A的每行乘以一个指定常数
（2）构造对角矩阵 设V为具有m个元素的向量，diag(V,k)的功能是产生一个 n × n（n = m + k|）对角阵，其第k条对角线的元素即为 向量V的元素。 例如： diag(1:3,-1) ans = 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 省略k时，相当于k为0，其主对角线元素即为向量V的元素。
2．矩阵的秩与迹 （1）矩阵的秩 rank(A) （2）矩阵的迹 矩阵的迹即矩阵的对角线元素之和。 trace(A)。
3．向量和矩阵的范数
设向量 V = (v1 ,v2 ,…,vn )，向量的 3 种常用范数如下。 1-范数： V 2-范数： V ? -范数： V
1
vi 。
i 1
n
2

3．矩阵的转置 所谓转置，即把源矩阵的第一行变成目标矩阵第一列，第二 行变成第二列……依此类推。显然，一个m行n列的矩阵 经过转置运算后，变成一个n行m列的矩阵。MATLAB中， 转置运算符是单撇号(')。

3.2. 矩阵的初等变换与线性方程组
3.3. 矩阵的对角化
3.1. 矩阵及其运算
3.1.1矩阵的算术运算
MATLAB中矩阵的基本运算有+,-,*,/（右除）,\（左除）,^（乘方）
1、矩阵的线性运算 两个矩阵A,B,A+B和A-B的运算规则是：若两个矩阵的维数相同，则可以
执行加减运算，相应的元素相加减，如果尾数不相同则出错。
第三章 线性代数问题的MATLAB求解
10
10
5
5
0
0
-5
-5
-10 30 20 10 0 5 0 15 10 25 20
-10 30 20 10 0 5 0 15 10 25 20
25
20
2
1
15
0
10
-1
5
-2 2 1 0 -1 -1 -2 -2 1 0 2
5
10
15
20
25
主要内容
3.1. 矩阵及其运算
投入是xij,外部需求为di,则：
xi xij d i
j 1
n
（1）
表3-1的每一行都满足(1)式，投入系数记为aij，即为第j个部门的单位产出所需要的 第i个部门的投入：
xij aij x j
（2）
由(1)和(2)式得到
xi aij xi di , i 1,2,...,n
3.3.3 二次型及其标准型
n元二次齐次函数：
2 2 f ( x1 , x2 ,..., xn ) a11 x12 a22 x2 ... ann xn aij xi x j i j
为二次型，且f=x’Ax，其中
a11 a A 21 am1 a12 a22 am 2 a1n x1 x a2 n , x 2 amn xn