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matlab在科学计算中的应用404412.ppt
第四章 线性代数问题求解 矩阵 线性方程组的直接解法 线性方程组的迭代法 线性方程组的符号解法 稀疏矩阵技术 特征值与特征向量 4.1 矩阵4.1.1特殊矩阵的输入 数值矩阵的输入 零矩阵、幺矩阵及单位矩阵 生成n?n方阵: A=zeros(n), B=ones(n), C=eye(n) 生成m?n矩阵: A=zeros(m,n), B=ones(m,n), C=eye(m,n) 生成和矩阵B同样位数的矩阵: A=zeros(size(B)) 随机元素矩阵 若矩阵随机元素满足[0,1]区间上的均匀分布 生成n?m阶标准均匀分布伪随机数矩阵: A=rand(n,m) 生成n?n阶标准均匀分布伪随机数方阵: A=rand(n) 对角元素矩阵 已知向量生成对角矩阵: A=diag(V) 已知矩阵提取对角元素列向量: V=diag(A) 生成主对角线上第k条对角线为V的矩阵: A=diag(V,k) 例:diag( )函数的不同调用格式 C=[1 2 3]; V=diag(C) % 生成对角矩阵 V = 1 0 0 0 2 0 0 0 3 V1=diag(V) % 将列向量通过转置变换成行向量 V1 = 1 2 3 C=[1 2 3]; V=diag(C,2) % 主对角线上第 k条对角线为C的矩阵 V = 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 生成三对角矩阵: V=diag([1 2 3 4])+diag([2 3 4],1)+diag([5 4 3],-1) V = 1 2 0 0 5 2 3 0 0 4 3 4 0 0 3 4 Hilbert矩阵及逆Hilbert矩阵 生成n阶的Hilbert矩阵: A=hilb(n) 求取逆Hilbert矩阵: B=invhilb(n) Hankel(汉克 ) 矩阵 其中:第一列的各个元素定义为C向量,最后一行各个元素定义为R。H为对称阵。 H1=hankel(C) 由 Hankel 矩阵反对角线上元素相等得出一下三角阵均为零的Hankel 矩阵 Vandermonde(范德蒙)矩阵 伴随矩阵 其中:P(s)为首项系数为1的多项式。 例:考虑一个多项式2*x^4+4*x^2+5*x+6,试写出该多项式的伴随矩阵。 P=[2 0 4 5 6];A=compan(P) A = 0 -2.0000 -2.5000 -3.0000 1.0000 0 0 0 0 1.0000 0 0 0 0 1.0000 0 符号矩阵的输入 数值矩阵A转换成符号矩阵: B=sym(A) 例: A=hilb(3) A = 1.0000 0.5000 0.3333 0.5000 0.3333 0.2500 0.3333 0.2500 0.2000 B=sym(A) B = [ 1, 1/2, 1/3] [ 1/2, 1/3, 1/4] [ 1/3, 1/4, 1/5] 4.1.2 矩阵基本概念与性质 行列式 格式 :d=det(A) 例:求行列式 A=[16 2 3 13; 5 11 10 8; 9 7 6 12; 4 14 15 1]; det(A) ans = 0 例: tic, A=sym(h
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