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MATLAB矩阵处理—特殊矩阵

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需要掌握

  1. MATLAB语言中特殊矩阵
  2. MATLAB语言中矩阵的变幻
  3. MATLAB语言矩阵如何求值
  4. MATLAB语言中特征值与特征向量
  5. MATLAB语言中稀疏矩阵

2.1  特殊矩阵

如何建立矩阵?

逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(;)分隔。

l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等

l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等

1.通用的特殊矩阵

 zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵。

 ones函数:产生全1矩阵,即幺矩阵。

 eye函数:产生对角线为1的矩阵。当矩阵是方阵时,得到一个单位矩阵。

 rand函数:产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵。

 randn函数:产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵。

zeros函数的调用格式: 

zeros(m):产生m×m零矩阵。 

zeros(m,n):产生m×n零矩阵。

zeros(size(A)):产生与矩阵A同样大小的零矩阵。   Size返回A的行数和列数

>> A=zeros(2,3)

A = 0     0     0

  0     0     0

>> zeros(size(reshape(A,3,2)))   // reshape将A转变为三行两列的矩阵,size得到向量3和2

ans = 0     0

  0     0

   0     0

例1  产生5阶两位随机整数(10-99)矩阵A,再产生均值为0.6、方差为0.1的5阶正态分布随机矩阵B,验证(A+B)I=IA+BI(I为单位矩阵)。

rand函数:产生(0,1)开区间均匀分布的随机数x。

fix(a+(b-a+1)*x):产生[a,b]区间上均匀分布的随机整数。

randn函数:产生均值为0、方差为1的标准正态分布随机数x。

μ+σx:得到均值为μ、方差为σ2的随机数。

>> A=fix(10+(99-10+1)*rand(5));

>> B=0.6+sqrt(0.1)*randn(5);

>> C=eye(5);   //产生五阶单位阵

>> (A+B)*C==C*A+B*C

ans =

1     1     1     1     1

1     1     1     1     1

1     1     1     1     1

1     1     1     1     1

1     1     1     1     1

 

2.用于专门学科的特殊矩阵

(1)魔方矩阵——Magic Square

 

 

>> M=magic(3)     //和均为15

M = 8     1     6

  3     5     7

  4     9     2

n阶魔方阵由1,2,3,…,n2共n2个整数组成,且每行、每列以及主、副对角线上各n个元素之和都相等。

n阶魔方阵每行每列元素的和为(1+2+3+…+ n^2)/n=(n+n^3)/2

n>2时有很多不同的n阶魔方阵,MATLAB函数magic(n)产生一个特定的魔方阵。

例2  产生8阶魔方阵,求其每行每列元素的和。

>> M=magic(8);

>> sum(M(1,:))  //每列

ans =

  260

>> sum(M(:,1))   //每行

ans =

  260

 

(2)范德蒙矩阵

 

 

范德蒙(Vandermonde)矩阵是法国数学家范德蒙提出的一种特殊矩阵。范得蒙矩阵的最后一列全为1,即向量v各元素的零次方,倒数第二列为指定的向量v,即向量v各元素的一次方, 其他各列是其后列与倒数第二列的点乘积。

在MATLAB中,函数vander(V)生成以向量V为基础的范得蒙矩阵。

>> A=vander(1:5)   //以1.2.3.4.5组成的向量为基础。

A = 1     1     1     1     1

  16     8     4     2     1

  81    27     9     3     1

  256    64    16     4     1

  625   125    25     5     1

范德蒙矩阵常用在各种通信系统的纠错编码中,例如,常用的Reed-Solomon 编码(里德-所罗门编码)即以范德蒙矩阵为基础。

 

(3) 希尔伯特矩阵

n阶希尔伯特(Hilbert)矩阵的一般形式为:

 

 

希尔伯特矩阵的元素为H(i,j)=1/(i+j-1)。

在MATLAB中,生成n阶希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。

>> format rat   //设置输出为有理数输出

>> H=hilb(4)

H = 1              1/2            1/3            1/4    

  1/2            1/3            1/4            1/5    

  1/3            1/4            1/5            1/6    

  1/4            1/5            1/6            1/7

希尔伯特矩阵是著名的病态矩阵,即任何一个元素发生较小的变动,整个矩 阵的值和逆矩阵都会发生很大变化。病态程度和矩阵的阶数相关,随着阶数的增加病态越严重。

 

(4)托普利兹矩阵、

托普利兹(Toeplitz)矩阵除第一行第一列外,其他元素都与左上角的元素相等,即T(i,j)=T(i-1,i-1)。

toeplitz(x,y): 生成以x为第一列, y为第一行的托普利兹矩阵。

toeplitz(x): 用向量x生成一个对称的托普利兹矩阵。  //x和y均为向量,长度不必相等。

 

 

 

(5)伴随矩阵

设多项式p(x)为anxn+an-1xn-1+…+a1x+a0,则多项式的伴随矩阵是:

 

 

p(x)称为A的特征多项式,方程p(x)=0的根称为A的特征值。第一行由系数组成

MATLAB生成伴随矩阵的函数是compan(p),其中p是一个多项式的系数向量,高次幂系数排在前,低次幂排在后。例如,生成多项式x3-2x2-5x+6的伴随矩阵。

>> p=[1,-2,-5,6]; 

>> A=compan(p)

A =  2     5    -6 

  1     0     0 

  0     1     0

可以求出伴随矩阵的特征值,该特征值等于多项式方程的根。

 

(6) 帕斯卡矩阵

根据二项式定理,(x+y)^n展开后的系数随着n的增大组成一个三角形表,这个三角形称为杨辉三角形。 每行代表不同n时的二项式系数

 

 

把二项式系数依次填写在矩阵的左侧对角线上,然后提取左侧的n行n列元素即为n阶帕斯卡(Pascal)矩阵。

 

帕斯卡矩阵的第一行元素和第一列元素都为1,其余位置的元素是该元素的左边元素与上面元素相加,即P(i,j)=P(i,j-1)+P(i-1,j),且P(i,1)=1,P(1,j)=1。

 

 

 

函数pascal(n)生成一个n阶帕斯卡矩阵。

例3  生成5阶帕斯卡矩阵,验证它的逆矩阵的所有元素也为整数。

>> format rat  //有理数输出格式

>> P=pascal(5)

P =

1              1              1              1              1     

  1              2              3              4              5     

  1              3              6             10             15    

  1              4             10             20             35    

1              5             15             35             70    

>> inv(P)  //求逆矩阵

ans =

5            -10             10             -5              1      

-10             30            -35             19             -4     

 10            -35             46            -27              6    

 -5             19            -27             17             -4    

 1             -4              6             -4              1

 

 

 

Tip:单位矩阵:它是个方阵,从左上角到右下角的对角线(称为主对角线)上的元素均为1。除此以外全都为0。

A是数域上的一个n阶矩阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B,使得: AB=BA=,则我们称BA的逆矩阵,而A则被称为可逆矩阵。注:E为单位矩阵

 


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