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一.对角阵 1.提取矩阵的主对角线上的元素,形成一个列向量:diag(A) 2.提取矩阵第k条对角线的元素,产生一个列向量:diag(A,K) 3.以向量V为对主对角线元素,产生对角矩阵:diag(V) 4.以向量V为第k条对角线元素,产生对角矩阵:diag(V,K) (对角线以上为正,对角线为0,对角线一下为负) 二.三角阵 1.上三角: triu(A):提取主对角线以上的元素 trui(A,K):提取第k对角线以上的元素 2.下三角: tril(A):原理同上,提取后剩余的部分用0填充,组成和原来一样规模的矩阵。 三.矩阵的转置 1. 四.矩阵的旋转 rot90(A,K)将矩阵A逆时针旋转90度的k倍。 五.矩阵的翻转 1.左右翻转:fliplr(A) 第一列与最后一列对换,其他的依次类推。 2.上下翻转:flipud(A) 上下交换。 六.矩阵求逆 使得矩阵A,B;AB=BA=I Inv(A)求方阵的逆矩阵; 七.矩阵的行列式 |A|:det(A):det(A负一次方)=1/det(A) 八.矩阵的迹 trace(A) 九.矩阵的秩 rank(A) 十.向量和矩阵的范数 向量1--范数:向量元素的绝对值 norm[V,1]; 向量2--范数:向量元素的平方和的平方根 norm[V]或norm[V,2]; 向量无穷--范数:所有向量元素绝对值中的最大值 norm[V,inf]; 十一.矩阵的条件数 矩阵的条件数等于A的范数与A的逆矩阵的范数的乘积; 条件数越接近于1,矩阵的性能越好,反之,矩阵的性能越差。 cond[A,1]; cond[A]或cond[A,2]; cond[A,inf]; 十二.矩阵的特征向量值和特征向量 E=eig(A);求矩阵A的全部特征值,构成向量E, [X,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D’,并产生矩阵X,X各列是相应的特征向量。 十三.稀疏矩阵 A=sparse(S):将矩阵S转化为稀疏存储方式的矩阵A。 S=full(A):将矩阵A转化为完全存储方式的矩阵S。 [B,d]=spdiags(A):从带状稀疏矩阵A中提取全部非0对角线元素赋给矩阵B及其这些非0对角线的位置向量d/ A=spdiags[B,d,m,n]:产生带状稀疏矩阵的稀疏存储矩阵A,其中m,n为原带状稀疏矩阵的行数于列数,矩阵B的第i列即为原带状稀疏矩阵的第i条非0对角线,向量d为原带状稀疏矩阵所有非0对角线位置。 |
2023-10-27
2022-08-15
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