matlab中矩阵基本运算命令.docx

1.1矩阵的表示

1.2矩阵运算

1.2.14特殊运算

1．矩阵对角线元素的抽取

函数diag

格式X = diag(v,k)% 以向量 v 的元素作为矩阵 X 的第 k 条对角线元素，当 k=0 时， v 为 X 的主对角线；当 k>0 时，v 为上方第 k 条对角线；当 k<0 时， v 为下方第 k 条对角线。

X = diag(v)% 以 v 为主对角线元素，其余元素为 0 构成 X。

v = diag(X,k)%抽取 X 的第 k 条对角线元素构成向量 v。k=0：抽取主对角线元素； k>0 ：抽取上方第 k 条对角线元素；k<0 抽取下方第 k 条对角线元素。

v = diag(X)% 抽取主对角线元素构成向量 v。

2．上三角阵和下三角阵的抽取

函数tril% 取下三角部分

格式L = tril(X)%抽取 X 的主对角线的下三角部分构成矩阵L

L = tril(X,k)% 抽取 X 的第 k 条对角线的下三角部分； k=0 为主对角线； k>0 为主对角线以上； k<0 为主对角线以下。

函数triu% 取上三角部分

格式U = triu(X)%抽取 X 的主对角线的上三角部分构成矩阵U

U = triu(X,k)% 抽取 X 的第 k 条对角线的上三角部分； k=0 为主对角线； k>0 为主对角线以上； k<0 为主对角线以下。3．矩阵的变维

矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape，”前者主要针对 2 个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对

于一个矩阵的操作。

（1）“：”变维

（2）Reshape 函数变维

格式 B = reshape(A,m,n)%返回以矩阵 A 的元素构成的 m×n 矩阵 B

B = reshape(A,m,n,p,)% 将矩阵 A 变维为 m×n×p×

B = reshape(A,[m n p])%同上

B = reshape(A,siz)% 由 siz 决定变维的大小，元素个数与 A 中元素个数

相同。

（5）复制和平铺矩阵

函数repmat

格式 B = repmat(A,m,n)% 将矩阵 A 复制 m×n 块，即 B 由 m×n 块 A 平铺而成。

B = repmat(A,[m n])%与上面一致

B = repmat(A,[m n p]) %B 由 m×n×p× 个 A 块平铺而成

repmat(A,m,n)%当 A 是一个数 a 时，该命令产生一个全由 a 组成的 m×n 矩阵。

1.3矩阵分解

1.3.1Cholesky 分解

函数chol

格式R = chol(X)% 如果 X 为 n 阶对称正定矩阵，则存在一个实的非奇异上三角阵R，满足 R'*R = X ；若 X 非正定，则产生错误信息。

[R,p] = chol(X)% 不产生任何错误信息，若X 为正定阵，则p=0 ，R 与上相同；若X 非正定，则p 为正整数， R 是有序的上三角阵。

1.3.2 LU 分解

矩阵的三角分解又称LU 分解，它的目的是将一个矩阵分解成一个下三角矩阵L 和一个上三角矩阵U 的乘积，即 A=LU 。函数lu

格式[L,U] = lu(X)%U 为上三角阵， L 为下三角阵或其变换形式，满足LU=X 。

[L,U,P] = lu(X)%U 为上三角阵， L 为下三角阵， P 为单位矩阵的行变换矩阵，满足LU=PX 。

1.3.3 QR 分解

将矩阵 A 分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的乘积。

函数qr

格式[Q,R] = qr(A)% 求得正交矩阵 Q 和上三角阵 R，Q 和 R 满足 A=QR 。

[Q,R,E] = qr(A)% 求得正交矩阵 Q 和上三角阵 R，E 为单位矩阵的变换形式， R 的对角线元素按大小降序排列，满足AE=QR 。

[Q,R] = qr(A,0)% 产生矩阵 A 的“经济大小”分解

[Q,R,E] = qr(A,0)%E 的作用是使得 R 的对角线元素降序，且 Q*R=A(:, E) 。

R = qr(A)% 稀疏矩阵 A 的分解，只产生一个上三角阵 R ，满足 R'*R = A'*A ，这种方法计算 A'*A 时减少了内在数字信息的损耗。

[C,R] = qr(A,b)%用于稀疏最小二乘问题： minimize||Ax-b|| 的两步解： [C,R] = qr(A,b) ，x = R\c 。

R = qr(A,0)%针对稀疏矩阵 A 的经济型分解

[C,R] = qr(A,b,0)% 针对稀疏最小二乘问题的经济型分解

函数qrdelete

格式[Q,R] = qrdelete(Q,R,j)% 返回将矩阵 A 的第 j 列移去后的新矩阵的 qr 分解

函数qrinsert

格式[Q,R] = qrinsert(Q,R,j,x)% 在矩阵 A 中第 j 列插入向量 x 后的新矩阵进行 qr 分解。若 j 大于 A 的列数，表示在

A 的最后插入列 x。

1.3.6特征值分解

函数eig

格式 d = eig(A)%求矩阵 A 的特征值 d，以向量形式存放 d 。

d = eig(A,B)%A 、B 为方阵，求广义特征值 d，以向量形式存放 d。

[V,D] = eig(A)% 计算 A 的特征值对角阵 D 和特征向量 V，使 AV=VD 成立。

[V,D] = eig(A,'nobalance')% 当矩阵 A 中有与截断误差数量级相差不远的值时，该指令可能更精确。'nobalance' 起误差调节作用。

[V,D] = eig(A,B)% 计算广义特征值向量阵 V 和广义特征值阵 D ，满足 AV=BVD 。

[V,D] = eig(A,B,flag)% 由 flag 指定算法计算特征值 D 和特征向量 V，flag 的可能值为：'chol'表示对 B 使用 Cholesky 分解算法，这里 A 为对称 Hermitian 矩阵， B 为正定阵。 'qz' 表示使用 QZ 算法，这里 A、B 为非对称或非 Hermitian 矩阵。

说明一般特征值问题是求解方程：解的问题。广义特征值问题是求方程：解的问题。

1.3.7奇异值分解

函数svd

格式s = svd (X)% 返回矩阵 X 的奇异值向量

[U,S,V] = svd (X)% 返回一个与 X 同大小的对角矩阵S，两个酉矩阵 U 和 V，且满足 = U*S*V' 。若 A 为 m×n 阵，则U 为 m×m 阵， V 为 n×n 阵。奇异值在 S 的对角线上，非负且按降序排列。

[U,S,V] = svd (X,0)% 得到一个“有效大小”的分解，只计算出矩阵U 的前 n 列，矩阵 S 的大小为 n×n。

1.4线性方程的组的求解

我们将线性方程的求解分为两类：一类是方程组求唯一解或求特解，另一类是方程组求无穷解即通解。可以通过系数矩

阵的秩来判断：

若系数矩阵的秩r=n（n 为方程组中未知变量的个数），则有唯一解；

若系数矩阵的秩r

线性方程组的无穷解= 对应齐次方程组的通解 +非齐次方程组的一个特解；其特解的求法属于解的第一类问题，通解部分属第二类问题。

1.4.1求线性方程组的唯一解或特解（第一类问题）

这类问题的求法分为两类：一类主要用于解低阶稠密矩阵——直接法；另一类是解大型稀疏矩阵——迭代法。1．利用矩阵除法求线性方程组的特解（或一个解）

方程： AX=b

解法： X=A\b

2．利用矩阵的 LU 、QR 和 cholesky 分解求方程组的解

（1）LU 分解：

LU 分解又称 Gauss消去分解，可把任意方阵分解为下三角矩阵的基本变换形式（行交换）和上三角矩阵的乘积。即 A=LU ，L 为下三角阵， U 为上三角阵。

则： A*X=b变成 L*U*X=b

所以 X=U\(L\b)这样可以大大提高运算速度。

命令[L，U]=lu (A)

（2）Cholesky 分解

若 A 为对称正定矩阵，则Cholesky 分解可将矩阵 A 分解成上三角矩阵和其转置的乘积，即：其中R为上三角阵。方程A*X=b变成

所以

（3）QR 分解

对于任何长方矩阵A，都可以进行 QR 分解，其中 Q 为正交矩阵， R 为上三角矩阵的初等变换形式，即：A=QR

方程A*X=b变形成QRX=b

所以X=R\(Q\b)

1.4.2求线性齐次方程组的通解

在 Matlab 中，函数 null 用来求解零空间，即满足A?X=0 的解空间，实际上是求出解空间的一组基（基础解系）。

格式z = null% z 的列向量为方程组的正交规范基，满足。

%z 的列向量是方程 AX=0 的有理基

1.4.3求非齐次线性方程组的通解

非齐次线性方程组需要先判断方程组是否有解，若有解，再去求通解。

因此，步骤为：

第一步：判断 AX=b 是否有解，若有解则进行第二步

第二步：求 AX=b 的一个特解

第三步：求 AX=0 的通解

第四步： AX=b 的通解 = AX=0 的通解 +AX=b 的一个特解。

1.6秩与线性相关性

1.6.1矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性

矩阵 A 的秩是矩阵 A 中最高阶非零子式的阶数；向量组的秩通常由该向量组构成的矩阵来计算。

函数rank

格式k = rank(A)%返回矩阵 A 的行（或列）向量中线性无关个数

k = rank(A,tol)%tol为给定误差

1.6.2求行阶梯矩阵及向量组的基

行阶梯使用初等行变换，矩阵的初等行变换有三条：

1．交换两行（第i、第j两行交换）

2．第 i 行的 K 倍

3．第 i 行的 K 倍加到第 j 行上去

通过这三条变换可以将矩阵化成行最简形，从而找出列向量组的一个最大无关组，Matlab 将矩阵化成行最简形的命令是rref 或 rrefmovie 。

函数rref或 rrefmovie

格式R = rref(A)% 用高斯—约当消元法和行主元法求 A 的行最简行矩阵R

[R,jb] = rref(A)%jb 是一个向量，其含义为：r = length(jb)为 A 的秩； A(:, jb) 为 A 的列向量基； jb 中元素表示基向量所在的列。

[R,jb] = rref(A,tol)%tol为指定的精度

rrefmovie(A)%给出每一步化简的过程

1.7稀疏矩阵技术

1.7.1稀疏矩阵的创建

函数sparse

格式S = sparse(A)%将矩阵A 转化为稀疏矩阵形式，即由 A 的非零元素和下标构成稀疏矩阵S。若 A 本身为稀疏矩阵，则返回 A 本身。

S = sparse(m,n)% 生成一个m×n 的所有元素都是0 的稀疏矩阵

S = sparse(i,j,s)%生成一个由长度相同的向量i，j 和 s 定义的稀疏矩阵S，其中 i，j 是整数向量，定义稀疏矩阵的元

素位置 (i,j)，s 是一个标量或与 i，j 长度相同的向量，表示在 (i,j) 位置上的元素。

S = sparse(i,j,s,m,n)% 生成一个 m× n 的稀疏矩阵， (i,j) 对应位置元素为 si ，m = max(i) 且 n =max(j) 。

S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)%生成一个 m×n 的含有 nzmax 个非零元素的稀疏矩阵S，nzmax 的值必须大于或者等于向量 i 和 j 的长度。

1.7.2将稀疏矩阵转化为满矩阵

函数full

格式A=full(S)%S 为稀疏矩阵， A 为满矩阵。

1.7.3 稀疏矩阵非零元素的索引

函数find

格式k = find(x)%按行检索 X 中非零元素的点，若没有非零元素，将返回空矩阵。

[i,j] = find(X)% 检索 X 中非零元素的行标 i 和列标 j

[i,j,v] = find(X)% 检索 X 中非零元素的行标 i 和列标 j 以及对应的元素值 v

1.7.4外部数据转化为稀疏矩阵

函数spconvert

格式S=spconvert(D)%D 是只有 3 列或 4 列的矩阵

说明：先运用 load 函数把外部数据（.mat 文件或 .dat 文件）装载于 MATLAB 内存空间中的变量T；T 数组的行维为 nnz 或nnz+1 ，列维为 3（对实数而言）或列维为 4（对复数而言）； T 数组的每一行（以 [i,j,Sre,Sim] 形式）指定一个稀疏矩

阵元素。

1.7.5基本稀疏矩阵

1．带状（对角）稀疏矩阵

函数格式spdiags

[B,d] = spdiags(A)%从矩阵 A 中提取所有非零对角元素，这些元素保存在矩阵 B 中，向量 d 表示非零元素的

对角线位置。

B = spdiags(A,d) A = spdiags(B,d,A)%从 A 中提取由 d 指定的对角线元素，并存放在 B 中。

% 用 B 中的列替换 A 中由 d 指定的对角线元素，输出稀疏矩阵。

A = spdiags(B,d,m,n)% 产生一个 m×n 稀疏矩阵 A，其元素是

B 中的列元素放在由 d 指定的对角线位置上。

2．单位稀疏矩阵

函数speye

格式S = speye(m,n)

S = speye(n)% 生成% 生成 m×n 的单位稀疏矩阵n×n 的单位稀疏矩阵

3．稀疏均匀分布随机矩阵函数sprand

格式R = sprand(S)

R = sprand(m,n,density)

R = sprand(m,n,density,rc)

%生成与 S 具有相同稀疏结构的均匀分布随机矩阵

% 生成一个 m×n 的服从均匀分布的随机稀疏矩阵，非零元素的分布密度是density 。% 生成一个近似的条件数为1/rc、大小为 m×n 的均匀分布的随机稀疏矩阵。

4．稀疏正态分布随机矩阵

函数sprandn

格式R = sprandn(S)% 生成与 S 具有相同稀疏结构的正态分布随机矩阵。

R = sprandn(m,n,density)%生成一个 m× n 的服从正态分布的随机稀疏矩阵，非零元素的分布密度是density 。

R = sprandn(m,n,density,rc)% 生成一个近似的条件数为 1/rc、大小为 m×n 的均匀分布的随机稀疏矩阵。

5．稀疏对称随机矩阵

函数sprandsym

格式R = sprandsym(S)% 生成稀疏对称随机矩阵，其下三角和对角线与 S 具有相同的结构，其元素服从均值为0 、方差为 1 的标准正态分布。

R = sprandsym(n,density)%生成 n×n 的稀疏对称随机矩阵，矩阵元素服从正态分布，分布密度为density 。

R = sprandsym(n,density,rc)%生成近似条件数为 1/rc 的稀疏对称随机矩阵

R = sprandsym(n,density,rc,kind)% 生成一个正定矩阵，参数 kind 取值为 kind=1 表示矩阵由一正定对角矩阵经随机Jacobi 旋转得到，其条件数正好为1/rc；kind=2 表示矩阵为外积的换位和，其条件数近似等于1/rc；kind=3 表示生成一个与矩阵 S 结构相同的稀疏随机矩阵，条件数近似为1/rc ，density 被忽略。

1.7.6稀疏矩阵的运算

1．稀疏矩阵非零元素的个数

函数nnz

格式n = nnz(X)% 返回矩阵 X 中非零元素的个数

2．稀疏矩阵的非零元素

函数nonzeros

格式s = nonzeros(A)% 返回矩阵 A 中非零元素按列顺序构成的列向量

3．稀疏矩阵非零元素的内存分配

函数nzmax

格式n = nzmax(S)% 返回非零元素分配的内存总数n

4．稀疏矩阵的存贮空间

函数spalloc

格式S = spalloc(m,n,nzmax)% 产生一个 m×n 阶只有 nzmax 个非零元素的稀疏矩阵，这样可以有效减少存贮空间

和提高运算速度。

5．稀疏矩阵的非零元素应用

函数spfun

格式 f = spfun('function',S)% 用 S 中非零元素对函数 'function' 求值，如果 'function' 不是对稀疏矩阵定义的，同样可

以求值。

6．把稀疏矩阵的非零元素全换为1

函数spones

格式R = spones(S)%将稀疏矩阵S 中的非零元素全换为1

1.7.7画稀疏矩阵非零元素的分布图形

函数spy

格式spy(S)% 画出稀疏矩阵S 中非零元素的分布图形。S 也可以是满矩阵。spy(S,markersize)% markersize为整数，指定点阵大小。

spy(S,'LineSpec')%'LineSpec'指定绘图标记和颜色

spy(S,'LineSpec',markersize)%参数与上面相同

MATLAB中的矩阵与向量运算

4.1 数组运算和矩阵运算 从外观形状和数据结构来看,二维数组和数学中的矩阵没有区别.但是,矩阵作为一种变换或映射算符的体现,矩阵运算有着明确而严格的数学规则.而数组运算是MATLAB软件所定义的规则,其目的是为了数据管理方面,操作简单,指令形式自然和执行计算有效.所以,在使用MATLAB时,特别要明确搞清数组运算和矩阵运算的区别.表 4.1.1 数组运算和矩阵运算指令形式和实质内涵 数组运算矩阵运算 指令含义指令含义 A.'非共轭转置A'共轭转置 A=s把标量s赋给数组A的每个元素 s+B把标量s分别与数组B的每个元素相加s-B, B-s标量s分别与数组B的元素之差 s.*A标量s分别与数组A的元素之积s*A标量s分别与矩阵A的元素之积 s./B, B.\s标量s分别被数组B的元素除s*inv(B)矩阵B的逆乘标量s A.^n数组A的每个元素的n次方A^n A为方阵时,矩阵A的n次方 A+B数组对应元素的相加A+B矩阵相加 A-B数组对应元素的相减A-B矩阵相减 A.*B数组对应元素的相乘A*B内维相同矩阵的乘积 A./B A的元素被B的对应元素除A/B A右除B B.\A一定与上相同B\A A左除B(一般与右除不同) exp(A)以e为底,分别以A的元素为指数,求幂expm(A) A的矩阵指数函数 log(A) 对A的各元素求对数logm(A) A的矩阵对数函数 sqrt(A) 对A的积各元素求平方根sqrtm(A) A的矩阵平方函数 从上面可以看到,数组运算的运算如:乘,除,乘方,转置,要加"点".所以,我们要特别注意在求"乘,除,乘方,三角和指数函数"时,两种运算有着根本的区别.另外,在执行数组与数组运算时,参与运算的数组必须同维,运算所得的结果数组也是总与原数组同维. 4.2 数组的基本运算 在MATLAB中,数组运算是针对多个数执行同样的计算而运用的.MATLAB以一种非常直观的方式来处理数组. 4.2.1 点转置和共轭转置 . ' ——点转置.非共轭转置,相当于conj(A'). >> a=1:5; >> b=a. ' b = 1 2 3 4 5 >> c=b. ' c = 1 2 3 4 5 这表明对行向量的两次转置运算便得到原来的行向量. ' ——共轭转置.对向量进行转置运算并对每个元素取其共轭.如: >> d=a+i*a

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述

MATLAB实验二 矩阵基本运算(一)答案

实验一 矩阵基本运算（一） （1）设A 和B 是两个同维同大小的矩阵，问： 1）A*B 和A.*B 的值是否相等？ ????? ?? =763514432A ???? ? ??=94 525 313 4B A=[2 3 4;4 1 5;3 6 7]; B=[4 3 1;3 5 2;5 4 9]; A*B, A.*B ans = 37 37 44 44 37 51 65 67 78 ans = 8 9 4 12 5 10 15 24 63 2）A./B 和B.\A 的值是否相等？ A=[2 3 4;4 1 5;3 6 7]; B=[4 3 1;3 5 2;5 4 9]; A./B, B./A

ans = 0.5000 1.0000 4.0000 1.3333 0.2000 2.5000 0.6000 1.5000 0.7778 ans = 2.0000 1.0000 0.2500 0.7500 5.0000 0.4000 1.6667 0.6667 1.2857 3）A/B和B\A的值是否相等？ A=[2 3 4;4 1 5;3 6 7]; B=[4 3 1;3 5 2;5 4 9]; A/B, B/A ans = -0.3452 0.5119 0.3690 0.7857 -0.7857 0.6429 -0.9762 1.3095 0.5952 ans = 110.0000 -15.0000 -52.0000

92.0000 -13.0000 -43.0000 -22.0000 4.0000 11.0000 4）A/B和B\A所代表的数学含义是什么？ 解： A/B是B*A的逆矩阵 B\A是B*A的逆矩阵 （2）写出完成下列操作的命令。 1）将矩阵A第2—5行中第1，3，5列元素赋给矩阵B。 A=[0.9501 0.4565 0.9218 0.4103 0.1389 0.0153 0.2311 0.0185 0.7382 0.8936 0.2028 0.7468 0.6068 0.8214 0.1763 0.0579 0.1987 0.4451 0.4860 0.4447 0.4057 0.3529 0.6038 0.9318 0.8913 0.6154 0.9355 0.8132 0.2722 0.4660 0.7621 0.7919 0.9169 0.0099 0.1988 0.4186] B=A(2:5,[1,3,5]) A = 0.9501 0.4565 0.9218 0.4103 0.1389 0.0153 0.2311 0.0185 0.7382 0.8936 0.2028 0.7468 0.6068 0.8214 0.1763 0.0579 0.1987 0.4451 0.4860 0.4447 0.4057 0.3529 0.6038 0.9318 0.8913 0.6154 0.9355 0.8132 0.2722 0.4660 0.7621 0.7919 0.9169 0.0099 0.1988 0.4186 B = 0.2311 0.7382 0.2028 0.6068 0.1763 0.1987 0.4860 0.4057 0.6038 0.8913 0.9355 0.2722 2）删除矩阵A的第7号元素。 A=rand(6,6); >> A(7)=[inf] A = 0.8385 Inf 0.1730 0.1365 0.2844 0.5155

matlab快捷键大全

1.使用“Tab”键可以在Matlab进行命令输入时补全变量名或者命令名； 2.使用“Ctrl+C”组合键能够强制从运行的或者进入死循环的Matlab程序中退出； 3.使用“上”“下”方向键能够调用Matlab的历史命令； 4.Matlab的变量命名规则注意： a.区分大小写； b.必须以字母开头； c.中间不能有空格、标点符号等； 5.在一条命令或语句的末尾加上一个分号，则Matlab就不会在屏幕上显示这条命令计算的结果； 6.在Matlab中，“...”(3个句点)称为“续行符”，表示同一语句的延续输入； 注意：只有当续行符出现在变量名和运算符之间，才能起到语句延续的作用。出现在一个变量名中间时，是不能实现语句延续的。换句话说，变量名不能分割成两行书写。 7.在进行三角函数运算时，Matlab使用的是“弧度制”而不是“角度制”； 8.选择需要注释的语句块以后，使用“Ctrl+R”可以进行Matlab语句注释；使用“Ctrl+T”可以进行语句块的解注释； 9.Matlab数组的下标是从“1”开始的，这点与C语言不同； 1 0.使用空格和逗号隔开的元素指定的是同一行的元素，使用分号或者回车分开的元素指定的是不同行的元素。 Q1：matlab有没有监视内存的方法? A：用函数whos。 Q2：如何解决matlab7.0命令窗口跳出一大堆java错误...

A：换matlab7的sp2。 Q3：自从安装matlab，一开机就在进程里有matlab。 能不能开机的时候进程就不运行matlab？ A：开始-->控制面板-->管理工具-->服务 把MATLAB Server的属性改成“手动”就行了。 Q4：退出matlab7程序运行的快捷键。 A：ctrl+q Q5：matlab7远程控制是否有限制？ A：不能远程控制,不过你可以先在你的remote机器上打开,然后就可以用了。 Q6：Matlab占用资源太多怎么办？ A：用matlab-nojvm启动（如果不需要图形界面）。 Q7：怎样给matlab添加新的toolbox？ A：在matlab的文件菜单里边添加路径，选set path。 Q8：请问matlab有没有命令可以调出历史输入啊？ A：command history窗口。 Q9：matlab7.0不能在64位的cpu下运行？ A：matlab应该是依赖于自己的虚拟机的 但是好像这个虚拟机是在IA32里面作出来的，所以，应该找个带64位的java虚拟机替换原来的，不过不一定能行or so,记不清了） Q10：matlab有没有注释一段的功能？ A：选中一段代码，ctrl r就是区段注释 选中一段代码，ctrl t取消区段注释

2-matlab矩阵的代数运算 (1)

乘法运算乘法运算符为”*”，运算规则和现行代数中矩阵乘法运算相同，即放在前面的矩阵的行元素，分别与放在后面的矩阵的各列元素对应相乘并相加。 1、两个矩阵相乘：必须满足前一矩阵的列数等于后一矩阵的行数。 2、矩阵的数乘：返回数与矩阵中每一个元素相乘后的矩阵 3、向量的点乘（内积）：维数相同的两个向量的点乘；A.*B表示A与B对应的元素相乘，返回的是一个向量 4、向量点积： （1）C=dot(A,B) %若A、B为向量，A与B长度相同；若为矩阵，则A与B有相同维数 （2）C=dot(A,B,dim) %在dim维数中给出A与B的点积 5、向量叉乘：在数学上，两向量的叉乘是一个过两向量交点且垂直于两向量所在平面的向量。 （1）C=cross(A,B) %若A、B为向量，则返回A与B的叉乘，即C=AXB；若为矩阵，则返回一个3Xn矩阵，其中列是A与B对应列的叉积，A、B都是3Xn矩阵 （2）C=cross(A,B,dim) %在dim维数中给出向量A与B的叉积注：A与B必须具有相同维数，size(A,dim)和size(B,dim)必须是3 6、矩阵卷积和多项式乘法：w=conv(u,v) （反褶积deconv(u,v)）长度为m的向量序列u和长度为n的向量序列v的卷积定义为 ∑ = + = k 1 j j) -1 u(j)v(k )k( w，其中w向量序列长度为（m+n-1） 多项式的乘法实际上是多项式系数向量间的卷积运算，举例如下：展开多项式(s2+2s+2)(s+4)(s+1) >>w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1])) w = 1 7 16 18 8 >>p=poly2str(w,’s’) %将w表示成多项式 p=s^4 +7 s^3 +16 s^2 +18 s + 8 7、张量积 C=kron(A,B) %A为mxn矩阵，B为pxq矩阵，则C为mpxnq矩阵A与B的张量积定义为： 加、减运算加、减运算符为”+”、”--”。运算规则为对应元素相加、减 pow2函数命令：X=pow2(F,E)，表示F*2E；命令：X=pow2(E），表示2E 矩阵的代数 运算

MATLAB图像操作命令大全

MATLAB常用图像操作 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如：a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2. imshow imshow函数用于灰度图像文件的显示，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); 3. colorbar colorbar函数用显示图像的颜色条。 通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。有时也许想改变颜色使用的方法。函数caxis代表颜色轴，因为颜

色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。 [cmin,cmax]=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。如：i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); colorbar; 4 .figure figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)； 5.imagesc(a); caxis([-3 8]) ; colorbar; 标尺标度从-3，到8 显示标度尺。 三. 图像的变换 1. fft2 fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=fft2(i); 2. ifft2 ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=fft2(i);

matlab中的矩阵的基本运算命令范文

1.1 矩阵的表示 1.2 矩阵运算 1.2.14 特殊运算 1．矩阵对角线元素的抽取 函数diag 格式X = diag(v,k) %以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素，当k=0时，v为X的主对角线；当k>0时，v为上方第k条对角线；当k<0时，v为下方第k条对角线。 X = diag(v) %以v为主对角线元素，其余元素为0构成X。 v = diag(X,k) %抽取X的第k条对角线元素构成向量v。k=0：抽取主对角线元素；k>0：抽取上方第k条对角线元素；k<0抽取下方第k条对角线元素。 v = diag(X) %抽取主对角线元素构成向量v。 2．上三角阵和下三角阵的抽取 函数tril %取下三角部分 格式L = tril(X) %抽取X的主对角线的下三角部分构成矩阵L L = tril(X,k) %抽取X的第k条对角线的下三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。函数triu %取上三角部分 格式U = triu(X) %抽取X的主对角线的上三角部分构成矩阵U U = triu(X,k) %抽取X的第k条对角线的上三角部分；k=0为主对角线；k>0为主对角线以上；k<0为主对角线以下。3．矩阵的变维 矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape”，前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对于一个矩阵的操作。 （1）“：”变维 （2）Reshape函数变维 格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵B B = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×… B = reshape(A,[m n p…]) %同上 B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小，元素个数与A中元素个数 相同。 （5）复制和平铺矩阵 函数repmat 格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块，即B由m×n块A平铺而成。 B = repmat(A,[m n]) %与上面一致 B = repmat(A,[m n p…]) %B由m×n×p×…个A块平铺而成 repmat(A,m,n) %当A是一个数a时，该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。 1.3 矩阵分解 1.3.1 Cholesky分解 函数chol 格式R = chol(X) %如果X为n阶对称正定矩阵，则存在一个实的非奇异上三角阵R，满足R'*R = X；若X非正定，则产生错误信息。 [R,p] = chol(X) %不产生任何错误信息，若X为正定阵，则p=0，R与上相同；若X非正定，则p为正整数，R是有序的上三角阵。 1.3.2 LU分解

MATLAB常用函数大全

一、MATLAB常用的基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方 real(z)：复数z的实部 imag(z)：复数z的虚部 conj(z)：复数z的共轭复数 round(x)：四舍五入至最近整数 fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数 floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为分数表示 rats(x)：将实数x化为多项分数展开 sign(x)：符号函数(Signum function)。 当x<0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0; 当x>0时，sign(x)=1。 rem(x,y)：求x除以y的馀数 gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数 lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数 exp(x)：自然指数 pow2(x)：2的指数 log(x)：以e为底的对数，即自然对数或 log2(x)：以2为底的对数 log10(x)：以10为底的对数 二、MATLAB常用的三角函数 sin(x)：正弦函数 cos(x)：余弦函数

tan(x)：正切函数 asin(x)：反正弦函数 acos(x)：反馀弦函数 atan(x)：反正切函数 atan2(x,y)：四象限的反正切函数 sinh(x)：超越正弦函数 cosh(x)：超越馀弦函数 tanh(x)：超越正切函数 asinh(x)：反超越正弦函数 acosh(x)：反超越馀弦函数 atanh(x)：反超越正切函数 三、适用於向量的常用函数有： min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内积 cross(x, y): 向量x和y的外积 四、MATLAB的永久常数

MATLAB基本矩阵运算

Basic Matrix Operations 一、实验目的 1、掌握向量和矩阵的创建方法； 2、掌握向量和矩阵元素的索引方法； 3、掌握向量和矩阵的基本操作； 4、利用MATLAB编写程序进行矩阵运算。 二、基础知识 1、常见数学函数 函数名数学计算功能函数名数学计算功能 Abs(x) 实数的绝对值或复数的幅值floor(x) 对x朝-∞方向取整 Acos(x) 反余弦arcsin x gcd(m，n）求正整数m和n的最大公约数 acosh(x) 反双曲余弦arccosh x imag(x) 求复数x的虚部 angle(x) 在四象限内求复数 x 的相角lcm(m，n) 求正整数m和n的最小公倍数 asin(x) 反正弦arcsin x log(x) 自然对数（以e为底数） asinh(x) 反双曲正弦arcsinh x log10(x) 常用对数（以10为底数） atan(x) 反正切arctan x real(x) 求复数x的实部 atan2(x,y) 在四象限内求反正切Rem(m，n) 求正整数m和n的m/n之余数 atanh(x) 反双曲正切arctanh x round(x) 对x四舍五入到最接近的整数 ceil(x) 对x朝+∞方向取整sign(x) 符号函数：求出x的符号 conj(x) 求复数x的共轭复数sin(x) 正弦sin x cos(x) 余弦cos x sinh(x) 反双曲正弦sinh x cosh(x) 双曲余弦cosh x sqrt(x) 求实数x的平方根：x exp(x) 指数函数xe tan(x) 正切tan x fix(x) 对x朝原点方向取整tanh(x) 双曲正切tanh x 2、常量与变量 系统的变量命名规则：变量名区分字母大小写；变量名必须以字母打头，其后可以是任意字母，数字，或下划线的组合。此外，系统内部预先定义了几个有特殊意义和用途的变量，见下表： 特殊的变量、常量取值

MATLAB命令大全DOC

一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键——快捷键——说明 方向上键——Ctrl+P——返回前一行输入 方向下键——Ctrl+N——返回下一行输入 方向左键——Ctrl+B——光标向后移一个字符 方向右键——Ctrl+F——光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R——光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L——光标向左移一个字符 home ——Ctrl+A——光标移到行首 End——Ctrl+E——光标移到行尾 Esc——Ctrl+U——清除一行 Del——Ctrl+D——清除光标所在的字符 Backspace——Ctrl+H——删除光标前一个字符———— Ctrl+K——删除到行尾—— —— Ctrl+C——中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符： ＋：加，－：减，*：乘，/：除， \：左除^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。 2、常用函数表： sin( ) 正弦（变量为弧度） Cot( ) 余切（变量为弧度） sind( )正弦（变量为度数） Cotd( ) 余切（变量为度数） asin( ) 反正弦（返回弧度）

acot( ) 反余切（返回弧度） Asind( ) 反正弦（返回度数） acotd( ) 反余切（返回度数） cos( ) 余弦（变量为弧度） exp( ) 指数 cosd( ) 余弦（变量为度数） log( ) 自然对数 acos( ) 余正弦（返回弧度） log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦（返回度数） sqrt( ) 开方 tan( ) 正切（变量为弧度） realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切（变量为度数）—— abs( ) 取绝对值复数的模 atan( ) 反正切（返回弧度） angle( ) 返回复数的相位角 atand( ) 反正切（返回度数）—— mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。 4、常用常数的值： pi——3.1415926…….—— realmin——最小浮点数，2^-1022 i——虚数单位—— realmax 最大浮点数，（2－eps）2^1022 j——虚数单位—— Inf——无限值 eps——浮点相对经度＝2^-52——

Matlab常用函数数组及矩阵的基本运算

实验一 Matlab 常用函数、数组及矩阵的基本运算 一、 实验目的 1. 了解Matlab7.0软件工作界面结构和基本操作; 2. 掌握矩阵的表示方法及Matlab 常用函数; 3. 掌握数组及矩阵的基本运算. 二、 实验内容 1. 了解命令窗口(command widow)和变量空间(workspace)的作用,掌握清 除命令窗口(clc )和变量空间(clear)的方法.掌握查询函数(help)的方法. 2. 掌握保存和加载变量的方法. 加载变量:load 变量名. 3. 掌握掌握矩阵的表示方法: 给a,b,c 赋如下数据: ]6,46,23,4,2,6,3,8,0,1[,356838241248 7,278744125431-=??????????--=??????????=c b a 4. 求a+b,a*b,a.*b,a/b,a./b,a^2,a.^2的结果. 5. 将str1=electronic; str2 = information; str3 = engineering; 三个字符串连接 在一起成str = electronic information engineering. 6. 求矩阵a 的逆矩阵a -1，行列式计算。 (inv(a),det(a)) 三、 实验要求 1.上机操作,熟练掌握清除命令窗口和变量空间的方法、查询变量的方法、加载变量的方法。 2.第2道题请写出步骤。 3.对实验内容中第3-6项,写出指令,上机运行. 记录运行结果(数据)。 4.写出实验报告。 四、 实验结果 2. 用save 函数,可以将工作空间的变量保存成txt 文件或mat 文件等. 比如: save peng.mat p j 就是将工作空间中的p 和j 变量保存在peng.mat 中. 用load 函数,可以将数据读入到matlab 的工作空间中. 比如:load peng.mat 就是将peng.mat 中的所有变量读入matlab 工作空间中。

Matlab实验2-矩阵的基本运算

实验二、矩阵的基本运算 一、 问题 已知矩阵A 、B 、b 如下： ???????? ??????????-------------=0319481187638126542 86174116470561091143A ???????? ??????????------=503642237253619129113281510551201187851697236421B … []1187531=b 应用Matlab 软件进行矩阵输入及各种基本运算。 二、 实验目的： 熟悉Matlab 软件中的关于矩阵运算的各种命令 三、 预备知识 1、 、 2、 线性代数中的矩阵运算。 3、 本实验所用的Matlab 命令提示： （1）、矩阵输入格式：A =[a 11, a 12; a 21, a 22]；b =初始值：步长：终值； （2）、求A 的转置：A'； （3）、求A 加B ：A +B ； （4）、求A 减B ：A -B ； （5）、求数k 乘以A ：k*A ； （6）、求A 乘以B ：A*B ； （7）、求A 的行列式：det (A )； （8）、求A 的秩：rank (A )； … （9）、求A 的逆：inv (A )或(A )-1； （10）、B 右乘A 的逆：B/A ； （11）、B 左乘A 的逆：A \B ； （12）、求A 的特征值：eig (A )； （13）、求A 的特征向量矩阵X 及对角阵D ：[X ,D ]=eig (A )； （ （14）、求方阵A 的n 次幂：A ^n ；

（15）、A与B的对应元素相乘：A.*B； （16）、存储工作空间变量：save '文件名' '变量名'； （17）、列出工作空间的所有变量：whos； 四、《 五、实验内容与要求 1、输入矩阵A,B,b; >> A=[3,4,-1,1,-9,10;6,5,0,7,4,-16;1,-4,7,-1,6,-8;2,-4,5,-6,12,-8;-3,6,-7,8,-1,1;8,-4,9,1,3,0] B=[1 2 4 6 -3 2;7 9 16 -5 8 -7;8 11 20 1 5 5;10 15 28 13 -1 9;12 19 36 25 -7 23;2 4 6 -3 0 5] b=[1,3,5,7,8,11] | A = 3 4 -1 1 -9 10 6 5 0 7 4 -16 1 -4 7 -1 6 -8 2 -4 5 -6 12 -8 ^ -3 6 -7 8 -1 1 8 -4 9 1 3 0 B = 1 2 4 6 -3 2 7 9 16 -5 8 -7 ^ 8 11 20 1 5 5 10 15 28 13 -1 9 12 19 36 25 -7 23 2 4 6 - 3 0 5 b = ） 1 3 5 7 8 11 2、作X21=A'、X22=A+B、X23=A-B、X24=AB； >> X21=A' X22=A+B X23=A-B % X24=A*B X21 = 3 6 1 2 -3 8 4 5 -4 -4 6 -4 -1 0 7 5 -7 9 ; 1 7 -1 -6 8 1 -9 4 6 12 -1 3 10 -16 -8 -8 1 0 X22 = 4 6 3 7 -12 12 (

MATLAB命令大全

MATLAB命令大全 管理命令和函数 help：在线帮助文件 doc：装入超文本说明 what：M、MAT、MEX文件的目录列表 type：列出M文件 lookfor：通过help条目搜索关键字 which：定位函数和文件 demo：运行演示程序 path：控制MATLAB的搜索路径 Ctrl+Pause Break：退出死循环 管理变量和工作空间 Who:列出当前变量 Whos:列出当前变量（长表） Load:从磁盘文件中恢复变量

Save:保存工作空间变量 Clear：从内存中清除变量和函数 Pack：整理工作空间内存 Size：矩阵的尺寸 Length：向量的长度 Disp：显示矩阵或 与文件和操作系统有关的命令 Cd：改变当前工作目录 Dir：目录列表 Delete：删除文件 Getenv：获取环境变量值 !：执行DOS操作系统命令 Unix：执行UNIX操作系统命令并返回结果Diary：保存MATLAB任务 控制命令窗口

Cedit:设置命令行编辑 Clc:清命令窗口 Home:光标置左上角 Format:设置输出格式 Echo:底稿文件内使用的回显命令 More:在命令窗口中控制分页输出 启动和退出MATLAB Quit:退出MATLAB Startup:引用MATLAB时所执行的M文件Matlabrc:主启动M文件 一般信息 Info:MATLAB系统信息及Mathworks公司信息Subscribe:成为MATLAB的订购用户Hosted:MATLAB主服务程序的识别代号Whatsnew:在说明书中未包含的新信息

Ver:版本信息 操作符和特殊字符 + 加 —减 * 矩阵乘法 .* 数组乘法 ^ 矩阵幂 .^ 数组幂 \ 左除或反斜杠 / 右除或斜杠 ./ 数组除 Kron Kronecker张量积: 冒号 ( ) 圆括号 [ ] 方括号

matlab中矩阵基本运算命令.docx

1.1矩阵的表示 1.2矩阵运算 1.2.14特殊运算 1．矩阵对角线元素的抽取 函数diag 格式X = diag(v,k)% 以向量 v 的元素作为矩阵 X 的第 k 条对角线元素，当 k=0 时， v 为 X 的主对角线；当 k>0 时，v 为上方第 k 条对角线；当 k<0 时， v 为下方第 k 条对角线。 X = diag(v)% 以 v 为主对角线元素，其余元素为 0 构成 X。 v = diag(X,k)%抽取 X 的第 k 条对角线元素构成向量 v。k=0：抽取主对角线元素； k>0 ：抽取上方第 k 条对角线元素；k<0 抽取下方第 k 条对角线元素。 v = diag(X)% 抽取主对角线元素构成向量 v。 2．上三角阵和下三角阵的抽取 函数tril% 取下三角部分 格式L = tril(X)%抽取 X 的主对角线的下三角部分构成矩阵L L = tril(X,k)% 抽取 X 的第 k 条对角线的下三角部分； k=0 为主对角线； k>0 为主对角线以上； k<0 为主对角线以下。 函数triu% 取上三角部分 格式U = triu(X)%抽取 X 的主对角线的上三角部分构成矩阵U U = triu(X,k)% 抽取 X 的第 k 条对角线的上三角部分； k=0 为主对角线； k>0 为主对角线以上； k<0 为主对角线以下。3．矩阵的变维 矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape，”前者主要针对 2 个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对 于一个矩阵的操作。 （1）“：”变维 （2）Reshape 函数变维 格式 B = reshape(A,m,n)%返回以矩阵 A 的元素构成的 m×n 矩阵 B B = reshape(A,m,n,p,)% 将矩阵 A 变维为 m×n×p× B = reshape(A,[m n p])%同上 B = reshape(A,siz)% 由 siz 决定变维的大小，元素个数与 A 中元素个数 相同。 （5）复制和平铺矩阵 函数repmat 格式 B = repmat(A,m,n)% 将矩阵 A 复制 m×n 块，即 B 由 m×n 块 A 平铺而成。 B = repmat(A,[m n])%与上面一致 B = repmat(A,[m n p]) %B 由 m×n×p× 个 A 块平铺而成 repmat(A,m,n)%当 A 是一个数 a 时，该命令产生一个全由 a 组成的 m×n 矩阵。 1.3矩阵分解 1.3.1Cholesky 分解 函数chol 格式R = chol(X)% 如果 X 为 n 阶对称正定矩阵，则存在一个实的非奇异上三角阵R，满足 R'*R = X ；若 X 非正定，则产生错误信息。 [R,p] = chol(X)% 不产生任何错误信息，若X 为正定阵，则p=0 ，R 与上相同；若X 非正定，则p 为正整数， R 是有序的上三角阵。 1.3.2 LU 分解

MATLAB操作命令大全

m a t l a b命令 一、常用对象操作：除了一般w i n d o w s窗口的常用功能键外。 1、!d i r可以查看当前工作目录的文件。!d i r&可以在d o s状态下查看。 2、w h o可以查看当前工作空间变量名，w h o s可以查看变量名细节。 3、功能键：功能键快捷键说明方向上键C t r l+P返回前一行输入方向下键C t r l+N返回下一行输入方向左键C t r l+B光标向后移一个字符方向右键C t r l+F光标向前移一个字符C t r l+方向右键C t r l+R光标向右移一个字符C t r l+方向左键C t r l+L光标向左移一个字符h o m e C t r l+A光标移到行首E n d C t r l+E光标移到行尾E s c C t r l+U清除一行D e l C t r l+D清除光标所在的字符

B a c k s p a c e C t r l+H删除光标前一个字符 ?C t r l+K删除到行尾?C t r l+C中断正在执行的命令 4、c l c可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符：＋：加，－：减，*：乘，/：除，\：左除^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。 2、常用函数表：s i n()正弦（变量为弧度）C o t()余切（变量为弧度）s i n d()正弦（变量为度数）C o t d()余切（变量为度数）a s i n()反正弦（返回弧度）a c o t()反余切（返回弧度）A s i n d()反正弦（返回度数）a c o t d()反余切（返回度数）

matlab命令中文翻译大全要点

MATLAB命令中文翻译大全 MATLAB Translations 1. MATLAB命令大全 管理命令和函数 help 在线帮助文件 doc 装入超文本说明 what M、MAT、MEX文件的目录列表 type 列出M文件 lookfor 通过help条目搜索关键字 which 定位函数和文件 Demo 运行演示程序 Path 控制MATLAB的搜索路径 管理变量和工作空间 Who 列出当前变量 Whos 列出当前变量（长表） Load 从磁盘文件中恢复变量 Save 保存工作空间变量 Clear 从内存中清除变量和函数 Pack 整理工作空间内存 Size 矩阵的尺寸 Length 向量的长度 disp 显示矩阵或 与文件和*作系统有关的命令 cd 改变当前工作目录 Dir 目录列表 Delete 删除文件 Getenv 获取环境变量值 ! 执行DOS*作系统命令 Unix 执行UNIX*作系统命令并返回结果 Diary 保存MATLAB任务控制命令窗口 Cedit 设置命令行编辑 Clc 清命令窗口 Home 光标置左上角 Format 设置输出格式 Echo 底稿文件内使用的回显命令 more 在命令窗口中控制分页输出 启动和退出MATLAB Quit 退出MATLAB

Startup 引用MATLAB时所执行的M文件 Matlabrc 主启动M文件 一般信息 Info MATLAB系统信息及Mathworks公司信息 Subscribe 成为MATLAB的订购用户 hostid MATLAB主服务程序的识别代号 Whatsnew 在说明书中未包含的新信息2. MATLAB命令大全 Ver 版本信息 *作符和特殊字符 + 加 —减 * 矩阵乘法 .* 数组乘法 ^ 矩阵幂 .^ 数组幂 \ 左除或反斜杠 / 右除或斜杠 ./ 数组除 Kron Kronecker张量积 : 冒号 ( ) 圆括号 [ ] 方括号 . 小数点 .. 父目录 … 继续 , 逗号 ; 分号 % 注释 ! 感叹号 … 转置或引用 = 赋值 = = 相等 < > 关系*作符 & 逻辑与 | 逻辑或 ~ 逻辑非 xor 逻辑异或 逻辑函数 Exist 检查变量或函数是否存在

Matlab 矩阵运算

Matlab 矩阵运算 说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。 目录 第一部分：矩阵基本知识 一、矩阵的创建 1.直接输入法 2.利用Matlab函数创建矩阵 3.利用文件创建矩阵 二、矩阵的拆分 1.矩阵元素 2.矩阵拆分 3.特殊矩阵 三、矩阵的运算 1.算术运算 2.关系运算 3.逻辑运算 四、矩阵分析 1.对角阵 2.三角阵 3.矩阵的转置与旋转 4.矩阵的翻转 5.矩阵的逆与伪逆 6.方阵的行列式 7.矩阵的秩与迹 8.向量和矩阵的范数 9.矩阵的特征值与特征向量 五、字符串 六、其他 第二部分矩阵的应用 一、稀疏矩阵

1.稀疏矩阵的创建 2.稀疏矩阵的运算 3.其他 二、有限域中的矩阵 内容 第一部分：矩阵基本知识（只作基本介绍，详细说明请参考Matlab帮助文档） 矩阵是进行数据处理和运算的基本元素。在MATLAB中 a、通常意义上的数量（标量）可看成是”1*1″的矩阵； b、n维矢量可看成是”n*1″的矩阵； c、多项式可由它的系数矩阵完全确定。 一、矩阵的创建 在MATLAB中创建矩阵有以下规则： a、矩阵元素必须在”[ ]“内； b、矩阵的同行元素之间用空格（或”,”）隔开； c、矩阵的行与行之间用”;”（或回车符）隔开； d、矩阵的元素可以是数值、变量、表达式或函数； e、矩阵的尺寸不必预先定义。 下面介绍四种矩阵的创建方法： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式，冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是： e1:e2:e3，其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量，其调用格式为：linspace(a,b,n) ，其中a和b 是生成向量的第一个和最后一个元素，n是元素总数。可以看出来linspace(a, b,n)与a:(b-a)/(n-1):b等价。 2、利用MATLAB函数创建矩阵 基本矩阵函数如下： (1) ones()函数：产生全为1的矩阵，ones(n)：产生n*n维的全1矩阵，ones (m,n)：产生m*n维的全1矩阵； (2) zeros()函数：产生全为0的矩阵； (3) rand()函数：产生在（0，1）区间均匀分布的随机阵； (4) eye()函数：产生单位阵； (5) randn()函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 3、利用文件建立矩阵 当矩阵尺寸较大或为经常使用的数据矩阵，则可以将此矩阵保存为文件，在需要

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capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口 colperm 列排序置换向量 comet 彗星状轨迹图 comet3 三维彗星轨迹图 compass 射线图 compose 求复合函数 cond （逆）条件数 condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范 -1条件数估计 conj 复数共轭 contour 等位线 contourf 填色等位线 contour3 三维等位线