Matlab主要命令
五年级 记叙文 2457字 222人浏览 樱殇的海角

.Matlab 主要命令:

1.Matlab 中数量积:dot(a,b);矢量积:cross(a,b)

2.A+B, A-B, A*B , A.^2, A', inv(A), det(A) 分别表示:A,B 的和, 差, 积, 点乘方, 转置, 求逆以及A 的行列式

输入矩阵的方法:例,A=[1,2,1;2,3,3;2,2,2]

3.Matlab 中向量 a 的范数为:norm(a),若a=(x1,x2,...,xn),则norm(a)=(x1^2+x2^2+...+xn^2)^1/2

4.a,b 夹角的余弦

解法一:dot(a,b)/norm(a)/norm(b)

解法二:dot(a/norm(a),b/norm(b))

5.Matlab 中命令:mandist(A,B)计算A 中每个行向量与B 中每个列向量之间绝对距离,A 的行向量维数必须等于B 的列向量维数.

命令

功能

命令

功能

A+B

矩阵对应元素相加

std(A)

计算A 的各列标准差

A-B

矩阵对应元素相减

range(A)

计算矩阵A 的各列极差

A.*B

矩阵对应元素相乘

rank(A)

计算矩阵A 的秩

A./B

矩阵对应元素相除

A.^n

矩阵A 的各元素n 次方

A*B

矩阵A 左乘矩阵B

A^n

方阵A 的n 次方

k*A

常数k 乘矩阵A 的各元素

也可以表示矩阵的常规相乘

flipud(A)

将矩阵A 的元素上下翻转

A'

矩阵A 转置运算

fliplr(A)

将矩阵A 的元素左右翻转

inv(A)

矩阵A 的求逆运算

exp(A)

将矩阵A 的各元素做指数

mean(A)

计算A 的各列均值

log(A)

对矩阵A 的各元素取对数

var(A)

计算A 的各列方差

sqrt(A)

对A 的各元素求算术平方根

abs(A)

对A 的各元素取绝对值

sum(A)

计算A 的各列元素之和

Isprime

求质数,输出的是逻辑变量0,1不是数列

Sort

排序,第一输出数列,第二输出原来数列的的序号

6. 计算矩阵的特征值与特征向量:

[v,d] =eig (A)

sort(A):将矩阵A 中各列元素按照从小到大排列;

sort(A, 'descend'): 将矩阵A 中各列元素按照从大到小排列

[AA,I]=sort(A)输出第一个是排好序的数列,第二个是原来的数列的排序后的序号。

7. 计算矩阵的特征多项式

p=poly(A)

q=poly(sym(A))

8. 计算矩阵列向量之间的协方差矩阵与相关系数矩阵的命令分别为:

cov(A),corrcoef(A)

格式

功能

dist(X,Y)

计算X 中的每一行向量与Y 中的每个列向量之间的欧氏距离

mandist(X,Y)

计算X 中的每一行向量与Y 中的每个列向量之间的绝对距离

pdist(X, 'euclidean')

计算X 中的每一行向量之间的欧氏距离('euclidean' 可省略)

pdist(X, 'cityblock')

计算X 中的每一行向量之间的绝对距离

pdist(X,'minkowski',r)

计算X 中的每一行向量之间的闵可夫斯基距离

sqrt(mahal(X,G))

计算X 中的每一行向量与总体G 的马氏距离

注意:dist(X,Y)与mandist(X,Y)中要求X 的列数等于Y 的行数;sqrt(mahal(X,G))中G 的行数必须大于G 的列数.

命令

功能

norm(A,1)

矩阵A 的1范数

norm(A,2)

矩阵A 的2范数

norm(A,inf)

矩阵A 的无穷范数

norm(A, 'fro')

矩阵A 的Frobenius 范数

normr(A)

将矩阵A 的行向量单位化

normc(A)

将矩阵A 的列向量单位化

1-pdist(A,'cosine')

计算矩阵A 的行向量之间的夹角余弦

两个向量之间的夹角余弦的大小,反映了两个向量之间的相似程度,两个向量之间的夹角余弦越接近于1,表明两个向量之间越接近.

C=[A,b] %增广矩阵C.

D=rref(C) %将C 化成行最简化阶梯形

则D 的最后一列元素就是所求的解.

Matlab 中Z =null(A,'r')就是求AX=0的基础解系,其中 Z 的列向量即为所求基础解系 计算两个向量的夹角余弦,只需先将向量标准化,然后计算单位向量的数量积即可 多项式拟合

p=polyfit(X,Y,n).

可决系数

R2=1-sum((y-y1).^2)/sum((y-mean(y)).^2)

猜测曲线类型

[beta,r,J] = nlinfit(x,y,fun,beta0) x,y为原始数据,fun 是在M 文件中定义的函数,beta0是函数中参数的初始值;beta 为参数的最优值,r 是各点处的拟合残差,J 为雅克比矩阵的数值. NORMSPEC([a,b],MU,SIGMA)

用于做出随机变量在区间[a,b]上的正态密度曲线

已知X 的均值和标准差及概率p=P{X<x},求x 的命令为:

X = NORMINV(P,MU,SIGMA)

变异系数Std(x)./abs(mean(x))(同维向量应该点除)

命令

功能

[V,D] = EIG(X)

求矩阵X 的特征值与特征向量 normr(A)

将矩阵A 的行向量单位化 normc(A)

将矩阵A 的列向量单位化 Z =null(A,'r')

求AX=0的基础解系(Z的列向量) rref(C)

将C 化成行最简化阶梯形矩阵 norm(A)

矩阵A 的普范数(2范数) norm(A,1)

矩阵A 的列范数(1-范数) norm(A,inf)

矩阵A 的行范数(无穷大范数) norm(A, 'fro' )

矩阵A 的Frobenius 范数 ones(n,m)

表示元素全为1的n ×m 矩阵 zeros(n,m)

产生n ×m 维零矩阵

max(A)

计算矩阵A 的各列元素的最大值 min(A)

计算矩阵A 的各列元素的最小值 range(A)

计算矩阵A 的各列元素的极差 sum(A)

计算矩阵A 的各列元素的和 abs(A)

将矩阵A 中各元素取绝对值 eye(n)

产生n 阶单位矩阵