MATLAB 向量与矩阵运算编程技巧

最新推荐文章于 2025-07-11 18:53:18 发布
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本文介绍了MATLAB中向量和矩阵的创建、索引、运算及逻辑操作等编程技巧，帮助提升在科学和工程计算中的效率。

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MATLAB 向量与矩阵运算编程技巧

在 MATLAB 中，向量和矩阵是常见的数据结构，它们在许多科学和工程应用中起着重要的作用。本文将介绍一些有用的向量和矩阵运算编程技巧，以帮助您更高效地处理这些数据结构。

  1. 向量和矩阵的创建

在 MATLAB 中，可以使用以下方法创建向量和矩阵：

% 创建向量
v = [1 2 3 4 5];

% 创建行矩阵
row_matrix = [
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MATLAB向量与矩阵计算的编程技巧
CodeGu的博客
08-06 546
因此，深入了解MATLAB向量和矩阵的运算方式非常重要，这样就能更有效地处理和分析各种数据。在本文中，将分享一些有用的编程技巧和方法，这些技巧可以帮助您更加高效地使用MATLAB进行向量和矩阵的计算。在MATLAB中，我们可以使用eig函数来计算矩阵的特征值和特征向量，使用qr函数来进行QR分解，使用svd函数来进行奇异值分解。在MATLAB中，我们可以使用inv函数来计算矩阵的逆，det函数来计算矩阵的行列式。在MATLAB中，我们可以使用加减乘除等运算符来进行向量和矩阵的基本运算。c = a + b;
【MATLAB】MATLAB向量与矩阵运算编程技巧
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-03 1347
目录1.常见矩阵生成函数2.冒号运算符3.矩阵的旋转4.改变矩阵的形状：reshape5.查看矩阵的大小：size6.线性代数运算的MATLAB命令7.特征值和特征向量 8.Matlab中常见数学函数zeros(m,n)生成一个 m 行 n 列的零矩阵，m=n 时可简写为 zeros(n)ones(m,n)生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, m=n 时可写为 ones(n)eye(m,n)生成一个主对角线全为 1 的 m 行 n 列矩阵, m=n 时可简写为 eye(n)，即
MATLAB中的矩阵与向量运算【MATLAB】
一键难忘的博客
09-25 4136
本文详细介绍了MATLAB中的矩阵和向量运算，从基本的加减乘除到高级的矩阵分解与工程应用。我们通过实例展示了如何在MATLAB中使用矩阵运算来解决实际问题，如线性方程组求解、最小二乘法拟合、动态系统模拟和电路分析等。掌握这些矩阵运算不仅能提升你在MATLAB中的编程效率，还能在工程计算、科学研究中提供有力的支持。希望通过本文的讲解，读者能够更好地理解和应用MATLAB中的矩阵与向量运算。
MATLAB 向量和矩阵
小嗷犬的博客
10-22 3197
上面的两个方法都可以创建等间距向量，但它们创建出的向量都是行向量，如何得到等间距的列向量呢？如果我们知道向量中所需的元素数目（而不是每个元素之间的间距），则可以改用。我们也可以在创建时就进行转置，此时我们使用圆括号。包含许多函数，可帮助我们创建常用的矩阵，如。为我们创建等间距向量提供了更简便的写法。，单个称为标量的数值实际上是一个。这样我们能够得到一个包含元素。来生成一个等间距的向量，同时。为我们提供了转置运算符。来将一个向量进行转置。
MATLAB向量与矩阵运算
weixin_43794332的博客
04-11 1174
1.向量生成 x=[1,2,3];y=[2,3,4]; A=[x,y],b=[x,y] 2.常见矩阵生成函数 zeros(m,n) 生成一个m行n列的零矩阵，m=n时可以简写成zeros（n） ones(m,n) 元素全是1的矩阵 – – eye(m,n) 生成主对角线全是1的m行n列矩阵，m=n简写成eye(n) – – diag(X) 若X是矩阵，则diag(...
Matlab 高效编程：用矩阵运算替代循环
weixin_31268759的博客
03-15 1108
在 Matlab 中，循环（如 for 或 while）虽然易于理解，但可能导致性能瓶颈，尤其是处理大规模数据时。矩阵运算的向量化是 Matlab 高效编程的核心，利用内置函数和矩阵操作避免逐元素处理，可显著提升代码速度（有时甚至提速百倍）。本文将通过实例演示如何将循环逻辑转化为矩阵运算。
matlab矩阵向量化,矩阵向量化运算
weixin_39816946的博客
04-04 2198
定理 6 设 AXB可乘,则有 AXB 0, X A 0或B 0 定理 7 设 x' Ay 0,x,y A 0 定理 6 和定理 7 的证明可按矩阵向量化运算进行(Kronecker 积). .. . §3 Am 与相容线性方程组的极小范数解定义 1 设 A Rmn ,称......1)生成四个指数运算结果 A=[1,2;3,4]; B1=A.^ B2=.^A %等式两边进行若进行对数操作,可得 ...
MATLAB01:基本的数学运算与矩阵运算
热门推荐
ncepu_Chen的博客
11-12 13万+
MATLAB01:基本的数学运算与矩阵运算MATLAB基本语法变量变量名保留变量不适合做变量名变量不应当覆盖内置函数MATLAB的调用优先级变量类型数字型变量的显示格式MATLAB命令行使用MATLAB进行数字运算使用MATLAB计算数学表达式MATLAB内置的数学函数使用MATLAB进行矩阵运算定义矩阵向终端输入矩阵使用冒号运算符创建向量定义特殊矩阵矩阵的索引矩阵的操作操作矩阵的运算符操作矩阵的...
矩阵列向量化 matlab,MatLab 向量化技巧
weixin_34220317的博客
03-22 2267
MatLab 向量化技巧家家 @ 2007-05-17 13:53大家都知道MatLab是一种解释性语言，它的长处在矩阵运算。因此需要将问题尽量用矩阵表示，并且要避免对单个矩阵元素操作，而用整体矩阵运算。一个重要过程就是所谓将问题矢量化(vectorizing)。一个问题是如果需要对矩阵的不同元素作不同操作，那么怎么办？举个例子对矩阵X，作A=5*sin(X)/X，显然当X某元素->0时，A...
Matlab向量与矩阵运算详解：生成与操作
Matlab是一种强大的数值计算工具，尤其在处理向量和矩阵运算方面极其便捷。本文将深入探讨如何在Matlab中进行向量与矩阵的生成，以及一系列基本操作。 首先，向量的生成可以通过直接输入法和特殊的运算符实现。直接...
Matlab.zip_matlab向量运算_求矩阵的特征向量_矩阵初等变换_矩阵相关性
07-14
例如，对于矩阵`A`，输入`[V,D] = eig(A)`将返回特征向量矩阵`V`和特征值对角矩阵`D`。特征向量是满足`Av = λv`的非零向量，其中`λ`是对应的特征值，这对于分析矩阵的性质和解线性方程组至关重要。 矩阵的初等...
【MATLAB编程】变量、向量与矩阵基础操作：数据定义及格式控制详解
05-26
③熟悉向量和矩阵的创建方法，为后续更复杂的线性代数运算打下基础。 阅读建议：建议读者跟随文中提供的实例，在MATLAB环境中亲手实践，以便更好地理解和记忆相关概念和操作。同时，尝试修改示例代码，探索更多可能...
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-06 876
matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
基于MATLAB的图片和视频时间戳识别与可视化系统
huanghm88的专栏
07-07 141
基于MATLAB的时间戳识别与可视化系统摘要 本文提出了一种基于MATLAB的图片和视频时间戳识别系统，结合传统OCR技术和深度学习方法实现高效的时间信息提取。系统采用模块化设计，包含数据输入、预处理、时间戳定位、字符识别、后处理和可视化六大模块。关键技术包括：基于MSER的文本区域检测、CNN深度学习模型的时间戳定位、CRNN字符识别算法，以及针对视频的逐帧处理框架。实验结果表明，该系统能够有效处理不同来源和格式的媒体文件中的时间信息，并通过MATLAB强大的可视化工具实现识别结果的多维度展示。该系统在监
永磁同步电机无速度算法--基于自适应锁相环的滑模观测器
最新发布
m0_45796409的博客
07-11 171
介绍了一种自适应正交锁相环（AQPLL），用于提高无传感器高速永磁同步电机（PMSM）的动态性能。以固定带宽工作的传统正交锁相环（QPLL）往往在抗干扰性能和相位延迟之间进行权衡。AQPLL可以开始以低带宽运行，而带宽在电机加速过程中实时调整。因此，位置估计误差被快速最小化，从而正确解耦转子电流和更高的可用扭矩。
基于Matlab多特征融合的可视化指纹识别系统
ZSW1218的博客
07-09 620
针对中小规模（百级）指纹模板库中常见的脊线断裂、噪声干扰以及结果缺乏可解释性等难点，本文提出并实现了一种基于多特征融合的可视化指纹识别系统。
MATLAB软件授权管理难题与优化建议
2501_92670650的博客
07-11 473
《MATLAB授权管理优化策略》摘要：针对企业普遍存在的MATLAB许可证"排队与闲置并存"问题，本文分析了五大管理痛点：并发排队、长期挂证、预算决策难、模块闲置等。究其原因在于缺乏实时监控、授权池共用混乱、权限匹配不当和部门沟通脱节。提出五项优化建议：建立监控平台、设置释放机制、精细权限分配、隔离授权池和数据化决策。案例显示某企业实施后使用率从55%提升至85%，排队问题基本解决。建议企业通过智能调度替代简单扩容，实现资源高效利用与成本控制的平衡。（149字）
MATLAB | 绘图复刻（二十一）| 扇形热图+小提琴图
slandarer的博客
07-07 590
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LabVIEW 数字孪生供热系统
bjcyck的博客
07-10 1036
本文提出基于LabVIEW与Matlab的数字孪生供热系统平台，通过西门子、NI等工业级硬件采集数据，利用LabVIEW实现实时数据处理与可视化，结合Matlab的MPA-ANN智能算法优化控制参数，形成"物理-数字-优化"闭环。该系统解决了传统供热能耗高、调控粗放问题，实现了150个供热站的精细化管控。硬件选型注重工业兼容性，软件架构采用三层设计，开发效率较传统方式提升60%。针对系统集成中的兼容性、实时性和算法优化问题，提出了数据格式统一、并行循环处理及算法改进等解决方案，最终将控制
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