matlab学习笔记1——基本知识和矩阵基本运算

MATLAB中对于矩阵的算术运算、关系运算、逻辑运算、转置、求逆、求和和求积 MATLAB中对于矩阵的算术运算、关系运算、逻辑运算、转置、求逆、求和和求积,其中算术运算主要包括加减乘除次方、关系运算包括大于、大于等于、小于、小于等于、等于、不等于等,逻辑运算包括与、或、非、异或等操作。 阅读详情

matlab学习笔记1

一些函数和基本知识

1.开方:sqrt(x)
2.对数:log(x), log10(x), log2(x), etc.
3.三角函数是弧度制。
4.pi 就是Π。
5.variable:变量。“=”:equal sign,表示赋值。两边是LHS和RHS。变量的default type是double。
6.who:显示所有的变量
whos:显示所有变量并给出它们的信息。
7.特殊变量:Inf:无穷大
NaN:not a number
别用keyword。
8.数组里面的元素从1号元素开始[^1]。
9.clear xx:将变量xx从工作区消除。
format long:显示很多位小数。
format rat:显示分数
format bank:显示小数
11.如果某一行有分号,命令行就不会显示其运算结果。否则显示。
12.命令行窗口可以通过按键盘上的“上”“下”来查阅。

矩阵的运算

  1. 矩阵的输入:
    row vector:a = [1 2 3 4], 也可以用逗号隔开。
    column vecto: b= [1; 2; 3; 4]
    然后"ab", ba
    matrix: m = [1, 2, 3;3, 4,4;5,5,7]
  2. index 一个矩阵:找矩阵中的某个位置的element。比如:m(2, 1):第二行第一个元素。
    如果是直接m(3),则是先列后行。还可以拿现有矩阵中的元素创建新矩阵:m([1,3;1,3])。
    还可以m([1,3],[1,3]):拿第一、三行与第1、3列的交集。
  3. colon operator:用来做等差级数。B=1:2:100. 表示等差为2.
    C=[1:5;2:2:10;3:0.5:5]
    A[3:]=[] :表示删除矩阵A的第三行。
    定义A, 定义B
    5.定义A, 定义B。 F=[A B]:增广矩阵
  4. 矩阵的四则运算:
    两个同样大小的矩阵A, B:
    Y = A+B
    Y=A*B
    Y=A.*B:每个位置的元素相乘组成该位置新的元素。
    Y=A/B:A B-1
    Y=A./B: 点除
    A^2:A
    A
    A+2:A的每个元素都+2
    A.^2:A的每个entry都取平方。
    A’:矩阵的转置
  5. 特殊矩阵:
    eye(n):对角线都是1,其他是0
    zeros(n, m)
    diag(1, 2, 3)
  6. 矩阵处理的其他函数。
    max(A): 处理得到各列的最大值
    max(max(A)):得到整个矩阵的最大元素
    sum(A) :得到各列的和
    sum(sum(A)):得到所有元素的和
    sort(A):每列大小排序(独立的)
    size(A): 3 3:表示是3*3矩阵。
    length(a):向量a的长度。
    find(A==5):找矩阵里面某个元素,其数值为5)
Matlab矩阵基本操作(定义,运算) 一、矩阵的表示 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。 二,矩阵的创建: 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 阅读详情

相关推荐

MATLAB基本运算

算术运算 1)基本运算符 +(加) -(减) *(乘) /(右除) \(左除) ^(乘方) MATLAB的算术运算是在矩阵意义下进行的 单个数据的算术运算只是矩阵运算的一种特例 加减运算 若两矩阵同型,则运算时两矩阵的相应元素相加减 若两矩阵不同型,则MATLAB将给出错误信息 一个标量也可以和矩阵进行加减运算,这时把标量和矩阵每一个元素进行加减运算 乘法运算 矩阵A和B进行乘法运算,...

孤独的博客 1万+

MATLAB基础运算【1】:矩阵元素

矩阵定义:“[,;]”;所有元素都加一常数(实数或虚数):“+”、“-”、“i”;矩阵间对应元素相乘、相除:“.*”、“.\”;矩阵每个元素的幂、指数、对数操作:“.^”、“exp”、“log”;矩阵每列元素作乘积,得到1*n大小的数组:“prod”;查找矩阵每列最小值,并返回值和对应位置:“min”;矩阵元素取绝对值:“abs”;两矩阵间对应元素比大小,并寻找位置:“>=”,“find”;比较常数与矩阵各元素的大小:“all”、“any”;返回矩阵的某一列:“(:,)”

janezhang123011的博客 3164

matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

Copyright 2008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M...

weixin_35551678的博客 5550

matlab基本矩阵运算,MATLAB入门:基本操作与矩阵运算

基本操作把matlab当作计算器使用把matlab当计算器使用基本符合常识,不过多赘述(下同,着重记录与常识有出入的地方)。需要注意的有:=表示赋值,判断是否相等用==;matlab中没有ln( )函数,log( )默认以e为底;matlab中要表示自然对数e,用exp(1)表示即可;表示以e为底数的指数函数用exp(n)(e的n次方)变量与一般语言不同,matlab对于变量可以直接使用,不需要提...

weixin_32441957的博客 1543

MATLAB(矩阵基本运算)

矩阵的基本命令和功能 MATLAB命令 功能 效果 A’ 矩阵A的转置 A+B 矩阵A和矩阵B的和 A-B 矩阵A减矩阵B A*B 矩阵A乘以矩阵B k*A 数看乘以矩阵A 当k等于3时 det(A) A的行列式 rank(A) A的秩 inv(A) A的逆 B/A B左乘A的逆;A右除B,即B*inv(A) A\B B右乘A的逆;A左除B,即inv(A)*B A^n A的n次幂 当n=2时 A.*B A与B的对应元素相乘

OIqng的博客 2423

1.8 matlab基本运算(算术运算、关系运算和逻辑运算)

1、算数运算 例1、点运算 x = 0.1:0.3:1 x = 0.1000 0.4000 0.7000 1.0000 y = sin(x).*cos(x) y = 0.0993 0.3587 0.4927 0.4546 2、关系运算 例2:判断矩阵a的元素是否为偶数? >> a = [1:4;5:8;9:12] a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9.

onlyfanlala的博客 7561

matlab中的对数log()使用

matlab中的对数使用 Matlab中的对数使用,matlab中提供了log10、log2和以e为底的对数。 1、以e为底的对数用log()表示,如log(a)。 2、以10为底的对数用log10()表示,如log10(a)。 3、以2为底的对数用log2()表示,如log2(a)。 4、对于其它如log⁡ab\log a^blogab,用logb/loga表示。 ...

weixin_45272908的博客 5万+

Matlab学习笔记:矩阵基础

在MATLAB中,矩阵是一个二维数组,元素可以是数字、变量或表达式。例如,一个2×2矩阵有两行两列。矩阵是MATLAB的基石,几乎所有数据处理都基于它。创建矩阵:通过直接输入、函数(如zerosrand)和拼接。索引和切片:使用行号、列号和冒号访问元素。运算:包括算术、元素级、转置和逆运算。函数sizesumreshape等常用工具。矩阵是MATLAB的核心,掌握它能让数据处理高效直观。实际应用中,矩阵用于图像处理、信号分析和机器学习等领域。

xnglan的博客 1676

matlab应用感想,矩阵matlab心得体会

学习MATLAB的感想% by dynamic of Matlab技术论坛% see also http://www。matlabsky。com% contact me matlabsky@gmail。com% 2010-05-04 23:17:07% 写给MATLAB新手几句话http://www。matlabsky。com/thread-8-1-1。html 这里有数千字的Matlab学习感想...

weixin_32498069的博客 1095

Trae+Playwright MCP自动化测试全流程指南:从环境搭建到智能体运行

本文提供了一份详细的Trae与Playwright MCP集成指南,涵盖从Node.js、Python环境搭建到智能体创建的全流程。通过结合MCP协议,AI智能体能够理解任务并驱动Playwright执行复杂的浏览器自动化操作,实现从网页数据抓取到端到端测试的智能工作流。

banana的博客 531

xHCI驱动学习(1) 核心数据结构

虽然Linux内核拥有C语言构建的身体,但它骨子里散发的是面向对象的气质,这一个个的对象就是struct。面对一个内核模块的时候,首先要找出关键的struct和它们之间的关系,才能摸清代码的骨骼脉络。今天来理清USB xHCI相关的数据结构类型usb_hcd、xhci_hcd、hc_driver和全局变量xhci_pci_driver、xhci_hc_driver、xhci_pci_hc_driver之间的关系。

1万+

matlab中log函数

https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/log.html log 自然对数全页折叠 语法 Y = log(X) 说明 示例 Y = log(X) 返回数组 X 中每个元素的自然对数 ln(x)。 log 函数的域包含负数和复数,如果使用不当,可能会导致意外结果。对于负数和复数 z = u + i*w,复数对数 log(z) 返回 log(abs(z)) + 1i*angle(z) 如果想要负数和复数返回错误消息而不是返回复数结果,改用 reallog。 示例 全部折

weixin_42257321的博客 1万+

微积分,用编程理解高数(python,C,C++)

很好理解,导数中,x是哪一点的导数,dx是精准度,y等于f(x)即函数。导数结果就是瞬时变化率。积分很好理解,a为下限,b为上限,y为函数,结果就是y=f(x)下a到b的面积。只要用定积分代入a=0,b=10(10s)y=x(1*x=1)就得到结果。F(x)为原函数,即微分后的函数是f(x)dx,微分前是F(x)一列车初始速度为10m/s,加速度为。才几十行代码,微积分也不是很难啊。,问速度达到20时车走了多少米。

linhhanpy的博客 1177

MATLAB01:基本的数学运算与矩阵运算

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...

ncepu_Chen的博客 14万+

Windows下飞桨PaddlePaddle 2.6.1 GPU版环境搭建全攻略(含CUDA 11.7配置避坑指南)

本文详细介绍了在Windows系统下搭建飞桨PaddlePaddle 2.6.1 GPU版环境的完整流程,特别针对CUDA 11.7和cuDNN的安装提供了避坑指南。从Anaconda环境配置、CUDA Toolkit安装到飞桨GPU版的验证,手把手帮助开发者高效完成深度学习环境搭建,解决常见问题并优化性能。

x8y9z0的博客 1094

【知识图谱】一文看懂知识图谱的搭建实践与科普教程(5万字完结篇)

所有可能的实体对:(“Mate40”,“华为”), (“Mate40”,“手机”), (“华为”,“手机”)。送入关系模型分类,预期输出 (“Mate40”,“华为”): 品牌, (“Mate40”,“手机”): 属于类别, (“华为”,“手机”): 无关系。,定义了图谱中概念和关系的类型层次结构,相当于知识图谱的“纲领”和“schema”。训练完成后,当模型看到新的句子,比如“苹果的MacBook笔记本性能强大”,识别出实体“苹果”(品牌)和“MacBook”(产品)后,就能正确输出关系“品牌”。

weixin_41645791的博客 2611

MATLAB 矩阵及运算

MATLAB 矩阵创建与操作

qq_49288154的博客 2万+

【AI编程】Claude Code 最强AI 编程利器项目实战详解

Claude Code 最强AI 编程利器项目实战详解

congge 7396

MATLAB矩阵运算

矩阵定义 MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位,这使得矩阵运算变得非常简捷、方便、高效。矩阵是由m×n个数av (i=1,2,…,m; j = 1,2,…,n)排成的m行n列数表,记成: 若m=n,则该矩阵为n阶矩阵(n阶方阵)。 矩阵创建 在键盘上直接按行方式输入矩阵是最方便、最常用的创建数值矩阵的方法,尤其适合较小的简单矩阵。在用此方法创建矩阵时,应当注意以下几点: 输入矩阵时要以“[ ]”为其标识符号,矩阵的所有元素必须都在括号内。 矩阵同行元素之间由空格(个数不限)或...

qq_63189739的博客 4万+

Exchange Server 2013 运维系列——邮箱配额设置(管理中心)

邮箱配额需要设置三个参数: 1、发出警告限制:表示在向用户发出警告之前的最大存储限制。如果邮箱大小达到或超过指定值,Exchange 将向邮箱用户发送警告消息。 2、禁止发送限制:表示邮箱的“禁止发送”限制。如果邮箱大小达到或超过指定的限制,Exchange 将阻止邮箱用户发送新邮件,并显示一条描述性错误消息。 3、禁止发送和接收限制:表示此邮箱的“禁止发送和接收”限制。如果邮箱大小

白昼的技术专栏 1万+

MIPI RFFE 信号完整性与硬件设计

MIPI RFFE信号完整性设计关键点 摘要:MIPI RFFE作为射频前端控制总线,其信号完整性设计需平衡速率、驱动能力与抗干扰性。核心挑战在于确保接收端在52Mb/s速率下保持足够的电压和时序裕量。关键设计考量包括: 驱动能力优化:过强导致过冲/振铃和射频杂散,过弱则恶化时序裕量,需与总线负载匹配。 波形质量指标:严格控制上升/下降时间(兼顾EMC和时序要求),抑制过冲/振铃幅度,管理VIO电源纹波和耦合噪声。

sinat_15150363的博客 237

matlab怎么定义矩阵变量_MATLAB01:基本的数学运算与矩阵运算

若微信排版有问题,请点击阅读原文查看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...

weixin_40006133的博客 1万+

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

MATLAB入门(1) MATLAB的基本知识

1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可。例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上。 小提示: "&...

weixin_30347009的博客 7472

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MATLAB 1.2:基本数学运算

其数学记号为。

weixin_66540418的博客 2284

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

MATLAB入门:基本操作与矩阵运算

matlab基本操作与矩阵基本操作把matlab当作计算器使用变量变量类型避免使用与函数、脚本同名的变量格式控制矩阵运算矩阵的定义向量乘法矩阵索引使用`:`创建向量使用`:`索引矩阵串联矩阵运算一些特殊矩阵一些矩阵相关的函数习题 基本操作 把matlab当作计算器使用 把matlab当计算器使用基本符合常识,不过多赘述(下同,着重记录与常识有出入的地方)。 需要注意的有: =表示赋值,判断是否相等用==; matlab中没有ln( )函数,log( )默认以e为底; matlab中要表示自然对数e,

pdp-11 5515
上一篇: quartusII的知识点二
下一篇: matlab学习笔记0——遇到的函数
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值