matlab个人笔记(二-下)

本文是MATLAB笔记的第二部分,主要讲解了如何生成稀疏矩阵及其相关函数,如`sparse`、`full`、`nnz`和`spy`。此外,还介绍了字符串的操作,包括字符串连接、比较、查找和转换,如`strcat`、`strcmp`、`strfind`和`strrep`。同时提到了进位制转换函数和字符分类。最后,阐述了`eval`函数在执行字符串语句中的作用。

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3月15日更
一节课的知识居然分了拖了三天来完成,再也不翘课了。
后悔也没用,继续学习吧!

继之前的课中,讲了矩阵的生成、对矩阵的操作和部分特殊矩阵。
今天的内容自己大概看了一下,大概是侧重于矩阵的性质方面

矩阵的特征值和线性代数
det()是求矩阵的行列式
E=eig(A)求A的全部特征值,组成向量E(列向量)
[i,j]=eig(A)时,计算矩阵的特征值和特征向量,i的列向量作为特征向量,j为对角矩阵,对角的值为特征值。%这个我发现作为虚数的代表的i和j居然可以作为变量名,这个在c里可不正常,此时如果输入>>a=1+2i,依然得到虚数,但输入>>1+2*i就会得到矩阵,神奇~
diag(A),A为非行向量或列向量时,提取A矩阵的对角线上的元素;A为行向量或列向量时,则直接产生一个对角矩阵
diag(A,k),k=0时相当于diag(),+1会向右移一个对角线,-1左移一个,没有时会产生空矩阵。
triu(A)会返回A的上三角矩阵,triu(A,k)和上面的diag一样会生成第k个对角线以上的上三角矩阵,k的数值方面+1、-1效果类似。
逆矩阵inv()感觉很常用(好吧,因为我对矩阵的左除右除分不清)
pinv()会产生矩阵的伪逆矩阵,这个工科生的线性代数教材里都没讲,只百度一下了解了定义,用的时候具体再学习。
rank(A)获得A矩阵的秩
trace(A)获得A矩阵的迹(对角线元素和)

矩阵的范数,norm(X)或norm(X,k)(k为常数),这个范数是什么玩意。。伪逆矩阵还能看懂,这个看都看不懂。。明天回来再看看!
cond(X,k)条件数也是。  (我在想对于这些难点要不要单独开出来一篇小博客来解决一下)

B=orth(A)产生A矩阵的规范正交基.


3.16.。
sparse产生稀疏矩阵(百度:在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵),运行后发现就是用坐标把非零元素存储起来,只是存储方式不一样。
sparse(m,n)产生m×n的元素全为0的稀疏矩

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