Matlab使用笔记

最新推荐文章于 2025-08-22 07:24:39 发布

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本文介绍了Matlab中多项式拟合、插值算法、计算浮点运算次数、符号运算、矩阵操作以及特征值计算等方面的知识，通过实例展示了如何使用ployfit、interp1、rref、eig等函数，同时也提到了norm命令在计算向量范数和距离中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

ployfit多项式拟合

p1=polyfit(x,y,2);
然后得到
p1=[a2 a1 a0]
y=a2x*x+a1x+a0

插值算法

yi=interp1(x,y,xi)

flops命令，计算浮点运算次数，在新版本中被删除（7.0后）

syms Y X 用来定义符号，从而表达多项式

结合subs来求多项式的值，如

yi = subs（Y，xi)

也可先先对X进行赋值，X=xi,然后调用eval(Y)求yi

或者使用polyval(a,xi)其中a为多项式的系数矩阵，xi为x的值

rref() 将矩阵其化为最简行阶梯形矩阵

a =

    16     2     3    13
     5    11    10     8
     9     7     6    12
     4    14    15     1

>>rref(a)

ans =

     1     0     0     1
     0     1     0     3
     0     0     1    -3
     0     0     0     0

format rat

使小数在输出时以分数的形式。

[v d]=eig(X)用来计算矩阵X的特征向量和特征值

对于一个A=M*N的矩阵，

为了计算协方差矩阵C=A*A'的特征向量u 可以先计算L=A'*A的特征向量w，则u=A*w

两者的非零特征值是相同的。在matlab中由于计算精度的问题可以通过滤去那些小于1的特征值

norm 计算向量的范数，或者矩阵的奇异值等。详细看help

在计算向量的欧式距离时可以用norm（X-Y)^2来计算

t=[0:0.1:1] 生成间隔为0.1的数组，也可以用函数linspace