【教学课件】第3章MATLAB在高等数学中的应用.ppt
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1、第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 第第3章章 MATLAB在高等数学中的应用在高等数学中的应用 3.1 矩阵分析矩阵分析3.2 多项式运算多项式运算 3.3 数据的分析与统计数据的分析与统计 3.4 函数分析与数值积分函数分析与数值积分 第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 3.1 矩阵分析矩阵分析 1 1矢量范数和矩阵范数矢量范数和矩阵范数 矩阵范数是对矩阵的一种测度。矢量的p范数和矩阵A的p范数分别定为:当p2时为常用的欧拉范数,一般p还可取l和。这在MATLAB中可利用norm函数实现,p缺省时为p=2。格式:格式:nnorm(A)功能:计算矩阵A的最大奇异值,相当于n=
2、max(svd(A)。格式:格式:nnorm(A,p)功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 2 2矩阵求逆及行列式值矩阵求逆及行列式值 矩阵求逆函数矩阵求逆函数inv及行列式值函数及行列式值函数det逆矩阵的定义:逆矩阵的定义:对于任意阶 nn 方阵A,如果能找到一个同阶的方阵V,使得满足:A*V=I。其中I为n阶的单位矩阵eye(n)。则V就是A的逆矩阵。数学符号表示为:V=A-1。逆矩阵V存在的条件是A的行列式不等于0。格式:格式:V=inv(A)功能:返回方阵A的逆矩阵V。格式:格式:X=det(A)功能
3、:计算方阵A的行列式值。伪逆矩阵函数伪逆矩阵函数pinv伪伪逆逆矩矩阵阵的的MATLAB定定义义:从数学意义上讲,当矩阵A为非方阵时,其矩阵的逆是不存在的。在MATLAB中,为了求线性方程组的需要,把inv(A*A)*A的运算定义为伪逆函数pinv,这样对非方阵,利用伪逆函数pinv可以求得矩阵的伪逆,伪逆在一定程度上代表着矩阵的逆。格式:格式:C=pinv(A)功能:计算非方阵A的伪逆矩阵。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 3 3线性代数方程求解线性代数方程求解 写成矩阵形式可表示为:AXB 或 XAB。其中系数矩阵A的阶数为mn。在MATLAB中,引入矩阵除法求解。(1)求解方程
4、求解方程AX=B 格式:格式:X=AB 条件:矩阵A与矩阵B的行数必须相等。(2)求解方程求解方程XA=B 格式:格式:X=B/A 条件:矩阵A与矩阵B的列数必须相等。一般线性方程组的第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 4矩阵的分解 (1)三角三角(LU)分解函数分解函数lu 所谓三角解就是将一个方阵表示成两个基本三角阵的乘积(A=LU),其中一个为下三角矩阵L,另一个为上三角形矩阵U,因而矩阵的三角分解又叫LU分解或叫LR分解。矩阵 分解的两个矩阵分别可表示为:格式一:格式一:L,U=lu(A)功能:返回一个上三角矩阵U和一个置换下三角矩阵L(即下三角矩阵与置换矩阵的乘积),满足A=
5、L*U。格式二:格式二:L,U,P=lu(A)功能:返回上三角矩阵U,真正下三角矩阵L,及一个置换矩阵P(用来表示排列规则的矩阵),满足L*U=P*A;如果P为单位矩阵,满足A=L*U。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用(2)正交正交(QR)分解函数分解函数 将矩阵A分解为一个正交矩阵与另一个矩阵的乘积称为矩阵A的正交分解。格式一:格式一:Q,R=qr(A)功能:产生与A同维的上三角矩阵R和一个实正交矩阵或复归一化矩阵Q,满足:A=Q*R,Q*Q=I。格式二:格式二:Q,R,E=qr(A)功能:产生一个置换矩阵E,一个上三角矩阵R(其对角线元素降序排列)和一个归一化矩阵Q,满足A*E=
6、Q*R;第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 5 5奇异值分解奇异值分解 矩阵A的奇异值和相应的一对奇异矢量u、v满足:同样利用奇异值构成对角阵,相应的奇异矢量作为列构成两个正交矩阵U、V,则有:其中AT表示转置矩阵。由于U和V正交,因此可得奇异值分解:格式一:格式一:U,S,V=svd(x)功能:返回3个矩阵,使得X=U*S*V。其中S为与X相同维数的矩阵,且其对角元素为非负递减。格式二:格式二:S=svd(A)功能:返回奇异值组成的向量。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 6 6矩阵的特征值分析矩阵的特征值分析 矩阵A的特征值 和特征矢量 ,满足:以特征值构成对角阵 ,相应的
7、特征矢量作为列构成矩阵V,则有:如果V为非奇异,则上式就变成了特征值分解:格式一:格式一:d=eig(A)功能:返回方阵A的全部特征值所构成的向量。格式二:格式二:V,D=eig(A)功能:返回矩阵V和D。其中对角阵D的对角元素为A的特征值,V的列向量是相应的特征向量,使得A*V=V*D。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 7 7矩阵的幂次运算矩阵的幂次运算:Ap 在MATLAB中,矩阵的幂次运算是指以下两种情况:1、矩阵为底数,指数是标量的运算操作;2、底数是标量,矩阵为指数的运算操作。两种情况都要求矩阵是方阵,否则,将显示出错信息。(1)矩阵的正整数幂矩阵的正整数幂 如果A是一个方
8、阵,p是一个正整数,那么幂次表示A自己乘p次。(2)矩阵的负数幂矩阵的负数幂 如果A是一个非奇异方阵,p是一个正整数,那么A(p)表示inv(A)自己乘p次。(3)矩阵的分数幂矩阵的分数幂如果A是一个方阵,p取分数,它的结果取决于矩阵的特征值的分布。(4)矩阵的元素幂、按矩阵元素的幂矩阵的元素幂、按矩阵元素的幂 利用运算符“A.p”实现矩阵的元素幂或按矩阵元素的幂运算。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 8 8矩阵结构形式的提取与变换矩阵结构形式的提取与变换(1)矩阵左右翻转函数矩阵左右翻转函数fliplr()格式:格式:X=fliplr(A)(2)矩阵上下翻转函数矩阵上下翻转函数fl
9、ipud格式:格式:X=flipud(A)(3)矩阵阶数重组函数矩阵阶数重组函数reshape格式一:格式一:X=reshape(A,n,m)功能:将矩阵A中的所有元素按列的秩序重组成nm阶矩阵X,当A中没有mn个元素时会显示出错信息。格式二格式二:X=reshape(A,m,n,p,.)或或 X=reshape(A,m,n,p,.)功能:从A中形成多维阵列(mnp.)。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用(4)矩阵整体反时针旋转函数矩阵整体反时针旋转函数rot90()格式一:格式一:X=rot90(A)功能:将矩阵按反时针旋转90o。格式二:格式二:X=rot90(A,k)功能:将矩阵
10、按反时针旋转k*90o,其中k应为整数。(5)对角矩阵和矩阵的对角化函数对角矩阵和矩阵的对角化函数diag()格式一:格式一:X=diag(A,k)功能:当A为n元向量时,可得n+abs(k)阶的方阵X,其A的元素处于第k条对角线上;k=0表示主对角线,k0表示在主对角线之上,k0表示主对角线之上,k0表示主对角线之上,k0表示主对角线以下。格式二:格式二:X=triu(A)功能:得到矩阵A的右上三角阵。(8)利用利用“:”将矩阵元素按列取出排成一列将矩阵元素按列取出排成一列方法:方法:X=A(:)第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 3.2 多项式运算3.2.1 3.2.1 多项式表示
11、及其四则运算多项式表示及其四则运算1MATLAB的多项式表示的多项式表示 对多项式:可表示成行向量:p=1,0,2,5。用其系数的行向量p=an,an-1,a1,a0来表示。注意:如果 x的某次幂的系数为零,这个零必须列入系数向量中。例如一个一元3次多项式:2多项式的加减运算多项式的加减运算格式:格式:A=B+C3多项式相乘运算多项式相乘运算格式:格式:w=conv(u,v)功能:返回u和v两向量的卷积,也就是u和v代表的两多项式的乘积。4多项式相除多项式相除格式:格式:q,r=deconv(u,v)功能:给出商多项式q和余数多项式r,u为被除多项式 第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用
12、 1多项式求导函数多项式求导函数polyder格式一:格式一:k=polyder(p)功能:返回多项式p的一阶导数。格式二:格式二:k=polyder(u,v)功 能:返回多项式u与v乘积的导数。格式三:格式三:q,d=polyer(u,v)功 能:返回多项式商u/v的导数,返回的格式为:q为分子,d为分母。2多项式的根多项式的根求解多项式的根,即p(x)=0的解。格式:格式:r=roots(p)功能:返回多项式p(x)的根。注意,MATLAB按惯例规定,多项式是行向量,根是列向量。3.2.2 3.2.2 多项式求导、求根和求值多项式求导、求根和求值第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用
13、3多项式求值函数多项式求值函数polyval()利用函数polyval可以求得多项式在某一点的值。格式:格式:y=polyval(p,x)功能:返回多项式p在x处的值。其中x可以是复数,也可以是数组。当多项式的变量是矩阵时,构成的矩阵多项式可以利用polyvalm函数求值。格式:格式:Y=polyvalm(p,X)功能:返回矩阵多项式p在X处的值。4部分分式展开函数部分分式展开函数residue()格式一:格式一:r,p,k=residue(b,a)功能:把b(s)/a(s)展开成:其中r代表余数数组,p代表极点数组,ks代表部分分式展开的常数项。当分母多项式的阶次数高于分子多项式的阶次数时k
14、s=0格式二:格式二:b,a=residue(r,p,k)功能:格式一的逆作用。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 3.3.3 3.3.3 多项式拟合与多项式插值多项式拟合与多项式插值1多项式拟合函数多项式拟合函数polyfit()格式:格式:p=polyfit(x,y,n)功能:利用已知的数据向量x和y所确定的数据点,采用最小二乘法构造出n阶多项式去逼近已知的离散数据,实现多项式曲线的拟合。其中p是求出的多项式系数,n阶多项式应该有n+1个系数,故p的长度为n+1。2多项式插值多项式插值插值和拟合的不同点在于:插值函数通常是分段的,人们关心的不是函数的表达式,而是插值出的数据点;插值
15、函数应通过给定的数据点。(1)一维插值函数一维插值函数interpl()格式:格式:yiinterpl(x,y,xi,method)功能:为给定的数据对(x,y)以及x坐标上的插值范围向量xi,用指定所使用的插值方法method实现插值。yi是插值后的对应数据点集的y坐标。插值的方法method有以下6种可供选择:nearest(最邻近插值法)、linear(线性插值)、spline(三次样条插值)、cubic(立方插值)、pchip(三次Hermite插值)、v5cubic。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用(2)二维插值函数)二维插值函数格式:格式:zi=griddata(x,y,
16、z,xi,yi,method)功能:非等距插值。已知的元素值由3个向量来描述:x、y和z。函数返回值为一矩阵zi,其元素的值由x、y和z确定的二元函数插值得到。method可为:linear(默认值)、cubic、nearest、v4。格式:格式:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,method)功能:单调节点插值。已知的元素值由3个向量来描述:x、y和z。其中,x、y是已知数据组并且大小相同,z是相对应的已知点上的函数值;xi、yi是用于插值的矢量;zi是根据相应的插值方法并且与(xi,yi)对应的插值结果。插值方法method:linear(默认值)、cubic、nearest、
17、spline。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用(3)高维插值和交互式样条插值高维插值和交互式样条插值高维插值函数:高维插值函数:三维插值及三维以上的插值称为高维插值。用于实现高维插值的函数有:interp3(三维插值函数)、interpn(n维插值函数)、ndgrid(n维数据网格)。其调用格式与interp2函数很类似,这里就不再重述了,具体调用格式读者可利用help来得。交互式样条插值函数交互式样条插值函数在MATLAB 6.0及以上版本中,样条工具箱新增加了交互式插值样条函数splinetool。该函数以对话框的形式为用户提供了插值过程。格式一:格式一:splinetool功能
18、:用于生成各种样条曲线,这里几乎包括所有生成样条曲线方法。在它的初始菜单中提供了各种数据,用户可以选择一种生成的样条曲线。格式二:格式二:splinetool(x,y)功能:用户输入数组x、y,并在用户图形界面下生成样条曲线。第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 3.3 数据分析与统计3.3.1 3.3.1 数据基本操作数据基本操作1求最大值函数求最大值函数max格式一:格式一:xMmax(x)功能:如果x是向量,返回x中最大值元素;如果x是矩阵,则将矩阵每列作为处理向量,返回一个行向量,其元素为矩阵每列中的最大元素;如果x为多维数组,则沿第一个非单元素维进行处理,求得各向量的最大值。格
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