数值代数方向相关函数.ppt
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1、计算数学专业数值代数方向的计算数学专业数值代数方向的Matlab相关函数相关函数一、创建稀疏矩阵一、创建稀疏矩阵二、矩阵特征、范数以及条件数二、矩阵特征、范数以及条件数三、矩阵的分解三、矩阵的分解四、特殊矩阵的生成四、特殊矩阵的生成五、最小二乘拟合直线五、最小二乘拟合直线一、创建稀疏矩阵一、创建稀疏矩阵 在在MATLAB中,通过函数中,通过函数sparse()把普通矩阵转换把普通矩阵转换为稀疏矩阵,该函数的调用格式如下。为稀疏矩阵,该函数的调用格式如下。1.S=sparse(A):该函数将矩阵该函数将矩阵A转换为稀疏矩阵转换为稀疏矩阵S。当。当矩阵矩阵A是系数存储时,则函数调用相当于是系数存储
2、时,则函数调用相当于S=A。2.S=sparse(m,n):该函数产生一个该函数产生一个mxn的所有元素都的所有元素都是是0的稀疏矩阵。的稀疏矩阵。3.S=sparse(u,v,S):该函数的输入参数该函数的输入参数u,v和和S是是3个等个等长的向量。长的向量。S是要建立的稀疏矩阵的非是要建立的稀疏矩阵的非0元素,元素,u(i),v(i)分别是分别是s(i)的行和列下标,该函数建立一个的行和列下标,该函数建立一个max(u)行、行、max(v)列,并以列,并以s为非零元素的稀疏矩为非零元素的稀疏矩阵。阵。4.S=sparse(i,j,s,m,n):该函数中该函数中i和和j分别是稀疏矩阵分别是稀
3、疏矩阵中非零元素的行和列,中非零元素的行和列,s为相应的元素值,为相应的元素值,m和和n分分别是矩阵的行和列。别是矩阵的行和列。例:将普通矩阵转换为稀疏矩阵,代码如下:例:将普通矩阵转换为稀疏矩阵,代码如下:clear all;A=rand(15,10)0.98S=sparse(A)%产生稀疏矩阵产生稀疏矩阵whos例:将稀疏矩阵转换为普通矩阵,代码如下:例:将稀疏矩阵转换为普通矩阵,代码如下:clear all;A=0 0 0 2;0 0 3 0;0 0 0 0;4 0 0 0S1=sparse(A)%产生稀疏矩阵产生稀疏矩阵S2=sparse(4,2,1,1,3,4,4 3 2,4,4)%
4、产生稀疏矩阵产生稀疏矩阵B=full(S1)%转换为普通矩阵转换为普通矩阵计算数学专业数值代数方向的计算数学专业数值代数方向的Matlab相关函数相关函数一、创建稀疏矩阵一、创建稀疏矩阵二、矩阵特征、范数以及条件数二、矩阵特征、范数以及条件数三、矩阵的分解三、矩阵的分解四、特殊矩阵的生成四、特殊矩阵的生成五、最小二乘拟合直线五、最小二乘拟合直线二、矩阵特征、范数以及条件数二、矩阵特征、范数以及条件数(一)矩阵特征(一)矩阵特征y1=det(A)求矩阵求矩阵A的行列式的行列式V,D=eig(A)求矩阵求矩阵A的特征向量、特征值构成的对角的特征向量、特征值构成的对角阵阵b1=diag(A)获取获取
5、A的主对角元素的主对角元素B2=diag(A,i)获取第获取第i条对角元素(对角线以上)条对角元素(对角线以上)triu(A)返回矩阵返回矩阵A的上三角矩阵的上三角矩阵Tril(A)返回矩阵返回矩阵A的下三角矩阵的下三角矩阵triu(A,k)返回矩阵返回矩阵A的第的第k条对角线以上的元素条对角线以上的元素C=inv(A)求逆(求逆(A为可逆方阵)为可逆方阵)D=pinv(A)求求A的广义逆的广义逆d=rank(A)求矩阵求矩阵A的秩的秩(二)(二)矩阵范数矩阵范数n1=norm(A,1)计算矩阵的计算矩阵的1-范数范数n2=norm(A)计算矩阵的计算矩阵的2-范数范数n3=norm(A,in
6、f)计算矩阵的无穷范数计算矩阵的无穷范数n3=norm(A,fro)计算矩阵的计算矩阵的Frobenius范数范数n5=normest(A)计算矩阵计算矩阵2-范数的估计值范数的估计值(三)条件数及其他(三)条件数及其他c1=cond(A,1)矩阵的矩阵的1-范数下的条件数范数下的条件数c2=cond(A,2)矩阵的矩阵的2-范数下的条件数范数下的条件数c3=cond(A,inf)矩阵无穷范数下的条件数矩阵无穷范数下的条件数x1=expm(A)计算矩阵的指数计算矩阵的指数X2=logm(A)计算矩阵计算矩阵A的对数的对数X1=funm(A,sin)计算矩阵的正弦计算矩阵的正弦计算数学专业数值代
7、数方向的计算数学专业数值代数方向的Matlab相关函数相关函数一、创建稀疏矩阵一、创建稀疏矩阵二、矩阵特征、范数以及条件数二、矩阵特征、范数以及条件数三、矩阵的分解三、矩阵的分解四、特殊矩阵的生成四、特殊矩阵的生成五、最小二乘拟合直线五、最小二乘拟合直线三、矩阵的分解三、矩阵的分解(一)(一)Cholesky分解分解1.R=chol(A):该函数对正定矩阵该函数对正定矩阵A进行进行Cholesky分解,分解,返回值返回值R为上三角矩阵,满足为上三角矩阵,满足A=R*R。如果矩阵。如果矩阵A不是不是正定矩阵,则返回出错信息。正定矩阵,则返回出错信息。2.R,p=chol(A):当矩阵当矩阵A是正
8、定矩阵时,进行是正定矩阵时,进行Cholesky分解,返回值分解,返回值R为上三角矩阵,满足为上三角矩阵,满足A=R*R,p=0。如。如果矩阵果矩阵A不是正定矩阵,则返回值不是正定矩阵,则返回值p是一个正整数,是一个正整数,R为为上三角矩阵,其阶数为上三角矩阵,其阶数为p-1,且满足,且满足A(1:p-1,1:p-1)=R*R例:利用函数进行矩阵的例:利用函数进行矩阵的Cholesky分解分解clear all;A=pascal(4)%产生产生4阶的帕斯卡矩阵阶的帕斯卡矩阵eig(A)R=chol(A)%矩阵的矩阵的Cholesky分解分解R*R(二)(二)LU分解分解 高斯消去法又称为高斯消
9、去法又称为LU分解,将方阵分解,将方阵A分解为下三角分解为下三角矩阵的置换矩阵矩阵的置换矩阵L和上三角矩阵和上三角矩阵U的乘积。即满足的乘积。即满足A=L*UL1,U1=lu(A):该函数将矩阵该函数将矩阵A分解为下三角矩阵的置分解为下三角矩阵的置换矩阵换矩阵L1和上三角矩阵和上三角矩阵U1,它们满足,它们满足A=L1*U1。L2,U2,P=lu(A):该函数将矩阵该函数将矩阵A分解为下三角矩阵分解为下三角矩阵L2和上三角矩阵和上三角矩阵U2,以及置换矩阵,以及置换矩阵P,它们满足,它们满足L2*U2=P*AY=lu(A):该函数将下三角矩阵和上三角矩阵合并在矩阵该函数将下三角矩阵和上三角矩阵
10、合并在矩阵Y中,矩阵中,矩阵Y的对角元素为上三角矩阵的对角元素,并的对角元素为上三角矩阵的对角元素,并且满足且满足Y=L2+U2-eye(size(A)例:利用函数例:利用函数lu()进行矩阵的进行矩阵的LU分解,代码如下分解,代码如下clear all;A=2 3 4;8 4 9;5 3 1L1,U1=lu(A)%矩阵的矩阵的LU分解分解L2,U2,P=lu(A)Y1=lu(A)%矩阵的矩阵的LU分解分解L1*U1%验证验证Y2=L2+U2-eye(size(A)%验证验证(三)(三)QR分解分解 矩阵的正交分解,又称为矩阵的正交分解,又称为QR分解。分解。QR分解将一个分解将一个mxn的矩
11、阵的矩阵A分解为一个正交矩阵分解为一个正交矩阵Q(大小为(大小为mxn)和)和一个上三角矩阵一个上三角矩阵R(大小为(大小为mxn)的乘积,即)的乘积,即A=Q*R。在在MATLAB中通过函数中通过函数qr()进行矩阵的进行矩阵的QR分解。该函数分解。该函数的调用格式为的调用格式为Q,R=qr(A),其中,其中Q味正交矩阵,味正交矩阵,R为上为上三角矩阵。三角矩阵。(四)(四)SVD分解分解1.s=svd(A):该函数对矩阵该函数对矩阵A进行奇异值分解,返回由奇进行奇异值分解,返回由奇异值组成的列向量,奇异值按照从大到小的顺序进行排异值组成的列向量,奇异值按照从大到小的顺序进行排列。列。2.U
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- 数值 代数 方向 相关 函数
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