matlab考试 基础Word文档下载推荐.docx

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由flag指定算法来计算特征值D和特征向量V，flag的可能值为：

'

chol'

：

表示对B进行cholesky分解算法，这里A是对称的Hermitian矩阵，B为正定矩阵。

www.iLoveM

qz'

表示使用qz分解算法，这里A、B是非对称或非Hermitian矩阵。

2.inv

Y=inv（X）

求方阵X的逆矩阵。

如果X是奇异方阵或接近奇异方阵那么输出一个警告信息。

实际上，很少需要用矩阵的逆矩阵。

inv函数被频繁滥用当解线性方程A*X=b时。

一个方法是用x=inv（A）*b，更好的方法是，无论在执行时间上还是数值精度上，用矩阵除法操作x=A\b.这是用高斯消元法求解的，没有用到逆矩阵。

3、rank

rank函数提供了对全矩阵线性无关的行或列的个数的估计。

k=rank（A）

返回矩阵A中精度大于默认精度max（size（A））*eps（norm（A））的奇异值的个数。

k=rank（A,tol）

返回矩阵A中大于tol的奇异值的个数。

4、tref

5、lu

矩阵的三角分解有称LU分解，目的是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，即A=LU。

[L,U]=lu（A）

U为上三角阵，L为下三角阵或其变换形式，满足LU=X。

[L,U,P]=lu（A）

U为上三角阵，L为下三角阵，P为单位矩阵的行变换矩阵，满足LU=PA.

Y=lu（A）

[L,U,P,Q]=lu（A）

[L,U,P,Q,R]=lu（A）

[...]=lu（A,'

vector'

）《Simulink与信号处理》

[...]=lu（A,thresh）

[...]=lu（A,thresh,'

6、find

ind=find（X）

找出数组X中的所有非零的元素的位置，并且在向量ind中返回非零元素的线性索引。

如果X是一个行向量，则ind也是一个行向量，否则，ind是一个列向量。

如果X没有非零元素或者是空数组，则ind为空数组。

ind=find（X,k）或ind=find（X,k,'

first'

最多返回数组X中所有非零元素的前k个元素的索引值，k必须为正整数，但可以是任意数值数据类型。

ind=find（X,k,'

last'

最多返回数组X中所有非零元素的后k个元素的索引值。

[row,col]=find（X,...）

返回矩阵X中非零元素的行和列的索引，此语法尤其对稀疏矩阵更使用。

如果X是N>

2的多维数组，col是列的线性索引，比如，对5*7*3的数组X，其中在X（4,2,3）元素不为0，则find返回4在向量row中返回16在向量col，这是因为，（7列在第1页中）+（7列在第2页中）+（2列在第3页中）=16。

[row,col,v]=find（X,...）

返回X中非零元素的列向量或行向量v和对应的行与列的索引。

如果X是一个逻辑式，则v是一个逻辑数组。

输出v包含表达式X计算出的逻辑数组的非零值。

比如：

A=magic（4）

A=

162313

511108

97612

414151

[r,c,v]=find（A>

10）;

r'

c'

v'

ans=

124413

122344

111111

这里返回向量v是包含数组N中非零元素的逻辑数组，其中N=（A>

10）.

7、randn

r=randn（n）

生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。

randn（m,n）或randn（[m,n]）

生成的m*n随机矩阵。

randn（m,n,p,...）或randn（[m,n,p,...]）

生成的m*n*p随机矩数组。

randn

产生一个随机数。

randn（size（A））

生成与数组A大小相同的随机数组。

r=randn（...,'

double'

）或r=randn（...,'

single'

）返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。

输入参数m，n，p,....应该是非负整数，负数倍看作为0。

randn生成的随机数序列由MATLAB内部标准随机数发生器决定，默认的随机数序列属性可以用@RandStream方法设置，设置不同的属性可以生成不同的随机数。

由于在MATLAB软件起动的时候随机数发生器初始化成相同状态，函数rand,randn和randi将生成相同的随机数序列。

Matlab中文论坛

MATLAB7.7之前版本，能够通过随机数种子的'

state'

'

twister'

关键词控制随机数序列的内部状态，该方法在MATLAB后继版本中仍然可以使用，但是不推荐使用，推荐使用@RandStream方法

8、randi

randi（imax）

生成在区间1:

imax的随机整数。

r=randi（imax,n）

生成n*n的包含在1:

imax内离散均匀分布的随机整数矩阵。

randi（imax,m,n）或randi（imax,[m,n]）Matlab中文论坛

randi（imax,m,n,p,...）或randi（imax,[m,n,p,...]）

randi（imax,size（A））

r=randi（[imin,imax],...）

生成包含在imin:

r=randi（...,classname）

返回指定类型classname的整数数组，classname不支持64位整数。

randi生成的随机数序列由MATLAB内部标准随机数发生器决定，默认的随机数序列属性可以用@RandStream方法设置，设置不同的属性可以生成不同的随机数。

9、eye

Y=eye（n）

生成n*n的单位阵。

Y=eye（m,n）或Y=eye（[mn]）

生成m*n的单位阵，其中对角线上为1，其他都为0，m,n大小应该为非负整数，负数被认为是0。

Y=eye（size（A））

生成与矩阵A相同大小的单位阵。

Y=eye（m,n,classname）

生成m*n的矩阵，其中对角线上为classname数据类型的1，其他都为classname数据类型的0，classname是指定的数据输出类型字符串，classname可能取一下值：

int8'

uint8'

int16'

uint16'

int32'

uint32'

int64'

或'

uint64'

.book.iLoveM

高维数组没有单位矩阵，eye（[2,3,4]）的结果是错误。

10、poly

p=poly（A）

当A为n*n的矩阵时，返回包含n+1个元素的行向量，其元素为特征多项式的系数：

det（sl-A）。

系数是按照降幂排列的。

如果向量p有n+1元素,则其代表的多项式为c1*s^n+...+cn*s+c（n+1）。

p=poly（r）

其中r是一个向量，返回其元素是多项式系数的行向量，其中多项式的根式r中的元素

11、max

C=max（A）

返回数组A不同维数的最大值。

如果A是一个向量时，max（A）返回向量的最大值；

《Simulink与信号处理》

如果A为一个矩阵时，max（A）把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的最大值的行向量。

如果A是一个多维矩阵时，max（A）把矩阵中的第一个非单一维部分看成一个向量，返回每个向量的最大值。

book.iLoveM

C=max（A,B）

返回A和B中对应位置的最大元素，C的大小与A和B一致，A和B的维数必须一致或者都是标量。

C=max（A,[],dim）

返回A中沿着由标量dim指定维数的最大元素，比如，max（A,[],1）返回A中第一维（行）的最大值。

[C,I]=max（...）

找出A中最大元素及其索引，把最大值返回给C，最大值索引返回给I。

如果有几个相同的最大值，那么返回第一个被发现的索引。

12、ployfit

13、std

s=std（X）

如果X是一个向量，用上面公式

（1）返回标准差。

结果s是数据X分布的无偏估计方差的平方根，只要数据X是有独立同分布样本组成。

如果X是一个矩阵，std（X）返回一个包含每一列所有元素的标准差的行向量。

如果A是一个多元数组，std（X）将沿着数组X中第一个非单一维的值来计算标准差。

s=std（X,flag）

若flag=0，这个命令和s=std（X）功能相同。

若flag=1，std（X,1）用上面公式2来计算标准差。

s=std（X,flag,dim）

用指定的标量dim沿着数据X的维数来计算标准差，设置flag为0用n-1去标准化X，设置flag为1用n去标准化。

14、fft

句法

Y=fft（X）

Y=fft（X,n）

Y=fft（X,[],dim）

Y=fft（X,n,dim）

n为离散傅里叶变换的点数，如果取n为2的幂函数，则可进行快速傅里叶变换。

当x的长度小于n时，x会被补零填充到与n同样的长度;

当x的长度大于n时，x会被截断。

如果x是个矩阵，列的长度将会以同样的方式调整，fft会对每列进行傅里叶变换，并返回一个相同维数的矩阵。

15、syms

symsarg1arg2...

该句法表示symsarg1arg2...为arg1=sym（'

arg1'

）;

arg2=sym（'

arg2'

...的速记符号。

symsarg1arg2...real

该句法表示symsarg1arg2...real为arg1=sym（'

'

real'

r