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MATLAB基础教程(5)介绍一下系统常用自带函数和数值变量

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发表于 2019-11-11 16:00 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
8 P, s, ~/ V$ A$ y  `
上一篇介绍了变量的类型和赋值,现在介绍变量的基本运算及常用的系统自带的函数,通过学习这些运算和函数,可以完成一些简单的计算。
3 q- c6 ^' ^- P. R# c" p( j
6 g5 q5 L1 Q- D$ o( n1.数值变量的基本运算
) {, e9 m: l7 W+ n1 E
    数值变量都是矩阵,矩阵之间最基本的运算有加、减、乘(方)、转置,运算符分别是+-*',与数学中的一般表示无异,但仍有一些地方需要注意,以下结合代码进行说明。

0 @. H. s- g1 _' o9 p; t% \$ g8 p+ Y6 j( m( `! R9 ^: o2 p2 E3 H4 R
1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
' h2 |- m. [! y  ~" t6 T! E7 j( J
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]
    % K. i7 L" p& C! A
3 V, @8 p% i( j- g1 }/ ?; p6 J; w
' L9 h& B, T6 {3 S2 J! K5 f
: H4 r' m- ^2 B9 P

/ f# E% K; S9 M7 F- {6 \& _d=a+b
! j8 E4 c. H6 M  Q; |# |9 v: M9 \, o$ x. ?" U8 }4 I
d=a-b& i" v1 p+ x, _' k# {

) J4 P+ _. S# O1 o; {  d. A* x都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,

- u# {$ U7 \5 w4 B* G& h! N0 t9 U6 I  {
% k: r! B; \. {9 h) q+ n
* `- \% D( x7 ?7 O, H/ s1 z
$ W/ R3 f, |' B7 v* x
# U& X3 W( w$ j- p  F7 j5 L% u
. u, M  H- r3 o2 k( E

( n/ u( R" l3 |& H* i$ T! O7 md=a+c
$ r0 X3 @% B3 H2 n
; z1 t2 G( G* ^  \6 K  R/ B2 s则无法进行,因为数学上,不同维度的矩阵加减法并没有定义。

( H' g8 Q1 `5 V; K( W, H% q: M& E4 ^. c: C1 |- ?  L
$ a% C# m2 t9 k" p  U5 n& K
2 R) e, S& m5 b' t
1 U5 d# B8 _& Q) q6 }$ A
2)矩阵乘法只有第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时,才能进行,例如上段代码中的abc,则- }) `8 I; j& X" Q& j
5 u8 v: J, B) [4 G! v+ B) \
d=a*c

& ^+ D1 w9 n9 o" K1 P  ?. @& m! t2 t
* `6 C. D* h1 B
: t$ l& }: ]& N
' r* G7 t- K0 k. L/ b9 l' ?
是可以进行的,但
2 p5 d$ R: s1 g% I% _  M, _
9 A6 a2 U; ~, c  o9 m* {5 ld=a*b
/ r# X2 L6 O9 O5 }" A
" p7 }$ T! {* n+ h5 T' w0 Z. F5 {! V则不能进行,原因同样是因为这种计算在数学上没有定义。还有一种特殊的乘法,也就是乘方,例如' S: w' t0 |$ T& |3 B" J/ x
, R# `  o& e' T! l% G
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A, g+ {  x# F/ o* D! ?2 z
" ~) O# U. r9 z- W% g; ~' F/ n' ]# L
9 |# s0 k0 H7 `) g, I8 Y& c  r
0 O, m- y8 |5 n4 q# U+ \

& p, j3 O: [' b! j  f9 Q这样的矩阵乘法可以写成) R( r6 i) K9 I: X3 ?0 s6 Z  L
. G. T4 z: \5 Z5 i$ S( a. s
B=A^21 _, S( U9 Q# o

9 H3 ?% P" f; u/ Z: B
7 ^0 j; U, Q1 [0 D6 s

8 I1 n& R3 P( ^  Q6 u* A当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

( o# ?8 Y/ U. b# U8 m
9 o' C. `3 Z$ X7 ~  o6 V0 U/ g3)矩阵与数乘除,由于数也可以看做1*1的矩阵,因此这是一种特殊的矩阵乘除法,和数学上定义一样,比如
( j- y. U& ]; I$ }8 v8 t/ z' w
4 C4 [* w/ d4 x
  • d=a*2
  • d=a/20 v  V5 k* |* ^7 t
' ]/ n- b3 n. V  {3 t" I7 V2 @$ H

, M+ ]6 ^: u( g' O( p

$ `3 t4 j. g* d& K) G& m5 N8 j: W
这些都能进行。

2 z& U$ N6 r1 s% s$ ?! _1 {
4 j; o( v& B+ \; @" |% f0 T/ f4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如* v  K- S( D, d! _, X  U, h1 H% c

5 L+ p6 z' u/ f1 [$ {2 fd=a'
" M& D3 Q2 s+ B) Y& R+ A* p
, F7 |3 z( d, s3 v4 p5 p! p

1 W' C7 K* N, T/ F; P( k2 J7 X/ G6 O0 v5 c& H! q
就会将a这个行向量转置,得到一个列向量d。需要注意的是,这种运算更准确的说法是共轭,对实数矩阵而言,这两种说法并没有什么区别,但对复数矩阵而言,共轭的意思,不仅是把a(i,j)和a(j,i)交换位置,更要把所有元素的虚数部分乘以-1。

/ {! Z( W/ @; w) h; w8 V1 H% y7 l" x3 @+ _( w8 Y4 g5 m. q
2.数值变量的特殊运算% ?1 c! K) g7 }/ Y! X& n

2 y; g8 T" a* v# p. z- X: [

& o4 l1 a) @7 K. c, ]2 d    和其他软件不同,matlab里提供了一些很有意思的运算符,有点乘.*、点除./和点方.^,这些运算符在本身的运算符前加一个点,可以实现很强大的功能,但由于和一般的运算符太像,也造成了很多人混淆。这些运算符有很多叫法,比如.*,一般称为点乘、元素乘、数乘,这些叫法都是为了让这个运算符区别于普通的乘,有时为了强调这种区别,也把通常的乘叫矩阵乘。
" Z( S: u- @3 a2 k+ q# ~
  e& f4 C( F/ `! H    简单而言,这些运算的含义是将矩阵作为一般的数来进行运算,比如6 Z: w- o4 A* V2 i

! o+ H) i- Y* p5 R) `7 ~% F
  • [1 2 3].*[4 5 6]
  • [1*4  2*5  3*6]
  • [1 2 3]./[4 5 6]
  • [1/4  2/5  3/6]
  • [1 2 3].^3
  • [1^3  2^3  3^3]- h' M! @; w5 h/ M8 l' V
; p( y) C/ j+ o9 ^3 I$ R: }
8 \. T5 N9 r' G- A0 m

* d( p8 n6 _3 G4 h
, e$ z: i* j7 B, l, B2 D所以这里点乘和点除需要注意,只有同样维度的矩阵才能进行这种特殊运算。另外点除还要注意不要除以零,虽然matlab并不会报错,但除以零在数学上没有定义,所以这种除法其实已经失去了意义。
: P( l- x( M; _
$ v: @0 e& ~3 V/ i: n4 a* O
    于是,什么时候用矩阵乘,什么时候用点乘,其实是看计算的目的,但有些时候,这两种运算符的确是等效的:
  u1 ~" N( ^9 w0 Y5 B2 x" N4 Z2 r
) O8 B; W! V+ j8 P3 R% N+ i
1)数字的乘除" \" c) `* z8 X7 `. o& T! h; B5 w( T
/ z2 I9 G- V0 ^* e$ {6 c4 b- E
  • 1*1
  • 1.*16 W. O( v+ k; u- L/ R3 T
5 q/ C7 V/ {5 ~: A6 s) I" w9 s: B

$ P( @* Y( d; X$ a当然结果相同
% D  l; c7 a# [- J/ M
% b% w3 y+ S( I$ Z
2)矩阵与数字的乘除
  f5 {# n/ y  v% c
7 T0 ?4 p( Z4 b( s: p. y+ [, t
  • 1*a
  • 1.*a
    3 b( c& V2 s6 E, x; V$ W
7 ^' \/ L9 E- s) ^* k
7 N( i7 H/ m# [: u
结果也是一样的
6 z2 x9 U/ u" r3 E

* H, ?* ?5 Z& l  ?6 R+ Q7 ]3 C3.数值变量的常用函数

: B& I+ o, \" V+ q
! s, c$ m4 o0 Q# F; I* S    这里的函数都可以通过doc+函数名查到更详细的帮助,因此仅列出典型用法。& I6 b7 d0 a/ ~& k! A
( X9 \% ~8 E* V- R) n
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)1 Q) @' F5 e' I6 S
: b+ p: j/ u8 Q- t5 p6 c, s

9 y0 L/ X; E0 I( Z1 q $ f: J" v2 G9 n$ E" M, U5 |* p

+ O" u7 Q$ e0 m& w# y7 P生成指定大小的全1矩阵
0 w% J: F# @8 g: A# x) K' \& e8 J% W$ a8 K  [- J0 n
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)& H* q- }0 d  W) W; S! M
' |0 j, U0 l+ H( J" f
4 A0 s8 a6 @6 h* I, `5 j. L6 U
7 M6 u+ I4 ~0 v8 `" r

' `: f0 f- h4 ?, I! Q% S生成指定大小的全0矩阵
& A' [( {+ Q' y% D; Y
$ B$ A0 @5 w2 ?3 Xa=eye(3)" Y  \1 L9 {. F0 }. H$ Z5 Q- ?
7 W7 v" {% O  F* `8 e3 P/ P

* n4 I' u, i" @- [, ?1 |2 J0 S. ?
$ V% H! j6 P8 `2 ^. q& l生成指定大小的单位方阵
! o# {0 m: j+ o6 S' P. l/ F6 J
inv([1 2;3 4])
8 U, _, c' H6 h/ {+ r: N# i: W3 G: ?$ L2 G# K4 t" C! b; X) R. [
矩阵求逆,只能对方阵操作。matlab有左除法,通常更高效,如有需要也可尝试' w: N, l9 L9 P$ r
, v) m5 }: L9 M. c: j7 k7 ]
size([1 2;3 4])# c0 ~& t  H! f" ^# p9 I# s' G3 M: o) {

) T, O3 o7 \  Y% E) f% r获得矩阵的行数和列数2 X2 t/ w3 Z5 u. S

, D0 Y1 o; o0 O2 F
# x! U- u9 C# O  O9 n2 T3 l+ G

8 _, x; S7 Y; [" {; G也可以通过
5 `" @( q, x1 \, W: P
# d) M- O. G* S' H. Dsize([1 2;3 4],1)  n' a7 z, X& G

1 G/ X) E" {- v) W  a* n单独获得行数或者列数
) ]7 Z7 C: g" Z: [3 T
4 A% z5 R" Y+ ?/ H% y7 K' [' z1 a: l- C
: j5 I' J8 w. G1 f( _1 F
5 p. k/ v5 a/ [5 }- F/ y
length([1 2 3])
' l8 F% [9 q) H. Q/ j
, a  z" f9 }9 }" s/ G# C获得向量的长度,这个命令也可以对矩阵操作,当然一般只对向量操作; w# l) `1 a  V6 b( n4 S% D

- k  I& L9 ?: m
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])) h. }$ [; N& y
. `. G6 B# O5 }
; r1 f: G( k& d+ D
$ z* c+ e& {) Q

* \' Z: Z% l+ {# M4 V3 h获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作
6 Z1 ^# h9 ^8 U% K
0 {  D7 s( w  nsort([2 1 3])1 J+ a7 [8 |3 Z+ c; L" Q
! L6 D) b7 j8 a
, h* ?) X0 |6 V

  y( u& ~$ u5 I; ~. U. i6 Q% r3 O按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
& D7 H! c8 m( v. h5 ?, p: q0 ~5 g% m/ o/ T3 H+ P- p6 l; V
sum([1 2 3])
/ F; o' {, Q$ \& ~* v2 C) x+ }
+ _9 Y, X: U" R3 J

1 @1 s) ~8 d/ F. N+ i0 D) H8 S$ v9 l' @: m9 p: F8 A# \
求和,也可以对矩阵操作& n9 A& n* V/ t, F( @

) c' m9 D9 h5 A. H, p! S/ Lcumsum([1 2 3])+ A$ N$ W: a1 R0 r; G2 Z
. j; {" i2 j4 n6 U1 ]5 D1 s
( g9 {6 }, W4 S
) o1 J  x6 g+ \1 b- t
累积求和,类似求定积分,一般只对向量操作,需要注意的是,累积求和后,结果和原向量长度一样
, N/ m& h6 I! R, E4 s1 f3 S3 [0 D) [' T
diff([1 2 5 6])- T! e- w& w* A
1 I" r4 ]9 l0 |3 X! d/ I1 F

/ W0 X3 d- \/ ?  |2 r; Z
" h7 W, ?/ F) M+ t# D  r/ |差分运算,类似于求导,一般只对向量操作,需要注意的是,差分操作后,结果的长度比原向量少一
% O/ [: A. @7 V% M7 ^( Z
) Z7 Y* b( e  o# e0 }plot([1 2.5 3],[5 6 4])
( ]. X! c5 h) L0 e9 e8 F
" E! E, k0 G& B0 A0 {6 T; s, c

& K  N5 Z* ?: m( T
0 \/ a& U; I0 W1 V) g画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图4 P6 m: I) c4 Z5 n) f( W3 v& W. v

" p" n( F* n3 [# Kexp([1 2])
# q) E3 d8 q8 f7 L' N) F5 F+ I8 i( O0 e: Q9 y2 q; z
指数函数,类似的数学函数还有三角函数(sin,cos,tan,asin,acos,atan),对数函数(log),这些函数在对矩阵操作时,相当于对矩阵中的每个元素进行操作,类似点乘这样的运算符。

( Y" d. N+ |% f- U6 Z/ c& |& y2 J+ l) c

! |' O7 p% q' X$ B3 w+ m- [. }6 z8 v) s: g; j

" I0 B+ @$ O" l
' U2 M7 D6 O3 `1 P$ ]

; |) O$ V1 M& A+ g8 h1 C" D8 Z: M  }$ n( B& b- d& g6 A
  @3 P9 S. x6 E. B& ^$ I

& M& Z. c6 _+ u; i4 Q& Z7 m
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