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MATLAB之poly 函数介绍

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发表于 2020-9-8 14:00 | 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
2 i! x' U3 Y5 ?. M. \7 Q: ^+ o8 @
poly
' Y2 [/ z( D9 L' XPolynomial with specified roots or characteristic polynomial
! S. G2 S& Z8 m1 p( y" L+ ^4 U
' d, p9 w' N$ M, I2 Y, n( P# _5 q1 h0 l
Syntax
6 O. g% G' B  T
# ?5 C- O, x) L% N" B* Sp = poly(r)
- \$ Z! ]( }3 R0 ~( [$ I# c# `& w+ m9 {/ S5 u
p = poly(A)
+ m, _1 o9 p" |. \8 L; Y: ?$ r
4 Z% z7 ?! G* V* Y
3 X% J4 E5 X( b$ S! }3 p  u% c3 WDescription* `2 q8 u) h: c. P

- A% m1 M' }7 u7 u" X6 Cp = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。, J4 f: h8 z1 p9 D2 S

* \7 Z4 i2 e- Y7 W& ]) H7 K( c由多项式的根求多项式,由特征多项式的根,即特征值求特征多项式。! o$ \7 @! ]5 ?
5 ?- f' O% ^* ?  W8 `% R
* K, N3 D+ Z, g/ l" A
特征值的特征多项式. h7 l# L3 \: \4 H7 B0 z, ]: \' i

3 O* [8 M9 x; I- E5 Y& b2 M3 }$ qCalculate the eigenvalues of a matrix, A.
& ]% X7 B3 ]! M, I( C! O3 p  e8 d  j; R3 q6 @- F1 j
7 \% c9 C4 t6 T. H4 ?3 l
计算矩阵 A 的特征值' n" Q8 l1 s0 s5 @

: u7 {8 U; ~" o. O& g" {A = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]) V  G7 n0 P) U

7 f7 F9 n* c, RA = 3×3. Q$ h$ i% w9 G# X

; b. x' {. V) h- S) B     1     8   -103 M3 Q4 J# y) |
    -4     2     48 ^& k8 b* W6 M5 o
    -5     2     8. `0 {+ W4 s8 N7 F' `
. ~6 l( \7 U/ s& @% Y. D

4 u9 \1 |% r# Z! w2 Me = eig(A)
- N( H0 @5 a2 B9 Q( `, E6 {$ W5 p# A! @
, r/ L. ]* ]' L1 M% X  A5 ~
e = 3×1 complex
# @7 _' k! Q8 [& U: n& W) D& I! K& D8 P9 T$ b8 Z- h
  11.6219 + 0.0000i
" O1 m2 G0 N8 f0 B( }6 b! w$ B  -0.3110 + 2.6704i
9 s) b" K0 h3 X# ^7 M/ X1 s# d  -0.3110 - 2.6704i0 a) G' Q. V( \4 p  d
+ E/ f6 T# L; ~. B

" l7 u- f) o  ]. ?6 p3 A9 }! N  J' `由于e中的特征值是A的特征多项式的根,因此使用poly从e中的值确定特征多项式。
" |1 Q- K+ |1 J( X& d( t4 _* g! S
; D0 D. O' V  Z8 np = poly(e); L+ @% Y. A8 r2 Z6 c* U

6 H' U4 m' }& zp = 1×45 [9 d3 }7 S6 d% z

! P& ^& S( W) Z    1.0000  -11.0000   -0.0000  -84.0000
" A2 t6 w4 ~  S  U# K
( x5 g( f6 r( f所以特征多项式可以写为:! V5 ^  u) b$ e+ R9 [) C
8 C5 V6 U) V' S4 z4 S8 W/ O0 c
x^3  - 11x^2 - 84 = 0;& r9 @' h+ q2 w% _

  D2 m. V- b; F0 q$ r$ Jp = poly(A), 其中A是n×n矩阵,返回矩阵特征多项式的n + 1个系数det(λI-A)。" p" Q, S* D/ ]. s" l1 b* @

8 Q7 Z. e/ z6 U. [/ R! I7 S. w0 J' x. V+ H由矩阵返回特征多项式的系数。' y! z1 i3 A) t- [! `( _6 R
* v4 o3 f$ a- a7 T! i1 c% I1 P

# W% C7 M' a/ K" `' \* y" ^6 MCharacteristic Polynomial of Matrix, S  r% L6 n* ?! x6 L8 `
/ X5 G- W" \' a3 `- t
Use poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.
& t; P  i! M; Q
" u' ~/ f: d* b  w  Y* k  KA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]" u+ T& x  |3 x6 ~& y7 t2 M9 L4 p
" \  N9 t+ e2 z( d/ j
A = 3×3
! w. g; h1 r, X0 q" _( Y* C, b+ f  v: \) @) t
     1     2     3
3 \9 T+ |- O; J* |. g     4     5     6
! u2 `  Q6 F- H7 @9 L5 M     7     8     0
+ V0 t5 V0 Z# z- |. k# f+ S/ q2 s5 N# ^: j$ e$ R4 I! z
# u4 D! T7 K6 @; I2 O$ f+ m
p = poly(A)' Y$ s# A0 H/ M8 ^+ n; P8 y& w9 W
( _) Z. }4 t1 R4 I$ P  D% Z
p = 1×4
. `* Y, d) N, |0 g
  f# V: E/ \* @( h    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.0000
5 W# T; k. l% l1 `
$ X' M/ L3 ~" A8 c. J7 XCalculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.
5 [* c, }5 m1 R9 j3 ?
6 m4 x3 b% z5 ?9 A: h) u$ er = roots(p)  G+ X  D9 l8 B: {$ t# }1 j

$ |! p8 e& M: @' ]& j2 {r = 3×1# [/ M4 w( {$ `
! `/ z4 t  A0 l
   12.1229
- Y4 B3 g2 g3 R) u' B   -5.73451 n; b" B7 ]5 V
   -0.3884* O- ^- K1 G; O7 }" I" ]
再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。$ G. @8 g( A3 F! E! ?
' p1 p2 G9 G/ p5 w  e4 S
' Z# i9 I) ]( a" |! `% B

3 f! }& f+ b) h4 @4 e
3 T# `, o0 i7 f; o* }# T; m! d$ H6 h6 }3 n9 _
: B) a9 W7 b0 _1 A. B" b0 s
0 @- X0 z8 @% W+ |5 a

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