MATLAB 提供了许多函数用于创建各种類型的矩阵。例如您可以使用基于帕斯卡三角形的项创建一个对称矩阵:
您也可以创建一个非对称幻方矩阵,它的行总和与列总和相等:
另一个示例是由随机整数构成的 3×2 矩形矩阵:在这种情况下randi 的第一个输入描述整数可能值的范围,后面两个输入描述行和列的数量
列向量为 m×1 矩阵,行向量为 1×n 矩阵标量为 1×1 矩阵。
示例矩阵 A = pascal(3) 是对称的因此 A’ 等于 A。然而B = magic(3) 不是对称的,因此 B’ 的元素是 B 的元素沿主对角线反转之后的结果:
对于复数向量或矩阵 z参量 z’ 不仅可转置该向量或矩阵,而且可将每个复数元素转换为其复共轭数也就是说,每個复数元素的虚部的正负号将会发生更改以如下复矩阵为例:
非共轭复数转置(其中每个元素的复数部分保留其符号)表示为 z.’:
如果 A 為 m×p 且 B 为 p×n,则二者的乘积 C 为 m×n该乘积实际上可以使用 MATLAB for 循环、colon 表示法和向量点积进行定义:
如果矩阵 A 为非奇异方阵(非零行列式),则方程 AX = I 和 XA = I 具有相同的解 X此解称为 A 的逆矩阵,inv 函数和表达式 A^-1 均可对矩阵求逆
通过 det 计算的行列式表示由矩阵描述的线性变换的缩放因子。当荇列式正好为零时矩阵为奇异矩阵,因此不存在逆矩阵
求解线性方程组 Ax = b 时,常常会误用 inv从执行时间和数值精度方面而言,求解此方程的最佳方法是使用矩阵反斜杠运算符即 x = A\b。
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x1?=k1?x2?=k2?,…xn?=kn?(ki?∈K),代入(2)得a1?a2?,…,an?线性表出,则表礻的系数就是方程组的一组解于是,有以下两条结论:
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