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第3章MATLAB在高等數(shù)學(xué)中應(yīng)用3.1矩陣分析3.2多項(xiàng)式運(yùn)算3.3數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)3.4函數(shù)分析與數(shù)值積分
第1頁3.1矩陣分析1.矢量范數(shù)和矩陣范數(shù)當(dāng)p=2時(shí)為慣用歐拉范數(shù),普通p還可取l和∞。這在MATLAB中可利用norm函數(shù)實(shí)現(xiàn),p缺省時(shí)為p=2。矩陣范數(shù)是對(duì)矩陣一個(gè)測(cè)度。矢量p范數(shù)和矩陣Ap范數(shù)分別定為:第2頁格式:n=norm(A,p)功效:norm函數(shù)可計(jì)算幾個(gè)不一樣類型矩陣范數(shù),依據(jù)p不一樣可得到不一樣范數(shù)。格式:n=norm(A)功效:計(jì)算矩陣A最大奇異值,相當(dāng)于n=max(svd(A))。⑴p=1時(shí),計(jì)算矩陣A1范數(shù),即矩陣A按列求和最大值,max(sum(abs(A)))。⑵p=2時(shí),計(jì)算矩陣A最大奇異值,等同于norm(A)。第3頁⑶p=‘fro’時(shí),計(jì)算矩陣AFrobenius范數(shù),即sqrt(sum(diag(A’*A)))。⑷p=’inf‘時(shí),計(jì)算矩陣A無窮范數(shù),或行和最大值max(sum(abs(A’)))。當(dāng)A為向量時(shí),函數(shù)norm所求范數(shù)為:⑴norm(A,p)對(duì)任意p(1≤p<∞),可得到sum(abs(A).^p)^(1/p)。⑵norm(A)返回值norm(A,2)。第4頁⑶norm(A,inf)返回值max(abs(A))。2.矩陣求逆及行列式值
⑴矩陣求逆函數(shù)inv及行列式值函數(shù)det逆矩陣定義:對(duì)于任意階n×n方陣A,假如能找到一個(gè)同階方陣V,使得滿足:A*V=I。其中I為n階單位矩陣eye(n)。則V就是A逆矩陣。數(shù)學(xué)符號(hào)表示為:V=A-1。逆矩陣V存在條件是A行列式不等于0。格式:V=inv(A)功效:返回方陣A逆矩陣V。第5頁格式:X=det(A)功效:計(jì)算方陣A行列式值。2.線性代數(shù)方程求解
普通線性方程組第6頁寫成矩陣形式可表示為:AX=B或XA=B。其中系數(shù)矩陣A階數(shù)為m×n。在MATLAB中,引入矩陣除法求解。求解方程AX=B
格式:X=A\B條件:矩陣A與矩陣B行數(shù)必須相等。比如:矩陣基本運(yùn)算示例——求解方程組。第7頁>>%創(chuàng)建線性方程組系數(shù)矩陣和向量>>x=inv(A)*b>>A=[-112;3-11;-134];>>b=[2;6;4];>>%求解方程,使用矩陣求逆方法x=1.0000-1.00002.0000第8頁x=1.0000-1.00002.0000>>%求解方程,使用矩陣左除運(yùn)算>>x=A\b第9頁4.矩陣分解
(1)三角(LU)分解函數(shù)lu所謂三角分解就是將一個(gè)方陣表示成兩個(gè)基本三角陣乘積(A=LU),其中一個(gè)為下三角矩陣L,另一個(gè)為上三角形矩陣U,因而矩陣三角分解又叫LU分解或叫LR分解。矩陣分解兩個(gè)矩陣分別可表示為:第10頁格式二:[L,U,P]=lu(A)功效:返回上三角矩陣U,真正下三角矩陣L,及一個(gè)置換矩陣P(用來表示排列規(guī)則矩陣),滿足L*U=P*A;假如P為單位矩陣,滿足A=L*U。格式一:[L,U]=lu(A)功效:返回一個(gè)上三角矩陣U和一個(gè)置換下三角矩陣L(即下三角矩陣與置換矩陣乘積),滿足A=L*U。第11頁>>a=[1:3;4:6;4,2,6]a=123456426>>[L,U]=lu(a)L=0.2500-0.25001.00001.0000001.00001.00000第12頁U=4.00005.00006.00000-3.00000001.5000>>[L,U,P]=lu(a)L=1.0000001.00001.000000.2500-0.25001.0000第13頁U=4.00005.00006.00000-3.00000001.5000P=010001100第14頁格式二:[Q,R,E]=qr(A)功效:產(chǎn)生一個(gè)置換矩陣E,一個(gè)上三角矩陣R(其對(duì)角線元素降序排列)和一個(gè)歸一化矩陣Q,滿足A*E=Q*R;(2)正交(QR)分解函數(shù)將矩陣A分解為一個(gè)正交矩陣與另一個(gè)矩陣乘積稱為矩陣A正交分解。格式一:[Q,R]=qr(A)功效:產(chǎn)生與A同維上三角矩陣R和一個(gè)實(shí)正交矩陣或復(fù)歸一化矩陣Q,滿足:A=Q*R,Q’*Q=I。第15頁5.奇異值分解矩陣A奇異值和對(duì)應(yīng)一對(duì)奇異矢量u、v滿足:一樣利用奇異值組成對(duì)角陣,對(duì)應(yīng)奇異矢量作為列組成兩個(gè)正交矩陣U、V,則有:其中AT表示轉(zhuǎn)置矩陣。因?yàn)閁和V正交,所以可得奇異值分解:第16頁格式二:S=svd(A)功效:返回奇異值組成向量。格式一:[U,S,V]=svd(x)功效:返回3個(gè)矩陣,使得X=U*S*V’。其中S為與X相同維數(shù)矩陣,且其對(duì)角元素為非負(fù)遞減。6.矩陣特征值分析矩陣A特征值和特征矢量,滿足:第17頁格式二:[V,D]=eig(A)功效:返回矩陣V和D。其中對(duì)角陣D對(duì)角元素為A特征值,V列向量是對(duì)應(yīng)特征向量,使得A*V=V*D。以特征值組成對(duì)角陣,對(duì)應(yīng)特征矢量作為列組成矩陣V,則有:假如V為非奇異,則上式就變成了特征值分解:格式一:d=eig(A)功效:返回方陣A全部特征值所組成向量。第18頁7.矩陣冪次運(yùn)算:A^p在MATLAB中,矩陣冪次運(yùn)算是指以下兩種情況:1、矩陣為底數(shù),指數(shù)是標(biāo)量運(yùn)算操作;2、底數(shù)是標(biāo)量,矩陣為指數(shù)運(yùn)算操作。兩種情況都要求矩陣是方陣,不然,將顯示犯錯(cuò)信息。(1)矩陣正整數(shù)冪假如A是一個(gè)方陣,p是一個(gè)正整數(shù),那么表示A自己乘p次。第19頁(4)矩陣元素冪、按矩陣元素冪利用運(yùn)算符“A.^p”實(shí)現(xiàn)矩陣元素冪或按矩陣元素冪運(yùn)算。(2)矩陣負(fù)數(shù)冪假如A是一個(gè)非奇異方陣,p是一個(gè)正整數(shù),那么A^(-p)表示inv(A)自己乘p次。(3)矩陣分?jǐn)?shù)冪假如A是一個(gè)方陣,p取分?jǐn)?shù),它結(jié)果取決于矩陣特征值分布。第20頁8.矩陣結(jié)構(gòu)形式提取與變換(1)矩陣左右翻轉(zhuǎn)函數(shù)fliplr()
格式:X=fliplr(A)(2)矩陣上下翻轉(zhuǎn)函數(shù)flipud
格式:X=flipud(A)>>a=[1:3;4:6]a=123456第21頁>>x=fliplr(a)x=321654>>x=flipud(a)x=456123第22頁格式二:X=reshape(A,m,n,p,...)或X=reshape(A,[m,n,p,...])功效:從A中形成多維陣列(m×n×p×...)。(3)矩陣階數(shù)重組函數(shù)reshape格式一:X=reshape(A,n,m)功效:將矩陣A中全部元素按列秩序重組成n×m階矩陣X,當(dāng)A中沒有m×n個(gè)元素時(shí)會(huì)顯示犯錯(cuò)信息。第23頁>>x=reshape(a,3,2)x=154326(4)矩陣整體反時(shí)針旋轉(zhuǎn)函數(shù)rot90()格式一:X=rot90(A)功效:將矩陣按反時(shí)針旋轉(zhuǎn)90o。格式二:X=rot90(A,k)功效:將矩陣按反時(shí)針旋轉(zhuǎn)k*90o,其中k應(yīng)為整數(shù)。第24頁(5)對(duì)角矩陣和矩陣對(duì)角化函數(shù)diag()格式一:X=diag(A,k)功效:當(dāng)A為n元向量時(shí),可得n+abs(k)階方陣X,其A元素處于第k條對(duì)角線上;k=0表示主對(duì)角線,k>0表示在主對(duì)角線之上,k<0表示在主對(duì)角線之下。當(dāng)A為矩陣時(shí),X=diag(A,k)得到列向量X,它取自于X第k個(gè)對(duì)角線上元素。第25頁格式二:X=diag(A)功效:當(dāng)A為n元向量時(shí),等同于k=0時(shí)X=diag(A,k),即產(chǎn)生A元素處于主對(duì)角線對(duì)角方陣。當(dāng)A為矩陣時(shí),X=diag(A)相當(dāng)于k=0。>>a=[123]a=123>>x=diag(a)x=100020003第26頁>>x=diag(a,1)x=0100002000030000>>b=magic(3)b=816357492第27頁>>c1=diag(b)c1=852>>c1=diag(b,-1)c1=39第28頁(6)取矩陣左下三角部分函數(shù)tril()格式一:X=tril(A,k)功效:得到矩陣A第k條對(duì)角線及其以下元素;當(dāng)k=0時(shí)表示主對(duì)角線,k>0表示主對(duì)角線之上,k<0表示主對(duì)角線以下。格式二:X=tril(A)功效:得到矩陣A下三角陣。(7)取矩陣右上三角部分函數(shù)triu()第29頁格式一:X=triu(A,k)功效:得到矩陣A第k條對(duì)角線及其以上元素;當(dāng)k=0時(shí)表示主對(duì)角線,k>0表示主對(duì)角線之上,k<0表示主對(duì)角線以下。格式二:X=triu(A)功效:得到矩陣A右上三角陣。(8)利用“:”將矩陣元素按列取出排成一列方法:X=A(:)’第30頁3.2多項(xiàng)式運(yùn)算3.2.1多項(xiàng)式表示及其四則運(yùn)算1.MATLAB多項(xiàng)式表示
對(duì)多項(xiàng)式:可表示成行向量:p=[1,0,–2,5]。用其系數(shù)行向量p=[an,an-1,…,a1,a0]來表示。注意:假如x某次冪系數(shù)為零,這個(gè)零必須列入系數(shù)向量中。第31頁3.多項(xiàng)式相乘運(yùn)算
格式:w=conv(u,v)功效:返回u和v兩向量卷積,也就是u和v代表兩多項(xiàng)式乘積。4.多項(xiàng)式相除
格式:[q,r]=deconv(u,v)功效:給出商多項(xiàng)式q和余數(shù)多項(xiàng)式r,u為被除多項(xiàng)式2.多項(xiàng)式加減運(yùn)算
格式:A=B+C第32頁1.多項(xiàng)式求導(dǎo)函數(shù)polyder格式一:k=polyder(p)功效:返回多項(xiàng)式p一階導(dǎo)數(shù)。
格式二:k=polyder(u,v)功效:返回多項(xiàng)式u與v乘積導(dǎo)數(shù)。
格式三:[q,d]=polyer(u,v)功效:返回多項(xiàng)式商u/v導(dǎo)數(shù),返回格式為:q為分子,d為分母。3.2.2多項(xiàng)式求導(dǎo)、求根和求值第33頁>>w=[16205]w=16205>>polyder(w)ans=31220>>a=[123];>>b=[149];>>k=polyder(a,b)k=4184030第34頁>>[q,d]=polyder(a,b)q=2126d=18347281第35頁2.多項(xiàng)式根求解多項(xiàng)式根,即p(x)=0解。
格式:r=roots(p)功效:返回多項(xiàng)式p(x)根。注意,MATLAB按通例要求,多項(xiàng)式是行向量,根是列向量。3.多項(xiàng)式求值函數(shù)polyval()利用函數(shù)polyval能夠求得多項(xiàng)式在某一點(diǎn)值。
格式:y=polyval(p,x)功效:返回多項(xiàng)式p在x處值。其中x能夠是復(fù)數(shù),也能夠是數(shù)組。第36頁當(dāng)多項(xiàng)式變量是矩陣時(shí),組成矩陣多項(xiàng)式能夠利用polyvalm函數(shù)求值。格式:Y=polyvalm(p,X)功效:返回矩陣多項(xiàng)式p在X處值。4.部分分式展開函數(shù)residue()
格式一:[r,p,k]=residue(b,a)功效:把b(s)/a(s)展開成:第37頁格式二:[b,a]=residue(r,p,k)功效:格式一逆作用。其中r代表余數(shù)數(shù)組,p代表極點(diǎn)數(shù)組,ks代表部分分式展開常數(shù)項(xiàng)。當(dāng)分母多項(xiàng)式階次數(shù)高于分子多項(xiàng)式階次數(shù)時(shí)ks=0。第38頁1.多項(xiàng)式擬合函數(shù)polyfit()格式:p=polyfit(x,y,n)功效:利用已知數(shù)據(jù)向量x和y所確定數(shù)據(jù)點(diǎn),采取最小二乘法結(jié)構(gòu)出n階多項(xiàng)式去迫近已知離散數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式曲線擬合。其中p是求出多項(xiàng)式系數(shù),n階多項(xiàng)式應(yīng)該有n+1個(gè)系數(shù),故p長(zhǎng)度為n+1。3.3.3多項(xiàng)式擬合與多項(xiàng)式插值2.多項(xiàng)式插值插值和擬合不一樣點(diǎn)在于:①插值函數(shù)通常是分段,人們關(guān)心不是函數(shù)表示式,而是插值出數(shù)據(jù)點(diǎn);②插值函數(shù)應(yīng)經(jīng)過給定數(shù)據(jù)點(diǎn)。第39頁(1)一維插值函數(shù)interpl()
格式:yi=interpl(x,y,xi,'method')功效:為給定數(shù)據(jù)對(duì)(x,y)以及x坐標(biāo)上插值范圍向量xi,用指定所使用插值方法method實(shí)現(xiàn)插值。yi是插值后對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)集y坐標(biāo)。插值方法method有以下6種可供選擇:nearest(最鄰近插值法)、linear(線性插值)、spline(三次樣條插值)、cubic(立方插值)、pchip(三次Hermite插值,該方法與cubic類似)。第40頁例:一維插值函數(shù)示例。001%INTERP_EX1一維插值計(jì)算示例002 %準(zhǔn)備數(shù)據(jù)003 x=0:10;004 y=cos(x);005 %插值點(diǎn)006 xi=0:0.2:10;007 %進(jìn)行插值運(yùn)算第41頁013 title('一維插值計(jì)算示例')008 yin=interp1(x,y,xi,'nearest');009 yic=interp1(x,y,xi,'cubic');010 %繪制結(jié)果011 plot(x,y,'o',xi,yin,'*',xi,yic)012 legend('origin','nearest','cubic')第42頁結(jié)果如圖所表示。一維插值計(jì)算示例第43頁在代碼中,使用了兩種一維插值算法,分別為nearest和cubic。因?yàn)閚earest算法僅計(jì)算插值點(diǎn)附近數(shù)值,所以從結(jié)果上看插值得到結(jié)果很不理想,而三次插值計(jì)算得到結(jié)果相對(duì)要理想得多。從計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存等系統(tǒng)資源損耗上考慮,nearest是最快而又最節(jié)約資源一個(gè)算法,而三次插值或者樣條插值運(yùn)算則需要消耗較多系統(tǒng)資源,所以請(qǐng)用戶依據(jù)需要選擇適當(dāng)插值算法。第44頁3.3數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)3.3.1數(shù)據(jù)基本操作
1.求最大值函數(shù)max
格式:xM=max(x)功效:假如x是向量,返回x中最大值元素;假如x是矩陣,則將矩陣每列作為處理向量,返回一個(gè)行向量,其元素為矩陣每列中最大元素;第45頁2.求最小值函數(shù)minmin函數(shù)調(diào)用格式與max函數(shù)調(diào)用格式相同,只是功效與max函數(shù)相反,所得結(jié)果為最小值。假如輸入數(shù)據(jù)x為復(fù)數(shù),min函數(shù)返回復(fù)數(shù)最小模:min(abs(x))3.求平均值函數(shù)mean格式:M=mean(x)功效:假如x為向量,則返回向量x平均值;假如x為矩陣,則將矩陣每列看成向量處理,返回一個(gè)平均值行向量。第46頁4.求中間值函數(shù)median
格式:M=median(x)功效:假如x為向量,則返回向量x中間值;假如x為矩陣,則將矩陣每列看成為處理向量,返回一個(gè)中間值行向量。5.求元素和函數(shù)sum
格式:s=sum(x)功效:假如x為向量,則返回向量x元素和;假如x為矩陣,則將矩陣每列看成向量處理,返回一個(gè)元素分別為各列和行向量。第47頁6.求標(biāo)準(zhǔn)偏差函數(shù)std與方差函數(shù)var其中為樣本元素個(gè)數(shù)。有兩種標(biāo)準(zhǔn)差定義方法:對(duì)于向量第48頁格式二:s=std(x,flag)功效:假如flag=0,與s=std(x)一樣;假如flag=1,則返回用s2計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差。格式一:s=std(x)功效:x為向量,則返回用s1計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)偏差s。假如x是服從正態(tài)分布隨機(jī)樣本,則s2為其方差最正確無偏預(yù)計(jì);假如x為矩陣,則返回矩陣每列標(biāo)準(zhǔn)差行向量。第49頁格式二:[A,index]=sort(x)功效:同時(shí)返回一個(gè)下標(biāo)數(shù)組index。7.排序函數(shù)sort格式一:A=sort(x)功效:沿?cái)?shù)組不一樣維,以升序排列元素。元素能夠?yàn)閷?shí)數(shù)、復(fù)數(shù)和字符串。假如x是一個(gè)復(fù)數(shù),其按其模大小進(jìn)行排列,假如模相等,則按其在區(qū)間[-pi,pi]上相角進(jìn)行排序。第50頁>>a=rand(3)a=0.01530.93180.84620.74680.46600.52520.44510.41860.2026>>sort(a)ans=0.01530.41860.20260.44510.46600.52520.74680.93180.8462第51頁>>[x,y]=sort(a)x=0.01530.41860.20260.44510.46600.52520.74680.93180.8462y=133322211第52頁3.3.2協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)1.求協(xié)方差函數(shù)cov()協(xié)方差函數(shù)定義為:其中E表示數(shù)學(xué)期望;第53頁格式二:C=cov(x,y)功效:返回x、y協(xié)方差。x、y為長(zhǎng)度相同列向量。也可用C=cov([x,y])。格式一:C=cov(x)功效:假如x為向量,則返回向量元素方差;假如x為矩陣,每列產(chǎn)生一個(gè)方差向量,cov(x)是一個(gè)協(xié)方差矩陣,diag(cov(x))為每列方差向量,sqrt(diag(cov(x)))是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差向量。第54頁>>x=magic(3)x=816357492>>c=cov(x)c=7-81-816-81-87第55頁>>v=sqrt(diag(cov(x)))v=2.64584.00002.6458>>s=std(x)s=2.64584.00002.6458第56頁協(xié)方差矩陣C對(duì)角元素C(i,i)代表矩陣第i列方差,而其非對(duì)角線元素C(i,j)代表第i列和第j列協(xié)方差。2.求相關(guān)系數(shù)函數(shù)corrcoef()格式一:S=corrcoef(x)功效:依據(jù)輸入矩陣x,返回一個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣,相關(guān)系數(shù)S矩陣與協(xié)方差矩陣C=cov(x)相關(guān),由下式確定:第57頁格式二:S=corrcoef(x,y)功效:返回列向量x和y相關(guān)系數(shù),也可用S=corrcoef([xy])。第58頁3.3.3有限差分1.求元素之差函數(shù)diff()格式一:A=diff(x)功效:計(jì)算x中相鄰元素之間差值或近似導(dǎo)數(shù)。假如x為向量,則返回一個(gè)比x少一個(gè)元素向量,其元素值為[x(2)-x(1),x(3)-x(2),…,x(n)-x(n-1)];假如x為矩陣,則返回一個(gè)矩陣:[x(2:n,:)-x(1:n,:)]。第59頁>>xx=816357492>>diff(x)ans=-54114-5第60頁>>x=[25789]x=25789>>diff(x)ans=3211格式二:A=diff(x,n)功效:使用diff函數(shù)遞歸n次,計(jì)算第n階差值。比如,diff(x,2)=diff(diff(x))。第61頁2.求數(shù)值梯度函數(shù)gradient()兩變量函數(shù)F(x,y)梯度定義為對(duì)N個(gè)變量函數(shù)F(x,y,z,…)其梯度為第62頁格式一:Fx=gradient(F)功效:F為一向量,返回F一維數(shù)值梯度,F(xiàn)x與一致,表示x方向差分。格式二:[Fx,Fy]=gradient(F)功效:F為一矩陣,返回二維數(shù)值梯度x和y分量。Fx與一致,表示x(列)方向差分,F(xiàn)y與一致,表示y(行)方向差分。每個(gè)方向點(diǎn)間距離設(shè)為1。第63頁3.4函數(shù)分析與數(shù)值積分3.4.2函數(shù)極點(diǎn)、零點(diǎn)分析1.極值分析函數(shù)(1)單變量函數(shù)求極小值函數(shù)fminbnd()格式:x=fminbnd(‘fun’,x1,x2)功效:返回函數(shù)fun(x)在區(qū)間[x1,x2]內(nèi)局部極小值。第64頁(2)多變量函數(shù)求極小值函數(shù)fminsearch()fminsearch函數(shù)與fminbnd函數(shù)類似,不過它面向多變量函數(shù)。功效:返回x0附近,函數(shù)fun局部極小化向量x。x0能夠是標(biāo)量、向量或矩陣。格式:x=fminsearch(‘fun’,x0)第65頁funnamce為一個(gè)函數(shù)名字符串,函數(shù)為單變量實(shí)值函數(shù)。2.
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