TA的每日心情 | 怒
2019-11-20 15:22 |
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签到天数: 2 天 [LV.1]初来乍到
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! u! C: I7 w$ h: L/ z" C
数组：# I2 _0 T; \& C' b
5 T# A2 @0 z" \% G* |数组的乘法和除法分别用“.*”和“./”表示。右除和左除的关系为：A./B=B.\A，其中A是被除数，B是除数。" J. z& r5 K* w
# G4 T% e+ p2 N/ u% {size()和length()检测数组大小：size()获取数组的行数和列数，length()获取一维数组的长度如果是二维数组，则返回行数和列数中的较大者。
: p) c! G# P8 N/ i: v# a" B1 H9 O: c" u7 }' H- v
ndims()计算数组的维度。单个标量返回2，可以看成一行一列的数组。
( O* B) l1 \7 a& v8 a2 f8 M& c2 i) y
7 e* ~* m1 b& x- }( z0 r" bwhos来获取数组的大小以及占用内存的多少
7 I5 U4 H- H5 \; I; o9 T
' U0 d0 o7 i6 b. c
: U5 O+ l5 |4 O) c. G( s: E8 I
0 h8 g+ p9 e$ h! G: c! Q
" z# N- ~, i: N t' o
- H ^7 O% |2 }& P4 S$ @/ m, w7 n
数组元素的查找采用函数find()，返回关系表达式为真的元素的下标+ [, i {0 s1 R
' }* U6 K1 {$ L5 N5 w* E排序函数sort()，默认是升序：sort(A,’descend’);降序
6 c9 l/ `* G% ?6 p* s/ k/ w2 G N/ e# }7 {7 X9 t
矩阵：matlab中的矩阵是按列来存储的。
5 E) s3 O9 U/ o/ y7 |
- I8 y, {$ y% e. F& K
# Y7 T# v0 R" |# b$ \2 X" o1. 矩阵的扩展
7 J* Q7 v5 v+ L2 i" h! b; r+ ?9 M! C8 C' `
. ^( C+ j$ e2 a3 J% Ncat(DIM,A,B)：该函数在DIM维度上进行矩阵A和B连接，返回值为连接后的矩阵4 U6 T4 Y& u$ s1 E' d
; L* I1 ]4 ?6 O# F+ ~% o9 w! O* h
vertcat(A,B)：该函数在水平方向上连接数组A和B，相当于cat(1,A,B)
: I) F$ V1 V+ G V5 T
- L7 n- y/ @% Khorzcat(A,B)：该函数在垂直方向上连接数组A和B，相当于cat(2,A,B)
3 x V- p% f I" w
2 j' E+ S9 p# e7 F) I% D8 k" U3 Z
0 I0 I# o ^6 A9 H3 D: N6 i# k2. 块操作
1 V( l7 U9 ^" ^1 s. d! S) B; ]' X0 G4 ^) g5 f; E$ y" ?% Z2 l
B=repmat(A,m,n):该函数产生大的矩阵B，把矩阵A当作单个元素，产生由m行和n列的矩阵A组成的大矩阵B
+ l1 V* [0 k, W: Q6 ]# Y2 k: h! A
0 f5 H ~4 m) i) g8 b, Z; C' \B=repmat(A,m):该函数产生大的矩阵B，把矩阵A当作单个元素，产生由m行和m列的矩阵A组成的大矩阵B
# g- W% A' ?; F' I/ ~
* f+ b6 o$ D3 X) @Y=blkdig(A,B)：该函数将矩阵A和B作为对角块，产生新的矩阵Y1 y& d$ w8 A2 L$ c
; t; S* X$ p/ v# w/ h6 k$ J
" J9 D, m4 O7 e0 J3 O7 S
3. 转置% F+ m# o1 x$ d! b( B+ }$ @
! o" {5 r3 ~, Z
‘：如果是复数，则转换为共轭复数- j8 h: R% h; }- }, A
4 {- c& y3 o! K矩阵真正的转置是A.’或者可以采用函数transpose(A)
& B# Z* f2 u7 ]( i
5 I9 g) U) g% ~" \
9 g) G/ H) R/ Z! o9 ]6 k
4 m, y6 W; O7 }5 k: |! u2 N7 W L) N8 M/ m. Z
4. 旋转和翻转- F) \# @% u" M8 ^1 e9 ]
8 w0 E9 b! j( V4 t& a0 i
矩阵的旋转可以采用转置的方法，也可以采用函数rot90()。& Q1 |' N, e- Q4 ?/ g5 O% ~! v. Q
" m; h& u2 O+ @/ \5 ]9 W2 J% Lrot90(A):将函数矩阵逆时针旋转90°
' Y5 \% _; i7 n& J: x9 H7 { m2 a' j0 h8 J
rot90(A，k):将函数矩阵逆时针旋转90°的k倍，默认值为17 F6 H4 j/ x+ m+ {
& p' y" Q4 p" D% Q' n
对矩阵进行左右翻转fliplr(A)% v0 d/ O8 W" |3 ?% r9 V# p R
, ?9 a8 T# x8 [& V* M* w对矩阵进行上下翻转flipud(A)' q$ H' o. H& J7 O7 R
" B/ m- a) O4 X! C9 \
$ C7 c* j, D5 b8 R# A" f% [/ E2 U5. 改变矩阵的大小
4 F7 {6 c8 u. v! u: I1 X+ k. L- _, ~, E# z% }- j5 C. ?$ X J& I
Y=reshape(X,m,n)0 U* [) p" s8 M# s2 N1 R6 ]% r) K
2 T- x2 l, z8 _( U
# y5 O+ V) E" k z# G3 R6. 矩阵的分解: x8 F% w( {! n7 m, q% ~
- c8 s' ~, B5 t* g9 Y! G7 jcholesky分解：对于正定矩阵，可以分解为上三角矩阵和下三角矩阵的乘积，使用chol()函数进行分解时，最好先通过函数eig()得到矩阵的所有特征值，检查特征值是否为正。
( {7 H2 {; o2 r5 x1 r
* k- D8 E5 L6 J% @
5 z7 H) H# {: n* o b- {3 z0 i G# |- G8 b& R9 O, j- u9 W3 C
LU分解：也称为高斯消去法，将仿真分解为下三角矩阵的置换矩阵L和上三角矩阵U的乘积$ \$ Y4 J% C8 u: d
! q ^* d# h- U3 K& h3 M$ R" M! S( [5 bQR分解：也就是正交分解" P6 l# H' [4 x. |6 w
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发表于 2021-8-6 10:09
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