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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
+ p  `1 `$ J. x  F
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。
+ Z' l5 Y! r! c% }8 |! Y" M9 a" i) B* m! P2 |- s
1.数值变量的基本运算

- a5 A0 C4 [% I4 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。
4 x7 {/ B8 }$ N. [( m

& ?* c1 J6 e. U7 t# S1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
2 ^7 C# z1 Q7 k" J- X( Z8 u) e0 p# W$ l9 f
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]
    9 J! J! d  O, u; D9 N+ t7 r* i$ c

0 E& j. [% [# [: _* d8 g- _- N  E: M, U- ?5 C# l" t& V/ N" ?" R

& b7 G; n, ]$ d% \. k& \0 c% |7 y7 t! M8 E
d=a+b
- ]; t0 v6 B8 E  Y& t
* _* d- h& Y, A0 P) D  v& q: jd=a-b
) s6 D0 h) K0 _9 }/ S% v
/ s2 O$ Q. p0 I都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,

, [" `; z) ?8 i* [4 ~/ I/ e! i, \! n, g1 W- B3 L
2 M2 k6 d4 P! m, f: U( b3 @

# c. A& g, Q5 [( \" ~
1 W+ ~. r  \9 i9 Z5 k9 H

5 i; ?8 M; X( L$ N- j
2 F9 F+ {2 J0 }+ Q* R, a4 h# N" F# `" w/ e7 T2 t
d=a+c
4 E, x! A; t! K4 \1 y" e
1 k/ V0 `! [+ Z- Y2 N6 g1 [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。
" _. S. h% J, S8 U8 @
( ^% f0 r/ {6 s) q; J. H0 m

3 ]0 J) w+ n& r) t) s$ I. \; B( d
9 M; L; ~9 ]+ p3 c1 W: ?8 C0 _
, W. z# G, w/ V& {. R4 d2)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
2 L/ L' w9 e7 b" W  V7 {& y9 z6 T; R; ^- H
d=a*c

6 v' \3 l0 s4 c
: B' _$ `/ s' x# ?5 a) x* ?% m5 P
, l. j" B. c; ]9 G3 E3 }

1 z! G- y+ d' X" l- ]  g! j* T& U& A8 t) J& D! S
是可以进行的,但
- z. h# @. G/ A: g$ C) t5 O) K% u# H# x. ^* \, M
d=a*b
. p' T# b- a4 O" X8 ~, g* L
+ s1 d$ ?' _2 R8 W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4 v4 w$ Z1 E, Z- c) J* O3 V& `  K
1 I6 t" M) V4 Q/ N, F1 b
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A/ u& `( K  o9 H2 o+ L

3 X+ i0 ~% d. \: M5 H7 Y$ p
2 p( g/ |/ v3 B, S# b7 F+ z
9 _1 d- f- w5 j7 L
' ]  v0 O8 W$ `# l; Y0 d6 m
这样的矩阵乘法可以写成
  T( s1 V  m1 |8 N9 s: u2 U0 {/ l, J5 i0 J% L
B=A^2, k5 k1 t, u, o) \; Z$ c8 @9 {
8 x6 w+ I: n  r5 |8 b; G

. k$ b" e2 w5 U1 |5 y, X& B: ?& D; k
6 U' e9 w4 h& W. E+ J4 }当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

9 Q* \' J+ i, b7 P0 Z; f4 |: J! u& R4 z5 F: S' H% D, L" ?
3)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
# `8 o- S$ j" C% P" N+ I/ Q% f
8 F, y) @, q7 t
  • d=a*2
  • d=a/2& o6 D. Y% h0 z/ q$ a* h7 Y" p1 @  V

4 K% B3 X1 L/ t  Y* B

8 k# ~- f: H- e- K; T% O/ q# N

4 s0 H% v' {: g4 \7 T% Y7 o$ B  \* ]8 T8 u2 F( g$ y$ j
这些都能进行。

+ b- o4 c* n+ A2 C* o' {/ t  l& M, ~1 X
4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如
5 s" x; o. ^% q# Z9 `
- v5 k, l2 d/ T! U( Jd=a'+ T: b4 h6 F" \  ]

& A7 O$ B/ s( j; Z/ C$ x
# p4 w+ h, J+ |1 U8 O7 O# R
/ P9 M6 B& R9 P' y
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。

. a; M: a: h3 H* C2 E, g; [4 F4 w; ^6 f
2.数值变量的特殊运算0 }. O6 F$ u$ X4 k; q, N
5 D" a) x% _& I: o$ p- }

; v8 m3 ~9 m- a& C    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。
/ I6 s9 `. i% P! s( U, \2 Y1 E0 c( i, |  Q+ W- T8 s
    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
4 f# u: Q# _( u9 j: p1 p0 K( d
' D- c7 R6 m: v2 C9 ^
  • [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]
    ) ?$ b2 V' _; J" x# S

! r4 C; v5 W! t3 s. D, Z

: @, W+ _5 t" a5 B1 Z
% u7 a8 P0 `5 J- ^# \. u# i

5 s, D1 ~) n4 t! @3 T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。
6 z% m+ `' {3 }

( M1 B/ S/ L+ T7 k) r# d8 _. C    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:
0 T4 g5 a4 g* x) z! [2 s1 _

8 n2 ]1 D2 x; B3 X& \" n2 f1)数字的乘除+ ~* f" H' a* Z8 G% K
, O; X" `3 Y2 x6 X# k& L) W
  • 1*1
  • 1.*1
    ) Q  o4 N0 W5 q; ~  q7 s

0 R4 F: ?* Y. x8 x6 Y, _; f- m1 m# n- E+ @7 T
当然结果相同
8 V- X& D! \$ t! P. l# d0 n
2 A5 u3 D) @& }; X7 H3 M
2)矩阵与数字的乘除
9 p" x- g8 c3 D3 W( v1 r
' X5 _, u! ^2 H8 A
  • 1*a
  • 1.*a& [5 I. J& r" p9 O0 D
" l9 C/ J/ F0 m: ^

9 c1 Q+ z+ n3 ^2 n结果也是一样的
) s: D5 y' v; W) y

5 }( V5 W  x, P" j5 e) v7 C3.数值变量的常用函数

) }+ |: u; H, p4 A  A$ a4 Q
* Y% U1 L# ~; c$ _    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。
+ y$ z2 \5 p: k7 j9 D, @! ~. ^; M  @4 V6 }
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)
    + ~- _4 f9 T& O) D4 l6 i
9 W: A  l5 b; k( R/ x

( e9 O* N) p0 P+ X; O6 f% b
  O9 A4 u4 `1 g  Q; J/ u; ~& f5 ~5 }
生成指定大小的全1矩阵
  J+ o: F; W3 `; J$ C( _1 G" R! P
. D& A" Q. L% ^9 L0 [
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)& s- P8 u6 K$ W/ ^$ O
% a9 Z1 w$ E# V2 V, I
+ E; Q$ _  ^; }* |$ f
% U8 B" E8 |# w9 m1 s2 t5 K) x! m

2 z  B: E/ x1 b3 z生成指定大小的全0矩阵/ R( g/ Z# k) e  l/ ^5 z( v' J) W
, d; ~& E) h! y& M, n2 A  I
a=eye(3)
# m6 o  z7 _0 ?% [2 `3 R$ X5 s
- I$ w( Y; D; X% s" N0 N
3 m. b1 V- x* q: h8 k$ z: l
9 E" J4 i$ @" @
生成指定大小的单位方阵
! P. w6 p4 p( q2 e6 I' i/ S1 n( z% {9 U& s
inv([1 2;3 4])
  p% V, O, ]+ ^7 k. M! Z! X# N8 a
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
' p) q/ X1 e9 X& G5 I, M8 r
5 M! w  K8 Q2 W' e
size([1 2;3 4])6 G' g. F5 e  A8 u9 r% ~, \4 k& y
/ c8 y, ?9 W4 P; j) S, R. |
获得矩阵的行数和列数
2 _# I6 D  Z5 Y* ?! |$ t+ ?* c- G6 g& J! d. {

8 e0 R2 ^# v% ~# S9 G3 d5 L. S: G
2 S. C+ K8 m% ~3 {7 c. H# V5 n" d6 }也可以通过/ G: c  W* l) ?+ r) H

7 v$ q# N- o2 |, I* F0 G. Zsize([1 2;3 4],1)
2 f; p. |/ R8 t3 l; Z& j9 \/ q1 U( [5 L1 p; f
单独获得行数或者列数8 ~" F8 u+ C! B1 j. e
0 g. m- [# O8 u. }& _7 \0 X9 j

1 X! e7 B( c+ C% M
& ~( s7 }; J2 O7 s) nlength([1 2 3])8 W3 [0 A" |4 J5 n- ~, Y7 E5 x6 w
2 \4 m# b0 B- W: N' R* |; P6 n
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2 l* t( }1 @2 T% c! t" H/ G; x6 n5 a

: j  Q. t8 r2 n0 ]  {$ b
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])% \$ M" G, T7 n

# N7 B5 N3 u' x( C" B
7 S3 n7 Y+ T6 `+ F/ t0 C

, ?/ r0 I/ u$ \% `6 b( N' n& p; X' l1 ^6 C' ^1 @
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作
  r0 T, F% X/ A. [( C, N' W# ]( W% s6 r  n
sort([2 1 3])+ K! p! _8 o( a( l2 ]& g& ?1 M
$ j: H" E: L& L+ a- _- L

, C8 B1 o4 W* B# _- L/ P  J: w# D2 d- R* T( B  {
按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
/ L8 m' r' M* f) M0 I) [0 j6 Z7 D0 `
sum([1 2 3])
( k" ^) B: f( D8 S% g/ K+ {/ \( \4 f- w0 F) u- y
6 b3 p% w1 {% W/ V1 N1 k
# `" a1 Q* B( e6 L% l
求和,也可以对矩阵操作: J0 Y* I; [( B+ F- C# i& x  S+ _6 H* g
6 N: V4 d" o2 H& A3 c3 K; G
cumsum([1 2 3])8 o6 d" i) P' k5 y
8 z& V% e  m5 D, F; B1 x6 o

* J' t* {4 R: @4 Y& w! Y: K
+ \8 g* F& Y8 J9 I5 k. b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
" O: @' U9 b! T; m/ o# F0 A; z! @  Y* U( N5 F, e
diff([1 2 5 6])# p' |$ d  Z: b& j  Z9 l3 [
0 |9 p; q: H* v9 v% @5 E+ s7 I
, S" V/ z/ m5 d

' J6 Y* A, I3 }4 L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- k- [' s* V  R! W
- T8 D& g* I9 l4 a5 K
plot([1 2.5 3],[5 6 4])
0 W5 C" u$ S/ H; k) [$ v
7 V4 |  `. P3 a
! S) J& Y' z; w6 V

& J; Q; k/ X8 w: }$ R画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图" y7 B" v0 w4 ^+ h' {
4 j! Z! C/ a6 r% ]% O
exp([1 2])
+ b* z; N: V9 R  t' c8 Z- w% Y1 a3 A7 `2 O8 e6 a+ Y7 z/ w6 O
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。
9 b' T: Z" Y( c" b) u6 ^, ^

6 }$ k" b9 @/ C6 \$ C+ ~
" Q/ f: F7 M8 ~" B. S

; i; y( ?& v# E" Z: E; A) @6 y8 M

9 X) i. z; v3 n3 t& P0 |2 o1 N5 I1 c/ S; z9 e- R
1 v" ]( q/ g8 n' j

/ N7 w/ }$ d0 G
) P* X5 J) h8 C

; C% G7 w0 E% x& |' K: g
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