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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 |正序浏览 |阅读模式

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x

0 S: ^% y9 w* S8 e1 A$ e& k6 {4 X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。/ o0 n! @  k; o% w

8 F/ [: U* Y0 C& N1.数值变量的基本运算

+ k; Q) Z% O& B" h9 a1 T8 F" s    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。
' ?! P0 }. V4 \# F5 I+ B' h

: ?$ h* F4 o! D( X" Q$ R' k1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
# w8 ~" \/ B: e% e
  Y! N- s9 g# Z( F9 E/ V" V: o
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]* S6 Z0 S/ T; B6 }
7 E3 j& D8 F; {* C/ t
3 o6 t3 {7 e0 ]1 \, Y3 V% `3 ~

& A: S( i; s# X, h; R9 f; y) o0 c2 c0 F# Q$ T2 x% d* `
d=a+b
7 |! p, U7 J' H
* C, a' ^8 ^- V7 n1 kd=a-b
+ F1 f* T- M7 T0 q$ [0 J/ t- m) i; M$ E( X# l* b* h, L
都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,
1 N. O* {3 F: m9 ?8 d
7 u' g- D6 {9 X! `9 ]
! {; _4 g; K" u" W% @

" Y2 G) W% e% g8 B$ I% G6 c3 @: R+ I, R
" {5 z0 b4 A- E$ s; ?0 k8 P
5 I6 X+ H" f6 u

7 f6 ^8 n; ^' o- J% |d=a+c
+ Z6 g+ c1 ?9 k+ ~8 ^. B7 T+ c* [
  B# I6 F; x" I  b3 g$ X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。
% h$ q4 i4 l/ d6 ^3 ~" e
- A; G, U& [, O. d4 H  X, M

( T# D7 o. u! Y1 b3 |* E ! ?! `, K+ K: J' w2 d7 {' q8 A
  G+ {* R# A( x+ t8 N% G
2)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
) u6 O; w  H# I2 D1 k- A, b- F
+ w) H3 h, E7 o0 a$ q! n: n8 dd=a*c

" p: d8 G  {1 [0 q+ X( a" v( h" c
* d1 ^! [' P0 [2 @4 e- n5 [
! @* B2 r8 I2 V$ P6 [4 @

& R- N4 g* A  W2 `是可以进行的,但9 M! u9 o* \9 j  B
1 k. j  z  R' u6 [" U
d=a*b5 s' b* H" b- F6 u0 d2 [# c1 g: R
# w- B: Q: D% N. a
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
8 T% P$ Z/ N* {$ K5 A3 ]
6 ~" E& P  L6 s% d
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A
    * t6 B# w7 Y' L* B

* b- x  M. x9 f* X  \) z

- L  h! l  W9 p' w

1 k/ e" t+ `! t; w! I4 R7 B2 Z1 \3 R4 i" z$ A# @5 A
这样的矩阵乘法可以写成
2 f, k7 f6 \* b
& g& a6 {* M8 r- ?9 F% n: Y& [B=A^2
, d6 h- f: `# [5 Y
$ o; U  O& I4 T8 @2 I; x
5 `& Q" F2 U; C6 n4 N6 o" R, |
; z! m' Q+ M2 _; t# _' C% c4 ~/ s
当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

7 M. R3 v' s4 B, H4 j% ~' s  Q( L$ B" {, G" K, l1 ?, v2 Z. y
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! V" w# O3 U1 K' _. Y
- H6 a# E4 B1 J2 l, P% t* k
  • d=a*2
  • d=a/2
    8 F( p- j* H  N

0 L; g+ ~& e, H4 _& m7 d
1 v3 u) C- A% V6 n1 U
+ y! P4 H. q; s. ~+ |

9 B- u$ h- C  Y# D8 M1 R! ?这些都能进行。

; r4 x, l9 P$ X% f
( O. E* V% c; S, j5 j4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如
; u8 N) v% e4 c( c5 b5 ?
0 R! t4 B1 W3 p4 {7 B) pd=a'5 B" l8 k% P3 z4 e' }3 Z" x

+ s: e! c( [" ]  M# S/ V
, [* y$ L7 p4 W, L, b8 P. ~) h" D

$ g% j% w  r8 v0 p  N0 d% `2 A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。
, o) q& _. `, M. P  j1 _& @* f1 `0 Z+ F

) D' A6 z1 n" S; o2.数值变量的特殊运算* z$ s' h8 ^- }* x6 F1 e0 G

) R9 A2 o& U8 Q# s( |: B

( g+ I( n" Z( T, ~4 F    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。
) \7 W5 x. `! b6 V1 o+ W) t/ Y# x" {/ y6 n; c$ I1 ~
    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" P; x3 o- F* p% Y: O

# k4 A  X5 A- ?# R$ {
  • [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]+ o) w4 W- M5 y, E
: L' Q* c' L$ t
, w, S. N8 e* o7 X2 v6 W, @
! U6 a$ X0 ^; R: j0 L6 v) E

/ f- G: ?8 ~) N( f7 a" n; e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 ?1 k8 c! J9 |! N9 T& X

4 t, b0 g4 s% J* r" q) |; ]: X: W    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:
9 |6 d& G2 h$ v1 R4 x+ n( X2 D* b$ w
7 m; |9 R% Q8 U, z6 [" C" P
1)数字的乘除6 b% @( y5 n( W# L

+ d5 M: U7 H7 ]3 s
  • 1*1
  • 1.*1
    , z% Z% o3 Q( E3 a. d

9 n4 i' Q1 N, n. }; ]" \( Z9 Y6 \' B5 {  Q( E- F+ S
当然结果相同
1 T0 y4 @, K0 h( X. s( ]# _- F2 S
9 D; v( p0 Q, p) k; ~4 r
2)矩阵与数字的乘除
- D, g7 a) t- J; Q+ j7 B, Y+ O# O  I; ?
  • 1*a
  • 1.*a
    ( m; I  t/ s$ y8 p: i
3 ^5 l# b" v0 |

( n% j+ y. l$ B4 d, A  X7 ]8 K" P结果也是一样的

" w2 E6 a$ `% ~1 k- O9 T3 _& o% Y9 d( T( d5 Z
3.数值变量的常用函数

2 G& J* r( B2 E" i9 J2 Z
! `& k6 e( H8 h# l$ i; a1 y    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。
* N- E" Z; W  L8 D, u
* \' P* v& s6 t3 r6 E, d
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)8 Q$ s" X$ F7 C$ Y

* m& k9 _: ^4 [( D" t" d6 Q3 f: m
9 x5 b3 B, j: f& n: T

" L" y& H3 k. X: Z# m2 u/ U2 X
# D3 T3 E, n8 S6 \# J9 m生成指定大小的全1矩阵3 l$ [5 P2 T, @8 \

+ a7 m2 P" d9 A$ \4 |
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)9 Z2 H- O, U7 ^, u- i
& A$ @! W- v  ~

8 p- _, H( Y; o
+ \/ @7 ^5 J8 B, A0 l
0 ~" w- Z4 i* |) t$ ?# g" D- d
生成指定大小的全0矩阵+ x7 s  P8 J# x8 H4 z
+ k- W# a& G% Y$ {/ y& X. H! `% y! S
a=eye(3)
/ K0 c1 y9 t: G( a7 V) c
* H3 W; z9 n* h# ~

7 E' X1 Z1 I( v; e0 Q' P4 m# w
3 l' x% @3 }  E0 T生成指定大小的单位方阵: E; v- J) z" f
( g% O/ P' p, T5 q
inv([1 2;3 4])% {' Y' V. ]" E
, u2 w' J( U0 T4 X4 S8 S
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( A! \1 P- @# I

+ ~4 ?5 d6 ?# K" m) Qsize([1 2;3 4])
6 `# ^$ u0 |3 T% ~4 I: n
" P- |5 X# t5 b4 f- Y获得矩阵的行数和列数
1 b* o: {8 d3 n
) H% h' ^) y7 p! t/ X- x6 I

3 F& [) V& ?- Z6 m+ i! {) e
$ ]' k+ w! Z9 [) k也可以通过
. p( T4 }% |7 R4 p/ `' l7 E, I
; X8 K- `$ b! l' r7 B0 i+ vsize([1 2;3 4],1)4 p1 Q9 k2 {2 c  w% r/ Y
  D; @& B- W" G0 _
单独获得行数或者列数
2 ?5 n2 y+ t8 M1 g% e3 p
, k1 L3 F8 r! H& t

" u$ J& [: l& _5 G3 x' H8 {" k( M5 c: ?1 v; w  q! m  y- R& X
length([1 2 3])
4 `: }% ?0 _/ G8 f- r: H" `% I) F+ {9 {
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) y# l. c0 s4 E- i0 `( H2 e. L

- B- `, r$ ?+ N' O  A# F
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])
    , m0 `3 C( V% K$ I3 k
+ ]% j; r  k$ J$ Y
4 ~' o& g% K2 u. m

7 ]" f" w/ E4 u8 j7 \) H& J- Q% X2 ~
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作
4 j' l( F( |4 n
9 [& k6 }5 C# D- {7 {$ dsort([2 1 3])
2 [! h* i% P* _5 i$ C% z' @6 S% w
$ {3 D/ u; b% W5 x+ c

; r) p- U' @, g* o按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
2 L0 F$ i; c( Y( ]8 K- L1 i1 I' l+ @  _4 L, _# l- J( Z6 w
sum([1 2 3])
/ V# @! L  _# Q9 M! M* J: y" }( j% G7 e1 T

: c- V2 L" z* w
+ P% b8 I" \: k8 W! a求和,也可以对矩阵操作7 o5 l7 ]9 ~2 _2 ~

3 `+ m9 i+ y+ W, V3 |cumsum([1 2 3])3 \& Z5 c4 Z9 ?- v$ x
3 r. a. i; a6 ^+ R! u; h# B

! ~( i/ [1 s6 U) M% i! O; n, f1 O) X/ b7 W$ A* t
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
4 A' K0 W/ i0 p  M9 J* F) u7 }) M. Q& n+ i
diff([1 2 5 6])
$ ?& I6 g/ c/ E5 J8 Z! Y, s0 Y! g) V+ z5 V+ A
' T% a  w6 R; y+ S. c! _* `: P
6 ]7 a$ p; w( _: c# ^
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
$ A& Q9 D9 c% S" A: D# X% \$ ]) F
- J) _* n0 ^. T" `& G5 S' \plot([1 2.5 3],[5 6 4])* ], z( |3 J. d  G4 W

4 P; v8 U" O  V' L

6 v* {! v, w1 |8 t1 z3 X3 G) Q, }$ {5 g* Y- ?2 L" e
画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图. S5 N1 g$ r" F  K  s! ~  F! _
7 G$ x1 k: i9 `% V% ]+ n
exp([1 2])1 M( N0 T3 Q9 w; l- V" a

  z5 @- S1 d) ~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。
1 f4 k# ^) n6 }' i0 a
7 l* D! o' X7 a$ k, ?2 e- y

% d& \& k7 l" A0 z4 i4 I; ]- [: S/ i2 }6 O( ~$ |! W; \

0 H1 i7 e) i. L+ S" C- Q
! A3 D$ Q% W2 Q! Y* q) O# u0 z

; m# W  G0 y% d! T1 }# v- A" d. T- d8 G. Z$ W

( V2 |* z# U8 F# u
( Y' V5 R7 E3 @: S& C$ |. i
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