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MATLAB之poly 函数介绍

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发表于 2020-9-8 14:00 | 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

* B5 ^. B& O# Z9 I& y' W" n8 opoly1 D: L# N  P1 r, a$ G
Polynomial with specified roots or characteristic polynomial/ o9 U% N: W2 Y7 S8 p

& h2 d) J( q4 O# O5 U3 V) @& h) f9 V9 u) Y! F8 B! O
Syntax
1 k4 L5 ~+ f8 ]& S: M6 J
1 g6 E! }" U3 U  A: H8 Fp = poly(r)
- Q8 N0 u8 U" s; v
$ m) T  _& C" k* @p = poly(A)
; Q; v7 @+ z( M6 t/ j, a% E; U# ~, _) c5 H% C

+ b8 D' O& W4 b2 t- mDescription7 [9 \$ o9 M4 F# p- y" `7 T6 b

1 l2 A; Y9 t4 f$ p4 I" S1 jp = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。1 J  O! P# O/ l! f3 K7 S
) b7 k5 B$ ]% E1 n# y- t3 C
由多项式的根求多项式,由特征多项式的根,即特征值求特征多项式。
+ f4 x; z* s) P6 N3 }( }7 S- O$ j9 `& r, u% {8 [0 X

3 S  A$ F5 m4 g8 N特征值的特征多项式# [3 n$ O% f, ^& P1 e5 H

& O% a, ]) F; u2 E- w' O* bCalculate the eigenvalues of a matrix, A.% q, A: ]( `6 j' a2 k
2 M8 E/ |5 @) u6 C9 ^' E' v/ ~6 A9 |
' f$ b/ Z' }0 p1 A- c" M
计算矩阵 A 的特征值2 T+ c% L* \+ {/ w7 ^
1 r: X. U6 U7 G" g
A = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]
! _+ g/ M# d6 T3 \6 z3 r" y* w: |& ^$ G5 V1 r3 s. h. R
A = 3×3
1 o/ [4 B- f3 V+ u+ Z4 ~! {. \, F  a' \
     1     8   -10
2 \' ~- V/ ]8 n$ E' g. j    -4     2     42 x9 H. B) @$ }" h
    -5     2     8, I$ u" s4 ]8 X' v
: a) X8 T* G9 @8 s

: V% A2 M3 L4 b, e, s7 De = eig(A), V  d0 q5 ?9 u6 x6 V! m

. h( G5 J7 ?- f2 O6 z3 X) r1 H8 R9 B, A, ]6 \- g
e = 3×1 complex' v- \& s" A% z  }& n
/ Y# U' k: ~6 [4 y1 p
  11.6219 + 0.0000i
% N! Z1 O; @5 {% c$ j3 A& F  -0.3110 + 2.6704i7 f& l: ]0 y. _
  -0.3110 - 2.6704i
% z# ]5 r6 O7 b! B* K% Y* C4 m- ?' C* T) U% @

) g5 W$ p. f' ?3 X+ ?( o# v) s. Z' a由于e中的特征值是A的特征多项式的根,因此使用poly从e中的值确定特征多项式。
- V, x: y/ }# M: t* T
8 f; x2 M0 _9 g. f. j& |p = poly(e)
9 {( I3 E% C8 G: t' [6 o+ H
# d) @8 w4 G& G, U# ]9 n! Vp = 1×4
4 S8 J4 A+ b3 N8 |/ u5 h$ v$ F. p2 O4 ~4 ?- _
    1.0000  -11.0000   -0.0000  -84.00001 l" W. G3 n3 m9 n- `4 L
7 h$ p& B7 q# q
所以特征多项式可以写为:( H* n8 b) K; T" S* s4 E

5 a% o% c0 u" Ax^3  - 11x^2 - 84 = 0;; ?1 s8 w" t/ W9 E9 N
2 x/ w! t4 t9 e: I+ b
p = poly(A), 其中A是n×n矩阵,返回矩阵特征多项式的n + 1个系数det(λI-A)。: v% @8 G$ t5 Q' {/ A( K
0 v7 R: y: _/ g
由矩阵返回特征多项式的系数。+ l! {0 z& S5 ^
0 Z! g4 x5 N5 {5 W" Z; M

/ M+ m. z6 ]: L3 t: YCharacteristic Polynomial of Matrix
5 J3 ^6 P! Q2 J7 v  j
" y% B6 \( S$ |& s* ~7 AUse poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.
0 @' C# p$ Q: _: k& `8 D- Q4 E  k& c. {4 b! r
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]
2 m6 k  _; n) Y. X1 I" m* M' B  W
% d; Z4 S3 q4 r  ?$ O& uA = 3×39 P5 S) t6 S3 F9 ^) F

0 Z4 l3 @' K2 G+ _- ?2 @     1     2     3
9 e; W% Q# e( k; w     4     5     6
6 _1 j9 G( @" l5 {7 {! |     7     8     0
- I: [" J! |- S& G" j2 `3 [2 b) H" A

/ K9 J- J* ?. r# R1 I/ Dp = poly(A); l9 t( Y+ `5 P
& H3 ]- h; ~$ D, t% V) [
p = 1×4
) X9 i5 m. T6 _  w/ k  E* U/ L
# W! U' B! G7 i" [  Q& a% T    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.00000 S# A" g: F/ D) d) I" g
/ q2 ?9 t* A5 h1 n8 `8 i3 ]8 Z
Calculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.: f% x$ {6 P- Y9 S$ T
4 ~( C) e9 Q0 d% h
r = roots(p)1 ~* x6 N* ~7 Y  X  G& y
  q7 O# X- X. k2 g% Y; I
r = 3×1
* u" D" F  ]: a+ m, r% D- J" T& O* n9 y' a6 r& Y6 L
   12.1229; i# f6 ~* d0 j3 v& A, @
   -5.7345
: ^( f! {) G! }) a8 t/ m4 w   -0.38840 p+ w5 t4 n  T5 }- H! k
再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。* D; t( ?0 h. k7 T- e9 H
2 U! q% T5 p: u# }
4 ?1 J* M( j) \8 }. ?, G  V
4 H0 v) X/ O$ A! t1 K5 B0 r9 @
' Y. ~7 O; j  L) A; E

% n- z; f) g# v9 S7 c- G+ J6 S' x: \4 I

6 z- F: V$ X: `* J

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