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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
9 c- v! V8 c0 T7 m8 M% n
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。  c9 n; `0 B& i8 l3 Y
* L5 w, R/ _8 _4 y# ~
1.数值变量的基本运算
5 E8 P' i6 V" D. q9 i% V
    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。
$ _$ T. }% `$ m, Q. R

. P" S: I' d7 K* b8 W) c6 x1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如# {/ d7 A" S0 s  G. Z. H

6 B7 U( Z0 K3 x0 n  @; H1 q) k
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]: m1 W& {# Q5 @( k

5 A- ^* t1 r" |5 J* p+ v6 q0 Y) U

" n% Y+ r( N/ R9 N3 _, v3 o. b
/ t0 J4 }. F6 }. z9 Rd=a+b
3 o/ E+ Y. M* G" I3 C# e8 u- T" G, o1 K8 V5 A
d=a-b
  R' |8 x; B. e% _: E
) h! X! S/ L4 {' x$ [5 g都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,

$ H' |. g/ G" [  F! e% V; s
6 ^' b1 F4 {$ M1 \5 Y
) |# X5 ~" B4 F: s$ A& Z- q1 n
7 a  L$ R. D6 z% B' Q- Y

; L' H- J! H; s1 Z; \$ x$ |

; A2 g8 \8 C9 M( G* [
7 e/ X4 |% G( ~- m; O9 Q0 _9 b
% `& R5 A! o2 R& F- `d=a+c; M! E+ _6 b) i7 V+ u1 F/ x

+ R2 F$ D* O9 |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。

. P5 B, Q' Q8 J$ f2 i2 n  H( I) q/ I2 r! c# v
" p8 A+ f1 Z: a3 \

& u& y4 `: ?2 I9 F: X+ A* |: ~7 A. K1 |0 }- c& r3 g, g: d
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/ V& E* a: g% ]6 W/ ?3 U- f
6 H" G  h* U- v0 }* Y
d=a*c

! X4 T( K/ }6 n/ Z* j; Q5 ^' n( N
7 \  B) Z3 q, E

% d9 c& i& [& T1 P; {3 R/ r% i 5 e* Q% C  N& X' J0 p2 u; E
8 R' `. |3 h7 Y$ N+ |1 _1 M* h
是可以进行的,但
- F( j* q7 b- Q$ i+ G* h+ b: O7 w: L
/ h7 ]0 U' A. g+ P( Z( [1 S; m* Id=a*b  x" K, r) ^# l
9 n/ J, N9 }" J7 S
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# Y& I' |; @: _# V3 w/ |
* e+ o0 X$ F  O" w8 @) x
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A1 ~+ x3 e1 W3 l# C7 V

% e  C* z8 X1 `- z; l  q4 C
) \8 {( I0 [) |. d0 R0 B

9 M) X6 l4 N6 R6 D
8 s# v3 R% q. q. t( L  a这样的矩阵乘法可以写成
, P% j1 Z8 V3 M. b! E1 ^# t7 |: i& I+ F$ w. x) |5 I
B=A^2
3 D4 ]" D0 p& g- S7 O# t( O, \1 j1 V: l# ]- u+ a% {+ m

; V# d/ r8 C+ W: K' u+ x( i8 H( Z8 g  H; _: j7 m) s/ ]
当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

0 ^) s( I2 d( A+ w4 \: V
/ s9 U! B& z2 Y3)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" j# D3 r% A1 ?5 s

6 Y7 D0 U- U1 q# k9 L" O0 Z/ r
  • d=a*2
  • d=a/2. m# h; u! q8 d  _% x) C1 p9 j

$ ]: N! t0 f9 Z1 q5 O4 R
. v$ D( k6 P' E) t% P

8 a( F4 `# w3 ?& f; c+ ~2 V' U2 R9 |- Q2 _( O$ U
这些都能进行。
9 H, |% `+ P/ S4 j
5 V! C; Y, S6 ^/ p
4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如
- [: Y0 Z1 v0 @- `) X: x  Q
7 W) ^9 H  l8 d! ^* Pd=a'# p7 I, V, V+ ]/ g! `; M/ ]' d+ k
6 \' g9 J/ y; c  Z
2 ]0 u2 L" s- b

  k2 u) b# v1 L2 ~) u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。
: K# o* i5 r) j& n

3 Y0 B' D3 c4 U* |% Y  _4 Q* Z0 B2.数值变量的特殊运算
  N0 _$ x* H. n/ u! B# o/ ~
7 t1 v9 U5 s- O0 m" w! g0 Z2 F, P  Y
$ N; `. S& `0 u/ [% \
    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。& n0 }# f+ @4 m% V
* v, w2 g9 K2 N0 I
    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
# u2 ~- A8 h6 f/ ~% f
7 H  a. z1 i$ g/ u0 N
  • [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]  F8 t: d& |0 y3 g$ w; v. W

8 y+ s% J' j5 C# H/ g, k' {9 ^
; q+ A+ c+ O- M- t  f0 ^
$ y% v9 V( v4 x# h) D* o+ J

0 M0 T. Q# s5 T# X2 ]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。
; Z$ v+ d5 ?, f  C

3 i# n0 `5 Y! p% C& B! K& \9 i    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:

/ x% ]5 z9 Q! s& R+ P- Q) w: E2 A* t& V, l* H/ f* K
1)数字的乘除
' z2 E7 {( R) F6 ?  S& _( M
* M; E! A) w" @# f/ p
  • 1*1
  • 1.*1
    ; ^+ \3 k9 Q/ D0 `& d+ x5 C
; A( b* h) w% A8 v5 A- R' a
9 V7 Z  `* W/ w' ~5 M  J
当然结果相同

8 l* s' t5 t% [# y
. E9 F  M! ?. v+ K6 Y7 v0 n' H2)矩阵与数字的乘除
3 ]8 k  ~- Q* c/ C! i# z  V
/ s% `$ w2 X1 H# `
  • 1*a
  • 1.*a) z5 E4 I3 x4 q* t) A

3 u7 w) V# n( i& R
3 F" f2 h; `$ f7 D4 t结果也是一样的

5 x: m  w' d! E: X: q2 D. F2 ^8 Q* T7 O: y) |
3.数值变量的常用函数

' V; B* e# U/ `. ^( j, n: d2 A8 t9 p
    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。9 z5 a$ Q! a1 u; c3 k/ p8 `: e. n, o
2 f. K: U( R' j& c
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)
    : G' |/ G( o# {: W; ^/ J. F- K) k3 y
2 s$ |& r) f* s$ K0 \
# f1 R1 A) t1 r

2 H& ?, f  }& c2 B
  a( [6 O  D% w# |* z生成指定大小的全1矩阵  T+ b& M3 g  W, @$ m- E1 N
" O/ D4 f6 F) _8 @
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)
    ; K  o6 ^0 k& f( V: A0 Y( ]6 _
0 `* }) p" k( V  ^1 Q1 e8 V+ D2 \6 z
3 x& [  P7 n" S! a5 E9 g$ i

' Z- N# D' w' Y1 O2 ?* w* T/ Q
3 ^" x; G; m8 Q  @8 F生成指定大小的全0矩阵
: d0 W5 J3 r- @6 B' P" K( U8 T; c4 h& o! ]
a=eye(3): a3 k4 @/ F8 b) [% z0 G9 X$ g

# b* P, b0 X, I. U" z! {- ?( g
! v  ?  r' V7 @  P" m- B* u, o4 }

) h; ~! K# C& h% s& x0 A1 V生成指定大小的单位方阵
1 H) T0 z* Y) z, }# D; B/ u& `- g
; t/ W6 ]3 P& g6 _inv([1 2;3 4])
! y3 H7 K# J5 p  n8 Z, }% S% a( b0 a/ p
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
1 h0 n( n# j. f! V
+ M8 B# H2 W* S$ W  U
size([1 2;3 4])
; S+ H% U1 G9 z4 Z- Z+ Q& l" l) f
. Q( @+ a1 W3 A/ l$ B5 S( }! D获得矩阵的行数和列数
( G' ~  {  {# E$ ^+ F6 C3 z& p/ [
8 u9 R* }7 ^: h

! Y& z  W9 {! E/ t& r3 Q
8 z+ T3 T6 ]3 g* ]& _也可以通过
+ l  Z- X. g0 n* W9 f( A& t# I* e3 A" @) y( Y8 l. [$ r
size([1 2;3 4],1)
" L6 W) C  c  r8 `8 |/ T& D. @8 G8 C2 C9 I% P
单独获得行数或者列数( t: G5 _# k. Z4 |& J1 |& ~  k( e

9 X# ]0 V6 O2 J) ^% L9 g  t- Z
1 m# q' Y# }2 Q# V4 T

, Q. w$ w9 I1 T6 Vlength([1 2 3])
" |# J( {& o) k4 N2 J
3 n- }2 S6 q- d- g9 w1 W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1 X1 V0 _9 ]7 I0 l$ ]2 |  w

0 u: B6 c4 ^; L# H2 p5 x
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])
    / A& {# `. [1 ]" T; m! ?0 w6 B
4 d+ t" \' T$ w  B
7 _; z: t. Y, s4 C
( i9 G7 g7 o/ p
1 V/ u) x5 h& J
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作) `+ k/ r, [5 v% J, y' c

9 Y4 ?+ P# u- c+ bsort([2 1 3])7 r! O) y+ Z1 Z8 ?" ]# k# s7 \& D* r& I+ e
4 A' L# C5 |2 f: _

; l- c# X# y) c& a( Y1 B6 q1 c) P
' c" O( V' p( W& P5 @# g按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作. w# S) O3 I8 R( X6 S
3 Y! D' D# Y& q$ B1 u
sum([1 2 3])
# u- r# d% j: j  K! S: f9 [- f; u3 G5 D6 D# |; _4 W

1 u- O7 s+ R  h( q1 k
! O4 X) C& Q( d  M2 p/ b求和,也可以对矩阵操作
2 o  J% \* n; j0 r- n- D

% k  X1 C+ b- R5 g3 Hcumsum([1 2 3])) R% z! _+ a% X" p# F) S( `$ l

: C1 Y1 d1 H& E+ q5 ?
! S" I. }/ ^3 e+ p7 E
, i4 v. t+ u) s- F  @; F
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% W# ]; G/ }$ D# j& {  X2 h
5 H! g3 f  S2 l# f, x1 p6 B# d
diff([1 2 5 6])' P( P( V# |9 [3 T' j7 g1 R- R
2 ?3 D$ g' A9 j; g0 k8 w& O

" h$ a- m0 g$ L/ E. z& B4 \5 R6 N& W5 |2 C# v$ N) V6 k
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& D& w- c9 v5 Q" @' m
! V* s0 _3 v; ?& j2 d: `1 a  z8 W
plot([1 2.5 3],[5 6 4])
, Z" t3 C- p2 G7 H
8 O6 A! P- L, W* N4 B0 X
. e* I  I% f. z) N9 u9 @  M& s5 x( G; h

! p0 H6 u0 @1 T; u2 d2 y$ }画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图
% D( \: F+ {6 r! s# P- i2 @* A9 z) J1 A# ]7 E0 s9 D
exp([1 2])" C  q7 Z4 g! Q0 n: r1 `3 [. a1 l2 R
/ I, [+ l' M( `, l
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。
$ K) z4 o, g( `
! D4 F2 @5 l' J

- D) t2 C! X$ b  k: v5 K$ Q  U6 B9 M  v, P, o
- y3 P; G4 y; X4 f
6 @- y+ K6 l# q2 i
, I9 l& b8 n$ j1 O5 G

) V7 W; |3 o# k+ Y+ b- H6 y6 q
4 u0 n1 f# _2 F% Q3 k
& K% @: ^# l  M' D2 E# o
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