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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 |倒序浏览 |阅读模式

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x

- T+ r( h7 F: x! f6 gpoly5 o1 T- ]# z3 L2 @# S+ n! p! }) L
Polynomial with specified roots or characteristic polynomial8 b5 w' y. _9 b

- U8 f  t5 ?+ u, t7 b4 n6 |5 R. @
Syntax/ g5 v6 d* P/ v, T. x. a+ d

0 G! e, z; n4 R- i- q6 `p = poly(r)
1 I: t7 |# I+ H
$ f* K* y/ \3 b, u' F$ Op = poly(A)
) c* i6 j/ H) b0 \6 O
# K+ h% _8 P5 m' i
: f9 B' P$ L* r+ D. BDescription$ `6 ?( z3 F  N; m8 l
4 o+ {1 @" F5 Y% |) q
p = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。
- |+ Y, H1 W2 q/ q8 x7 h4 o7 f+ s  a$ }5 W9 @
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。% T6 Q/ D+ o) O7 r& F
' q3 j! j3 a0 U* A, N0 I
, q* u9 @% E" D; h
特征值的特征多项式, P3 h, g4 V$ ?! a3 F' B% c
2 Z4 T4 b) V' j, j1 b/ F7 C
Calculate the eigenvalues of a matrix, A.
- c" u) `2 j* r  \
* U4 Q  {- y+ M3 V+ g! C7 @8 X2 j2 Y; U8 _7 i
计算矩阵 A 的特征值# N( K* B4 k& S" h  h( l8 i; o; |

4 f8 U" O2 w9 r& aA = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]$ b8 g+ @  d0 B+ S0 t7 _4 u

5 {  J. D8 {; D' cA = 3×3
4 y: O0 b9 ]7 F8 _
1 Y) n3 Y1 z8 ?% {0 T6 w' Z+ q     1     8   -10; Q1 t8 N8 K& B$ A4 n; _
    -4     2     4
' j9 g( K, D2 M* U( B" G3 v    -5     2     8
- t0 T4 e# Y% P  v& P1 g- W9 k6 [
5 F- H+ [  W0 k
6 h" X. Y! S/ pe = eig(A)
2 ?) Y/ y4 Y! T& F9 z5 ^
$ m: c) D% j  u" u5 n6 t% g0 s% M; w4 ?# f% |. \7 y# X
e = 3×1 complex6 B1 [; ]" f' F; G0 [8 u
: e. a$ k( |& Z; m, ^) J
  11.6219 + 0.0000i
" ~) N  E# v% ~5 ^4 z, v  -0.3110 + 2.6704i$ \: T. H+ U- Q1 J6 N" {+ f/ e$ w
  -0.3110 - 2.6704i
  M! L8 |  e. ~4 a6 Z' g3 X, i3 e7 S
" X1 S( ~) V& u  S& j- P2 \
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。
* O' l, `3 W/ h8 |" k; O
& W% q1 j- ?$ ?6 w3 B+ Lp = poly(e)
2 V/ l7 o4 q! K: h$ D3 D" S4 o1 M# Z! i, T; V
p = 1×4, P; O& c: {: _* [
3 G, h: y' B9 F8 M
    1.0000  -11.0000   -0.0000  -84.0000
; X% f# n" U3 ^4 F+ p
) H4 [, _% p4 _) o+ M4 u' q所以特征多项式可以写为:" F! z4 l) H. i1 ~; m! g5 `
5 b  {- a) M+ o7 X! M  p  t
x^3  - 11x^2 - 84 = 0;0 G0 Z# a  f. _" c+ V( d2 G$ @3 ^
. \  d  o1 s" z
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)。
: u1 K3 h& q6 ~+ e: P  M
+ y" @7 C' j. h4 T由矩阵返回特征多项式的系数。
+ q* _$ k; z3 H4 y& D8 }. Z1 p5 X) R& Q0 d4 a( k! b

9 K% {& X$ g( G7 HCharacteristic Polynomial of Matrix  J( b  X+ l8 F* A3 L6 S! _+ C
( W" Q3 R5 ~- @& R' C
Use poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.
' c) J: U+ d& ^+ O" P6 H' H$ S. ?. E4 b- b7 Y  B0 i  i
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]
! c3 i2 i0 x0 `2 x# M* ^' M3 b7 O8 S0 K4 W$ O' B* g
A = 3×3
* ^4 G( u* p+ I
$ k# e/ s  ^/ @! n* t- a' v. _! h     1     2     3( [" ]8 l) K( ~% ~
     4     5     6: X. o. e( c: h5 |2 ^; W6 N; X
     7     8     00 g! X+ C% y# j+ r2 |- L0 G3 C1 Z
3 ?8 N( o- g) r7 r% q# Q
6 \% M1 J$ I( H1 R/ e$ _, ]/ ~
p = poly(A)& X3 W/ p9 X! e" J: Q

+ I( V1 G; `) d$ V8 M1 w  Rp = 1×4, f5 d6 [) y7 i" _1 T" ~
# m& f$ u- C; F1 S. S1 }; k
    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.0000
1 Z) L; [" P% m4 E, C+ q' Z
2 E% w" g" |" |! h8 t9 @% LCalculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.
9 a: x% k2 i6 l% ]& ^- S: |- o* ~/ _1 E3 U6 W+ p
r = roots(p)
) s; {) V  t6 n% k
/ t% i, B; b* Y, K% V  _9 z( @# Kr = 3×1
* I( ]8 Q5 y* w. z5 ~- D3 L, `7 |
: O$ \0 ~# _/ f, y+ V6 p8 @   12.12293 d. i% H2 V" Q* a4 j) r7 t
   -5.7345
- Q; s9 g& r! w   -0.3884( K8 r% C( U# D3 t4 m2 ]$ ?- I$ [5 r
再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。- r7 p0 `/ x' R4 j

3 `1 C* n4 H. B: V
+ _  v( W5 {) P3 f. I* f: @
$ P; D% u4 Y: m3 u
4 ^, ~! D+ H% T( |$ o- F% Q' W, Z# |) l. e

& b. L0 O4 R5 [8 k- }3 K$ {* x+ [
4 q8 h$ X% ]- r) h$ }! A0 Q

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