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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

4 t8 a+ B7 o2 `3 P6 }  Dpoly
7 G" r/ F, ?9 J/ c, Z* NPolynomial with specified roots or characteristic polynomial# ^" A: o% G+ Z0 L0 f, }0 o
: ]* s" L& H( b- ~1 B9 h
5 Q4 C9 _4 ~2 K7 E6 J( X8 P
Syntax
. m# `* \" {" n. m- _: ?; a2 c! I; ?, t( O: x' Y
p = poly(r)- `% S9 f- d9 o& @& E( ^

1 O2 u# Z' ]! R1 I) t* N; v" K$ [p = poly(A)  G& T; d' a6 P5 p* O! R

& Z9 m8 I% y* ^! b7 V9 k7 Q) B* z- g! \- l0 M1 j% B, t! I
Description
6 S$ I4 b; q, \  E5 k/ Q; L% ^) A" I: u' I5 W% ?1 p
p = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。6 N' j: m4 e/ ~! B2 B3 J
$ \( V0 _: Q6 ~& {2 A9 O
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。
9 [! |) F2 ~- L; H4 B% ]. P
: ]. j9 k, e2 q# _4 W; U6 N! Y) q/ `+ i
特征值的特征多项式
* a9 z) T3 t6 K# N  S. P
2 M, P" I1 h" d# kCalculate the eigenvalues of a matrix, A.
( E" ^; e6 n+ ]5 @  M% k( u
, E2 w9 [0 c( e( }7 C1 m6 _3 K' m) @; k7 e
计算矩阵 A 的特征值8 c! k. v4 L& y

/ @4 p- ^0 E) TA = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]
* o9 Y  w% C0 @6 N# X/ |8 u4 x# O
A = 3×3
+ I& r5 @' u/ a) H/ E& U
  T6 Z6 U# M; x     1     8   -10' G8 g3 G, O& C/ v$ e
    -4     2     4) _# f1 r# S0 u' \- S1 B
    -5     2     8: `7 _  V6 u/ L1 N
, s, i& X6 l, n5 z$ z8 m

% \# T2 _) Q) Be = eig(A)! H" r4 U: E/ L( T$ J3 G

1 f# w& K* C+ l0 g9 p( B9 R* Y9 k+ O3 f+ q4 B
e = 3×1 complex
1 T( q- O. D+ `8 Y. W! R
+ \, p, b5 N# K3 W. L5 @  11.6219 + 0.0000i
, ?$ ^5 S# \6 e( Z4 I4 |  -0.3110 + 2.6704i
- J" \! ^# N1 V. U7 |9 J4 w  -0.3110 - 2.6704i1 v$ j7 u1 L7 t( M+ @. {

" q0 }% x5 y/ a) H. v& w5 o! t0 Q2 B
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。6 x. D) K% ]0 z8 W- [( e6 S+ Z, Z- h
# b$ y1 e# I* {% \9 ~
p = poly(e)  g' g* Q- x, O# E/ `" W

* e, Z! H' O7 I+ P- m  {p = 1×41 {' ~/ p! I; }7 H

9 y; W" q) ~; D- r  _    1.0000  -11.0000   -0.0000  -84.0000
  Q: ?* E% b/ s* e. H: V/ a6 i! X% n+ s2 F' i7 l) z( ]) S; L
所以特征多项式可以写为:
' Y0 x: t9 \7 w9 }8 Z5 Z/ }
# [# r0 Z' G9 u) t$ P6 K4 B- vx^3  - 11x^2 - 84 = 0;& S' S. n: G$ G, @( p
' R. h4 y6 B& p* A8 x
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)。$ Z7 S- ]  r3 i
1 q/ t( F" G$ p6 E/ T6 Z! f
由矩阵返回特征多项式的系数。
7 G: y: n2 O2 Y: V  i2 ^( g3 o+ J" R3 B* X/ H
7 e# q/ v8 V) V! x$ P! V4 _/ P
Characteristic Polynomial of Matrix
9 w8 f9 O2 I4 S7 y/ i( s6 P. Y. C( H
Use poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.) L5 |# I5 x& F8 Y' x8 p

8 a/ ?  X! ?2 E7 ?! ]A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]
/ B: k, w* D' u4 {6 N
$ L8 @5 ?3 C7 ~' `9 r, L1 E% B6 JA = 3×3
" c; _2 l; i  S9 M7 T
3 }) ?- k" t; q  Q# }! H     1     2     3
% x. h' F* Z  u: B5 {     4     5     6
7 J: w# R* I4 {' d     7     8     0( j! u" j, K. F& R
1 b( s3 `, I5 A# M
  ?0 Z0 J: [- J: n9 i; I7 {' d
p = poly(A)
/ L! [" s! K; B" z- ~3 f0 j% @- ^/ G: N! c; x) ]
p = 1×4* Z" p  f" @1 e( o: S( t% u
$ J  p; }) J7 r( l0 J) c( I% r, v! I
    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.0000
( }! l7 J2 L0 d: Y) o0 s1 x- B$ O/ ?/ m
Calculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.
/ Q8 P0 b7 X/ ~: X
+ ]6 X7 q1 n1 L5 Yr = roots(p)
6 v) v4 e0 q5 o/ o' B3 m
$ ^8 [9 [* K9 x& ~" ]5 wr = 3×1
* `! H; ?" }8 N# m" \+ Q+ y! `; g2 i- i' X1 Q# p5 |* l
   12.12291 T8 R: g; M! L6 n/ ^# \
   -5.73455 K% b7 A: y# Y& Q) @9 j8 E7 Y
   -0.3884+ p3 z& D9 M: ^: x- Z" q) w3 G
再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。
6 X0 U% o- D6 H. P  R! F 0 W* N1 W% S# A% I3 t: G
& U; a  a$ @; Z; ]  X9 s
/ U+ X( N) W: Z, o* \
: B; g. f* Z6 m$ V

6 u, i8 F; C( {' z! N$ U* O0 G+ G3 Z0 U
5 ]* @9 W% Z1 k, I0 {1 V5 }- q/ W: _' X

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