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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
9 O& v8 Z: o, ~+ h# |$ c! [8 D
poly% \1 {8 Q- V8 h
Polynomial with specified roots or characteristic polynomial
/ l. t( @& K# n$ C5 p- V
1 c$ l, |, p3 Q' U$ p5 W* V/ S4 Y/ k# _9 D
Syntax
* y) M, b% f1 h7 Y$ P* x( N
# j6 y' P+ G/ Y+ h6 M7 sp = poly(r), K  r" U- I% G) Y- V0 x7 t

7 `( H. N% d2 s. R# ~p = poly(A)
3 r  O! j7 v! A& `+ H) n( D1 R: {8 a# g& p5 D5 X+ v0 N0 A
3 W( W/ Q- U. m& h1 O8 n
Description: a/ o4 z) Q- L' E- K; Z# u

) {- F! S( g+ J. |0 e4 Zp = poly(r),其中r是向量,返回其根是r元素的多项式的系数。& f" ~, {# h2 g* }4 ]
( x9 g* \" Q7 W4 V
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。' z8 X* m2 c5 B9 a/ f- d
1 B* q# M) ~9 e6 b

* }" x: R# H( ?; o& g4 Z5 k特征值的特征多项式( ~. T) K0 g/ T+ \9 q+ I" f

- H2 R0 ^. `2 h% _; LCalculate the eigenvalues of a matrix, A.% t' c8 V1 F' v; n

9 G+ u7 t; d- O, G% e- a
  d& z. Y, [* B0 _" e- y* M计算矩阵 A 的特征值
3 ]9 w: O1 U+ ~; D1 g: x
8 C7 r9 [6 D  Z) x* q) z4 yA = [1 8 -10; -4 2 4; -5 2 8]  V+ E" ~- Z5 ~2 I% V
/ X7 ~  @  I) [( F- b
A = 3×39 ?+ L6 l0 L% B# L

, h  a2 R, _2 s( m& m3 B) t     1     8   -10# t. ^' H1 y, Q+ i7 v
    -4     2     4+ S5 ~( S; [8 i
    -5     2     83 }0 h& g' X2 S$ h* z7 B( G4 f

7 R& P2 Q8 Y% j6 A+ j2 H$ ~1 k4 ]! V- j% ?2 k
e = eig(A)5 s+ h. e" z7 y% Q0 {( n% K

! T6 c8 T1 ?, Z3 V
8 e# ?7 X, f; ?  re = 3×1 complex
- F: B% o# y) W- t+ ]4 h# C0 k. R: x, A, j
  11.6219 + 0.0000i7 p' U6 K3 R7 i$ d
  -0.3110 + 2.6704i
7 ?6 ~, h6 D/ a4 O2 F- `  -0.3110 - 2.6704i
0 k' _/ l: K  n* b2 ^7 L, G% S" e0 S# t7 P
6 s6 B8 ^3 k! F/ N/ ]
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。0 f3 n( P6 j/ E# F/ m

4 q+ a1 R% c1 F- s! }: Q; O+ Jp = poly(e)
6 q4 u  D3 h/ j+ l5 U. T& a7 L/ E. J0 y! h' T% ?: r
p = 1×4
4 E- X9 ?' E4 t  M1 w
) E6 I; ?: E9 S6 S$ R    1.0000  -11.0000   -0.0000  -84.0000- W; e4 ]7 i7 z

$ \, j" J, w5 w6 o$ z$ V7 x所以特征多项式可以写为:8 r8 F0 R" n" Q
- A* C1 |) T, G8 |* _
x^3  - 11x^2 - 84 = 0;
- x& m4 `8 H- B" Z4 X! l
; m; Q. p% D' s- F  R- f& gp = 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)。
, w$ f0 H, ]# I. i5 H% r7 W) ]2 U% i: O8 n& _  [
由矩阵返回特征多项式的系数。
" }+ ?5 x8 n  H4 h. P% M- u- H) s; I4 ]
4 t; i$ \( T0 E
Characteristic Polynomial of Matrix
! W9 ~: _! T+ A1 p( z8 G3 G+ S- n4 U" {3 T( \( K, C. d* Q/ p; w# r3 i
Use poly to calculate the characteristic polynomial of a matrix, A.
( z6 g% h8 g  E3 p" M
( ~8 `/ n1 n1 @% U5 MA = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 0]
& a6 ~1 [5 c% f5 ]# D( w; _8 J8 ?5 X2 f7 y+ |# P
A = 3×3! h! m+ c; _1 z+ |) C# e6 \
# a% {8 s: j) G! M' F& z
     1     2     3$ Q9 I+ C# H) \; B" e
     4     5     6
3 |$ h% }. n/ F/ i7 d     7     8     01 J0 W$ w# B4 @% i# |

. g; T5 a& d) g! t& N1 \* W: j- p9 @3 ?0 V0 s2 p( C) O: W
p = poly(A)9 Z# u6 D% F! ?+ Q
) Q' a  P% E# K& P! S0 u6 `6 F
p = 1×4
; ^" ]; w' M  D  Q, F% E* O! ^, \! b; ~
    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.0000$ w+ L0 g5 W! Q# ^
4 t0 J# k" H1 e2 Y- w$ Y1 Z+ T4 Q
Calculate the roots of p using roots. The roots of the characteristic polynomial are the eigenvalues of matrix A.$ \& y" j3 ~- w: ]

8 x6 n) k) `; S+ c* Q/ w* u4 br = roots(p)
) Z0 Z7 ^" i, S: Q$ C# F0 O% |
7 U! y! P: O( E3 K5 D. u. M: mr = 3×1  q: [5 Y: c: C

7 @1 |1 L* ^3 I0 f$ B' U   12.1229
; K: U( Q6 ?/ J" X   -5.7345% r7 A/ z- V3 w" x5 U
   -0.38844 |) v. x" x* k$ z+ L) I
再由根r来求其多项式y,可预期一样,y 和 p一致。
# `# R6 W2 R$ y1 x
& [# m" b: r0 f4 K. I- h& P8 G
+ b* r; i9 N. `) C- a 9 K$ Q7 a8 e% B
5 W1 u3 g: d# W, J7 A' U
4 v- \+ J( e1 t; ], e

, R' g) m* a  J1 c  C# }# l  ^& D) m' p+ K- W) u/ S3 C

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