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阵列运算的特色 MATLAB 在许多运算皆是以阵列为对象,即是以阵列的元素为对象。因此除了+, - 这二个运算外,其余的运算符号(乘、除、次方)皆须加上.来强调阵列之间的运算。以下几个例子可以说明 阵列运算的特色。如果a,b各代表二个不同的阵列,a与b 之间的运算是元素对元素的方式,例如 x = 1.5; % x 是纯量 y = exp(x^2); % exp(x^2) 是纯量运算 y1 = x/y % x/y 是纯量运算 x = 1:0.1:2; % x 是阵列 y = exp(x.^2); % exp(x.^2) 是阵列运算 y1= x./y % x./y 是阵列运算 x=2.0 % x 是一纯量 nume = x^3 - 2*x^2 + x - 6.3; deno = x^2 + 0.05*x - 3.14; f = nume/deno x=1:5; % 注意 x 是一阵列 nume = x.^3 - 2*x.^2 + x - 6.3; deno = x.^2 + 0.05*x - 3.14; f = nume./deno Matlab矩阵运算函数 先介绍几个与矩阵转角有关的函数:rot90, fliplr, flipud,它们的用法及说明请参考以下的例子。 A=[2 1 0; -2 5 -1; 3 4 6]; B=rot90(A) % 将A矩阵逆时针转90度 B = 0 -1 6 1 5 4 2 -2 3 A=[1 2; 4 8; -2 0]; B=fliplr(A); % 将A矩阵从左向右翻 C=flipud(A); % 将A矩阵从上向下翻 B, C B = 2 1 8 4 0 -2 C = -2 0 4 8 1 2 另外函数 reshape 则是用来调整矩阵改形,即是在矩阵的元素总数不变下,改变其列及行的大小。见以下范例。 A=[2 5 6 -1; 3 -2 10 0]; B=reshape(A,4,2); % 将A矩阵改成 4x2 的矩阵 C=reshape(A,1,8); % 将A矩阵改成 8x1 的矩阵 B, C B = 2 6 3 10 5 -1 -2 0C = 2 5 6 1 3 -2 10 0 B, C B = 2 6 3 10 5 -1 -2 0C = 2 5 6 1 3 -2 10 0 我们如果要将矩阵内的特定元素读取出来,或是将特定元素以其它值取代,以下的函数diag, triu, tril 提供了这方面的功能。diag是只保留原矩阵的主对角线 (main diagonal) 的元素,其余的元素以零取代。triu, tril 则是分别产生上三角形及下三角形矩阵,其余的元素也以零取代。以下的例子详细的说明这三个函数的用法: V=[1 2 3]; A=diag(V) A = 1 0 0 0 2 0 0 0 3 A=[1:2:7; 3:3:12; 4:-1:1; 1:4] A = 1 3 5 7 3 6 9 12 4 3 2 1 1 2 3 4 B=triu(A) B = 1 3 5 7 0 6 9 12 0 0 2 1 0 0 0 4 A=[1:2:7; 3:3:12; 4:-1:1; 1:4] A = 1 3 5 7 3 6 9 12 4 3 2 1 1 2 3 4 C=triu(A,-1) C = 1 3 5 7 3 6 9 12 0 3 2 1 0 0 3 4 D=triu(A,3) D = 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B=tril(A) B = 1 0 0 0 3 6 0 0 4 3 2 0 1 2 3 4 C=tril(A,-1) C = 0 0 0 0 3 0 0 0 4 3 0 0 1 2 3 0 D=tril(A,3) D = 1 3 5 7 3 6 9 12 4 3 2 1 1 2 3 4 我们在前面已说明过 MATLAB 的运算是以阵列(array)及矩阵 (matrix) 方式在做运算,而这二者在MATLAB的 基本运算性质不同,阵列强调元素对元素的运算,而矩阵则采用线性代数的运算方式。我们就来说明矩阵运算 的特点。 以下将阵列及矩阵的运算符号及其意义列出 * Matlab输入输出格式及矩阵运算 在运算式中常需要做数据的输入及输出,采用的方式可以是交谈式的或是指定格式。 输入及输出 交谈式的输入 输出格式 Matlab
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