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matlab在高数中运用
(2)正交(QR)分解函数 将矩阵A分解为一个正交矩阵与另一个矩阵的乘积称为矩阵A的正交分解。 格式一:[Q, R]=qr(A) 功能:产生与A同维的上三角矩阵R和一个实正交矩阵或复归一化矩阵Q,满足:A=Q*R,Q’*Q=I。 格式二:[Q,R,E]=qr(A) 功能:产生一个置换矩阵E,一个上三角矩阵R(其对角线元素降序排列)和一个归一化矩阵Q,满足A*E=Q*R; (4) 矩阵整体反时针旋转函数rot90( ) 格式一:X=rot90(A) 功能:将矩阵按反时针旋转90o。 格式二:X=rot90(A, k) 功能:将矩阵按反时针旋转k*90o,其中k应为整数。 (5) 对角矩阵和矩阵的对角化函数diag( ) 格式一:X=diag(A,k) 功能:当A为n元向量时,可得n+abs(k)阶的方阵X,其A的元素处于第k条对角线上;k=0表示主对角线,k0表示在主对角线之上,k0表示在主对角线之下。当A为矩阵时,X=diag(A,k)得到列向量X,它取自于X的第k个对角线上的元素。 格式二:X=diag(A) 功能:当A为n元向量时,等同于k=0时的X=diag(A,k),即产生A的元素处于主对角线的对角方阵。当A为矩阵时,X=diag(A)相当于k=0。 (6) 取矩阵的左下三角部分函数tril( ) 格式一:X=tril(A,k) 功能:得到矩阵A的第k条对角线及其以下的元素;当k=0时表示主对角线,k0表示主对角线之上,k0表示主对角线以下。 格式二:X=tril(A) 功能:得到矩阵A的下三角阵。 (7) 取矩阵的右上三角部分函数triu( ) 格式一:X=triu(A,k) 功能:得到矩阵A的第k条对角线及其以上的元素;当k=0时表示主对角线,k0表示主对角线之上,k0表示主对角线以下。 格式二:X=triu(A) 功能:得到矩阵A的右上三角阵。 (8) 利用“:”将矩阵元素按列取出排成一列 方法:X=A(:)’ (3) 梯形面积法的积分函数trapz( ) 格式一:T=trapz(Y) 功能:以单位间隔,采用计算若干梯形面积的和来计算某函数的近似积分。如果Y为向量,计算Y的积分;如果Y是矩阵,得一个每列积分的行向量;如果Y为多维数组,则沿第一个非单元素维计算。 格式二:T=trapz(X,Y) 功能:用梯形积分法,依据X计算Y的积分。如果X为矢量,则Y必须是同大小的矢量;如果X是一列向量,并且数组Y第一非单元素维长度为length(X),则在该维中计算。 (4) 双重积分函数dblquad MATLAB提供了一个求双重积分的函数dblquad,其基本调用格式为: 格式:Q=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol) 功能:按指定精度tol,对指定函数 f(x, y)在[xmin, xmax]范围和[ymin, ymax]范围进行双重积分。精度tol缺省时默认精度为1e-6。 (5) 不定积分的计算 对于函数不定积分的计算,可以采用定积分函数来求不定积分的数值解。方法是: 固定积分下限,用for循环,把积分上限逐步增加即可实现。 2.函数的数值微分 (1)通过计算数组中元素间的差分函数diff来粗略计算微分函数。 (2)对数据拟合后再利用polyder函数微分 为了实现对数值较准确的微分,最好先用最小二乘曲线拟合这种数据,然后对所 得到的多项式进行微分。 * 第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 第3章 MATLAB在高等数学中的应用 3.1 矩阵分析 3.2 多项式运算 3.3 数据的分析与统计 3.4 函数分析与数值积分 3.1 矩阵分析 1.矢量范数和矩阵范数 矩阵范数是对矩阵的一种测度。矢量的p范数和矩阵A的p范数分别定为: 当p=2时为常用的欧拉范数,一般p还可取l和∞。这在MATLAB中可利用norm函数实现,p缺省时为p=2。 格式:n=norm(A) 功能:计算矩阵A的最大奇异值,相当于n=max(svd(A))。 格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 2.矩阵求逆及行列式值 ⑴矩阵求逆函数inv及行列式值函数det 逆矩阵的定义:对于任意阶 n×n 方阵A,如果能找到一个同阶的方阵V,使得满足:A*V=I。其中I为n阶的单位矩阵eye(n)。则V就是A的逆矩阵。数学符号表示为:V=A-1。逆矩阵V存在的条件是A的行列式不等于0。 格式:V=inv(A) 功能:返回方阵A的逆矩阵V。 格式:X=det(A) 功能:计算方阵A的行列式值。 ⑵伪逆矩阵函数pinv
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