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MATLAB矩陣分析和計算
杜樹春 著
更新時間：2019-11-15 20:42:38
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本書側(cè)重于MATLAB軟件在矩陣分析和計算中的應(yīng)用介紹。本書由大量的MATLAB計算實例組成。本書共分10章，第1章介紹MATLAB基礎(chǔ)知識，第2章介紹矩陣基礎(chǔ)知識，第3章介紹常用數(shù)學(xué)函數(shù)運算，第4章介紹數(shù)組的生成及運算，第5章介紹常用矩陣生成，第6章和第7章介紹矩陣的運算，第8章介紹解稀疏矩陣，第9章介紹解矩陣方程，第10章介紹矩陣的綜合應(yīng)用。本書適合三類人閱讀或參考：一是學(xué)習(xí)MATLAB課程的理工科大中專及高等、中等職業(yè)學(xué)校的在校學(xué)生；二是包括廣大工程技術(shù)人員在內(nèi)的所有科技人員；三是數(shù)學(xué)愛好者。本書的特點是通俗易懂，實例豐富，實用性強。本書既適用于初學(xué)者，也適用于有一定MATLAB基礎(chǔ)的愛好者及專業(yè)技術(shù)人員。
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品牌：清華大學(xué)
上架時間：2019-11-15 19:02:59
出版社：清華大學(xué)出版社
本書數(shù)字版權(quán)由清華大學(xué)提供，并由其授權(quán)上海閱文信息技術(shù)有限公司制作發(fā)行
- 參考文獻 更新時間：2019-11-15 20:42:38
- 10.7 小結(jié)
- 10.6 解線性方程組
- 10.5 正規(guī)矩陣
- 10.4 正定矩陣
- 10.3 相似矩陣
- 10.2 特征值和特征向量之二
- 10.1 特征值和特征向量之一
- 第10章 矩陣的綜合應(yīng)用
- 9.18 小結(jié)
- 9.17 qmr——準最小殘差法解線性方程組
- 9.16 pcg——預(yù)處理共軛梯度法解線性方程組
- 9.15 minres——最小殘差法解方程組
- 9.14 gmres——廣義最小殘差法解線性方程組
- 9.13 lsqr——共軛梯度法的LSQR法求解線性方程組
- 9.12 cgs——復(fù)共軛梯度平方法解方程組
- 9.11 bicgstap——穩(wěn)定雙共軛梯度法解線性方程組
- 9.10 bicg——雙共軛梯度法解線性方程組
- 9.9 LQ解法解線性方程組
- 9.8 利用QR分解求方程組的解
- 9.7 利用LU分解求方程組的解
- 9.6 are——Riccati方程求解
- 9.5 dlyap——離散Lyapunov方程
- 9.4 lyap——連續(xù)Lyapunov方程和Sylvester方程（廣義Lyapunov方程）求解
- 9.3 pinv——利用moore-penrose廣義逆求無解方程的近似最小二乘解
- 9.2 null和pinv——求解具有無窮解的矩陣方程組的基礎(chǔ)解系和特解
- 9.1 inv（）和rref（）求解具有唯一解方程組
- 第9章 解矩陣方程
- 8.17 小結(jié)
- 8.16 eigs——稀疏矩陣的特征值分解
- 8.15 cholinc——稀疏矩陣的不完全Cholesky分解
- 8.14 luinc——稀疏矩陣的不完全LU分解
- 8.13 colperm——稀疏矩陣中非零元素的列變換
- 8.12 colmmd——稀疏矩陣非零元素列最小度排序
- 8.11 spy——繪制稀疏矩陣非零元素的分布圖
- 8.10 spfun——針對稀疏矩陣中非零元素應(yīng)用函數(shù)
- 8.9 spconvert——將外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣
- 8.8 find——稀疏矩陣非零元素索引
- 8.7 sprandsym——生成隨機對稱稀疏矩陣
- 8.6 sprandn——生成正態(tài)分布隨機稀疏矩陣
- 8.5 sprand——生成均勻分布隨機稀疏矩陣
- 8.4 speye——生成單位稀疏矩陣
- 8.3 spdiags——生成帶狀（對角）稀疏矩陣
- 8.2 full——將稀疏矩陣轉(zhuǎn)化為滿矩陣
- 8.1 sparse——生成稀疏矩陣
- 第8章 解稀疏矩陣
- 7.41 小結(jié)
- 7.40 化零矩陣的運算
- 7.39 矩陣空間之間的夾角
- 7.38 矩陣的偽逆（或Moore-Penrose廣義逆矩陣）
- 7.37 expand——符號矩陣的展開
- 7.36 factor——符號矩陣的因式分解
- 7.35 sym——轉(zhuǎn)換矩陣數(shù)值為分數(shù)或符號
- 7.34 rem——矩陣的余數(shù)
- 7.33 rat——用有理數(shù)形式表示矩陣
- 7.32 repmat——矩陣的復(fù)制和平鋪
- 7.31 reshape——矩陣變維
- 7.30 矩陣取整運算
- 7.29 ismember——檢測集合中的元素
- 7.28 unique——取集合單值元素
- 7.27 union——求兩個集合的并集
- 7.26 setxor——求兩個集合交集的非（異或）
- 7.25 setdiff——求兩個集合的差
- 7.24 intersect——求兩個集合的交集
- 7.23 矩陣比較運算
- 7.22 矩陣的邏輯運算
- 7.21 chol——Cholesky分解
- 7.20 nzmax——計算矩陣中非零元素分配的存儲空間數(shù)
- 7.19 nonzeros——將矩陣中非零元素構(gòu)成列向量
- 7.18 nnz——統(tǒng)計矩陣中非零元素的個數(shù)
- 7.17 qinsert——對矩陣添加列/行后QR分解
- 7.16 qrdelete——對矩陣刪除列/行后QR分解
- 7.15 rref——計算行階梯矩陣及向量組的基
- 7.14 dmperm——Dulmage-Mendelsohn分解
- 7.13 rsf2csf——實Schur向復(fù)Schur轉(zhuǎn)化
- 7.12 gsvd——廣義奇異值分解
- 7.11 qz——廣義特征值問題的分解
- 7.10 schur——Schur分解
- 7.9 qr——QR分解
- 7.8 lu——LU分解
- 7.7 計算矩陣的特征多項式
- 7.6 numel——確定矩陣元素個數(shù)
- 7.5 triu——抽取上三角陣
- 7.4 tril——抽取下三角陣
- 7.3 diag——提取矩陣對角線元素
- 7.2 rank——計算矩陣的秩
- 7.1 trace——計算矩陣的跡
- 第7章 矩陣的運算（二）
- 6.40 復(fù)對角陣轉(zhuǎn)化為實對角陣
- 6.39 矩陣的海森伯格分解
- 6.38 三種對數(shù)之比較
- 6.37 向量反卷積和多項式除法
- 6.36 向量的卷積和多項式乘法
- 6.35 普通矩陣函數(shù)運算
- 6.34 矩陣正交規(guī)范化（或矩陣的標準正交基）
- 6.33 張量積
- 6.32 三重向量積
- 6.31 三向量的混合積
- 6.30 兩向量的向量積（或叉乘、叉積、外積）
- 6.29 兩向量的數(shù)量積（或點積、點乘、內(nèi)積）
- 6.28 矩陣特征值的條件數(shù)
- 6.27 矩陣可逆的條件數(shù)估計
- 6.26 矩陣2-范數(shù)的條件數(shù)估計
- 6.25 矩陣1-范數(shù)的條件數(shù)估計
- 6.24 矩陣的條件數(shù)
- 6.23 矩陣的對數(shù)
- 6.22 矩陣的指數(shù)
- 6.21 矩陣的平方根
- 6.20 奇異值分解
- 6.19 矩陣的范數(shù)
- 6.18 向量范數(shù)
- 6.17 矩陣的逆
- 6.16 矩陣的點運算
- 6.15 矩陣的函數(shù)
- 6.14 矩陣的乘方
- 6.13 矩陣的排序
- 6.12 矩陣元素的查找
- 6.11 矩陣元素的差分
- 6.10 矩陣元素的求積
- 6.9 矩陣元素的求和
- 6.8 矩陣的除法
- 6.7 矩陣的乘法運算
- 6.6 矩陣的加減運算
- 6.5 矩陣尺寸的改變
- 6.4 矩陣的翻轉(zhuǎn)
- 6.3 矩陣的旋轉(zhuǎn)
- 6.2 矩陣的轉(zhuǎn)置
- 6.1 方陣的行列式
- 第6章 矩陣的運算（一）
- 5.22 小結(jié)
- 5.21 randn——生成服從正態(tài)分布矩陣
- 5.20 rand——生成0~1均勻分布矩陣
- 5.19 spaugment——生成最小二乘增廣矩陣
- 5.18 diag——生成對角矩陣
- 5.17 blkdiag——生成指定對角線元素矩陣
- 5.16 logspace——生成對數(shù)等分向量
- 5.15 linspace——生成線性等分向量
- 5.14 vander——生成范德蒙矩陣
- 5.13 wilkinson——生成wilkinson特征值測試矩陣
- 5.12 compan——生成友矩陣
- 5.11 toeplitz——生成托普利茲矩陣
- 5.10 生成帕斯卡矩陣
- 5.9 生成逆希爾伯特陣
- 5.8 hilb——生成希爾伯特矩陣
- 5.7 randperm——生成隨機整數(shù)排列
- 5.6 magic——生成魔方矩陣
- 5.5 hankel——生成Hankel矩陣
- 5.4 ones——生成全1矩陣
- 5.3 cat——創(chuàng)建多維數(shù)組
- 5.2 eye——生成單位矩陣
- 5.1 zeros——生成零矩陣
- 第5章 常用矩陣的生成
- 4.13 小結(jié)
- 4.12 數(shù)組信息的獲取
- 4.11 數(shù)組的邏輯運算
- 4.10 數(shù)組的關(guān)系運算
- 4.9 數(shù)組的點積
- 4.8 數(shù)組的乘方
- 4.7 數(shù)組的四則運算
- 4.6 創(chuàng)建二維數(shù)組
- 4.5 通過函數(shù)logspace（）建立一維數(shù)組
- 4.4 通過函數(shù)linspace（）建立一維數(shù)組
- 4.3 通過冒號建立一維數(shù)組
- 4.2 一維數(shù)組元素的標識、訪問和賦值
- 4.1 建立行向量和列向量
- 第4章 數(shù)組的生成及運算
- 3.20 小結(jié)
- 3.19 求復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分
- 3.18 求復(fù)數(shù)的實數(shù)部分
- 3.17 創(chuàng)建復(fù)數(shù)
- 3.16 求復(fù)數(shù)的共軛值
- 3.15 求復(fù)數(shù)的相位角
- 3.14 數(shù)值的絕對值和復(fù)數(shù)的幅值
- 3.13 雙曲余割和反雙曲余割函數(shù)
- 3.12 雙曲正割和反雙曲正割函數(shù)
- 3.11 雙曲余切和反雙曲余切函數(shù)
- 3.10 雙曲正切和反雙曲正切函數(shù)
- 3.9 雙曲余弦和反雙曲余弦函數(shù)
- 3.8 雙曲正弦和反雙曲正弦函數(shù)
- 3.7 余割和反余割函數(shù)
- 3.6 正割和反正割函數(shù)
- 3.5 余切和反余切函數(shù)
- 3.4 四象限的反正切函數(shù)
- 3.3 正切和反正切函數(shù)
- 3.2 余弦和反余弦函數(shù)
- 3.1 正弦和反正弦函數(shù)
- 第3章 常用數(shù)學(xué)函數(shù)運算
- 2.6 小結(jié)
- 2.5 依克萊姆法則解線性方程組
- 2.4 矩陣的特征值和特征向量
- 2.3 矩陣的除法——矩陣求逆
- 2.2 矩陣的加法、乘法和矩陣的轉(zhuǎn)置
- 2.1 行列式
- 第2章 矩陣基礎(chǔ)知識
- 1.6 小結(jié)
- 1.5 MATLAB命令窗口應(yīng)用實例
- 1.4 MATLAB的常量和變量
- 1.3 MATLAB的桌面操作環(huán)境
- 1.2 MATLAB的特點
- 1.1 MATLAB的發(fā)展歷程
- 第1章 MATLAB基礎(chǔ)知識
- 前言
- 內(nèi)容簡介
- 版權(quán)信息
- 書名頁
- 封面
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- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容簡介
- 前言
- 第1章 MATLAB基礎(chǔ)知識
- 1.1 MATLAB的發(fā)展歷程
- 1.2 MATLAB的特點
- 1.3 MATLAB的桌面操作環(huán)境
- 1.4 MATLAB的常量和變量
- 1.5 MATLAB命令窗口應(yīng)用實例
- 1.6 小結(jié)
- 第2章 矩陣基礎(chǔ)知識
- 2.1 行列式
- 2.2 矩陣的加法、乘法和矩陣的轉(zhuǎn)置
- 2.3 矩陣的除法——矩陣求逆
- 2.4 矩陣的特征值和特征向量
- 2.5 依克萊姆法則解線性方程組
- 2.6 小結(jié)
- 第3章 常用數(shù)學(xué)函數(shù)運算
- 3.1 正弦和反正弦函數(shù)
- 3.2 余弦和反余弦函數(shù)
- 3.3 正切和反正切函數(shù)
- 3.4 四象限的反正切函數(shù)
- 3.5 余切和反余切函數(shù)
- 3.6 正割和反正割函數(shù)
- 3.7 余割和反余割函數(shù)
- 3.8 雙曲正弦和反雙曲正弦函數(shù)
- 3.9 雙曲余弦和反雙曲余弦函數(shù)
- 3.10 雙曲正切和反雙曲正切函數(shù)
- 3.11 雙曲余切和反雙曲余切函數(shù)
- 3.12 雙曲正割和反雙曲正割函數(shù)
- 3.13 雙曲余割和反雙曲余割函數(shù)
- 3.14 數(shù)值的絕對值和復(fù)數(shù)的幅值
- 3.15 求復(fù)數(shù)的相位角
- 3.16 求復(fù)數(shù)的共軛值
- 3.17 創(chuàng)建復(fù)數(shù)
- 3.18 求復(fù)數(shù)的實數(shù)部分
- 3.19 求復(fù)數(shù)的虛數(shù)部分
- 3.20 小結(jié)
- 第4章 數(shù)組的生成及運算
- 4.1 建立行向量和列向量
- 4.2 一維數(shù)組元素的標識、訪問和賦值
- 4.3 通過冒號建立一維數(shù)組
- 4.4 通過函數(shù)linspace（）建立一維數(shù)組
- 4.5 通過函數(shù)logspace（）建立一維數(shù)組
- 4.6 創(chuàng)建二維數(shù)組
- 4.7 數(shù)組的四則運算
- 4.8 數(shù)組的乘方
- 4.9 數(shù)組的點積
- 4.10 數(shù)組的關(guān)系運算
- 4.11 數(shù)組的邏輯運算
- 4.12 數(shù)組信息的獲取
- 4.13 小結(jié)
- 第5章 常用矩陣的生成
- 5.1 zeros——生成零矩陣
- 5.2 eye——生成單位矩陣
- 5.3 cat——創(chuàng)建多維數(shù)組
- 5.4 ones——生成全1矩陣
- 5.5 hankel——生成Hankel矩陣
- 5.6 magic——生成魔方矩陣
- 5.7 randperm——生成隨機整數(shù)排列
- 5.8 hilb——生成希爾伯特矩陣
- 5.9 生成逆希爾伯特陣
- 5.10 生成帕斯卡矩陣
- 5.11 toeplitz——生成托普利茲矩陣
- 5.12 compan——生成友矩陣
- 5.13 wilkinson——生成wilkinson特征值測試矩陣
- 5.14 vander——生成范德蒙矩陣
- 5.15 linspace——生成線性等分向量
- 5.16 logspace——生成對數(shù)等分向量
- 5.17 blkdiag——生成指定對角線元素矩陣
- 5.18 diag——生成對角矩陣
- 5.19 spaugment——生成最小二乘增廣矩陣
- 5.20 rand——生成0~1均勻分布矩陣
- 5.21 randn——生成服從正態(tài)分布矩陣
- 5.22 小結(jié)
- 第6章 矩陣的運算（一）
- 6.1 方陣的行列式
- 6.2 矩陣的轉(zhuǎn)置
- 6.3 矩陣的旋轉(zhuǎn)
- 6.4 矩陣的翻轉(zhuǎn)
- 6.5 矩陣尺寸的改變
- 6.6 矩陣的加減運算
- 6.7 矩陣的乘法運算
- 6.8 矩陣的除法
- 6.9 矩陣元素的求和
- 6.10 矩陣元素的求積
- 6.11 矩陣元素的差分
- 6.12 矩陣元素的查找
- 6.13 矩陣的排序
- 6.14 矩陣的乘方
- 6.15 矩陣的函數(shù)
- 6.16 矩陣的點運算
- 6.17 矩陣的逆
- 6.18 向量范數(shù)
- 6.19 矩陣的范數(shù)
- 6.20 奇異值分解
- 6.21 矩陣的平方根
- 6.22 矩陣的指數(shù)
- 6.23 矩陣的對數(shù)
- 6.24 矩陣的條件數(shù)
- 6.25 矩陣1-范數(shù)的條件數(shù)估計
- 6.26 矩陣2-范數(shù)的條件數(shù)估計
- 6.27 矩陣可逆的條件數(shù)估計
- 6.28 矩陣特征值的條件數(shù)
- 6.29 兩向量的數(shù)量積（或點積、點乘、內(nèi)積）
- 6.30 兩向量的向量積（或叉乘、叉積、外積）
- 6.31 三向量的混合積
- 6.32 三重向量積
- 6.33 張量積
- 6.34 矩陣正交規(guī)范化（或矩陣的標準正交基）
- 6.35 普通矩陣函數(shù)運算
- 6.36 向量的卷積和多項式乘法
- 6.37 向量反卷積和多項式除法
- 6.38 三種對數(shù)之比較
- 6.39 矩陣的海森伯格分解
- 6.40 復(fù)對角陣轉(zhuǎn)化為實對角陣
- 第7章 矩陣的運算（二）
- 7.1 trace——計算矩陣的跡
- 7.2 rank——計算矩陣的秩
- 7.3 diag——提取矩陣對角線元素
- 7.4 tril——抽取下三角陣
- 7.5 triu——抽取上三角陣
- 7.6 numel——確定矩陣元素個數(shù)
- 7.7 計算矩陣的特征多項式
- 7.8 lu——LU分解
- 7.9 qr——QR分解
- 7.10 schur——Schur分解
- 7.11 qz——廣義特征值問題的分解
- 7.12 gsvd——廣義奇異值分解
- 7.13 rsf2csf——實Schur向復(fù)Schur轉(zhuǎn)化
- 7.14 dmperm——Dulmage-Mendelsohn分解
- 7.15 rref——計算行階梯矩陣及向量組的基
- 7.16 qrdelete——對矩陣刪除列/行后QR分解
- 7.17 qinsert——對矩陣添加列/行后QR分解
- 7.18 nnz——統(tǒng)計矩陣中非零元素的個數(shù)
- 7.19 nonzeros——將矩陣中非零元素構(gòu)成列向量
- 7.20 nzmax——計算矩陣中非零元素分配的存儲空間數(shù)
- 7.21 chol——Cholesky分解
- 7.22 矩陣的邏輯運算
- 7.23 矩陣比較運算
- 7.24 intersect——求兩個集合的交集
- 7.25 setdiff——求兩個集合的差
- 7.26 setxor——求兩個集合交集的非（異或）
- 7.27 union——求兩個集合的并集
- 7.28 unique——取集合單值元素
- 7.29 ismember——檢測集合中的元素
- 7.30 矩陣取整運算
- 7.31 reshape——矩陣變維
- 7.32 repmat——矩陣的復(fù)制和平鋪
- 7.33 rat——用有理數(shù)形式表示矩陣
- 7.34 rem——矩陣的余數(shù)
- 7.35 sym——轉(zhuǎn)換矩陣數(shù)值為分數(shù)或符號
- 7.36 factor——符號矩陣的因式分解
- 7.37 expand——符號矩陣的展開
- 7.38 矩陣的偽逆（或Moore-Penrose廣義逆矩陣）
- 7.39 矩陣空間之間的夾角
- 7.40 化零矩陣的運算
- 7.41 小結(jié)
- 第8章 解稀疏矩陣
- 8.1 sparse——生成稀疏矩陣
- 8.2 full——將稀疏矩陣轉(zhuǎn)化為滿矩陣
- 8.3 spdiags——生成帶狀（對角）稀疏矩陣
- 8.4 speye——生成單位稀疏矩陣
- 8.5 sprand——生成均勻分布隨機稀疏矩陣
- 8.6 sprandn——生成正態(tài)分布隨機稀疏矩陣
- 8.7 sprandsym——生成隨機對稱稀疏矩陣
- 8.8 find——稀疏矩陣非零元素索引
- 8.9 spconvert——將外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣
- 8.10 spfun——針對稀疏矩陣中非零元素應(yīng)用函數(shù)
- 8.11 spy——繪制稀疏矩陣非零元素的分布圖
- 8.12 colmmd——稀疏矩陣非零元素列最小度排序
- 8.13 colperm——稀疏矩陣中非零元素的列變換
- 8.14 luinc——稀疏矩陣的不完全LU分解
- 8.15 cholinc——稀疏矩陣的不完全Cholesky分解
- 8.16 eigs——稀疏矩陣的特征值分解
- 8.17 小結(jié)
- 第9章 解矩陣方程
- 9.1 inv（）和rref（）求解具有唯一解方程組
- 9.2 null和pinv——求解具有無窮解的矩陣方程組的基礎(chǔ)解系和特解
- 9.3 pinv——利用moore-penrose廣義逆求無解方程的近似最小二乘解
- 9.4 lyap——連續(xù)Lyapunov方程和Sylvester方程（廣義Lyapunov方程）求解
- 9.5 dlyap——離散Lyapunov方程
- 9.6 are——Riccati方程求解
- 9.7 利用LU分解求方程組的解
- 9.8 利用QR分解求方程組的解
- 9.9 LQ解法解線性方程組
- 9.10 bicg——雙共軛梯度法解線性方程組
- 9.11 bicgstap——穩(wěn)定雙共軛梯度法解線性方程組
- 9.12 cgs——復(fù)共軛梯度平方法解方程組
- 9.13 lsqr——共軛梯度法的LSQR法求解線性方程組
- 9.14 gmres——廣義最小殘差法解線性方程組
- 9.15 minres——最小殘差法解方程組
- 9.16 pcg——預(yù)處理共軛梯度法解線性方程組
- 9.17 qmr——準最小殘差法解線性方程組
- 9.18 小結(jié)
- 第10章 矩陣的綜合應(yīng)用
- 10.1 特征值和特征向量之一
- 10.2 特征值和特征向量之二
- 10.3 相似矩陣
- 10.4 正定矩陣
- 10.5 正規(guī)矩陣
- 10.6 解線性方程組
- 10.7 小結(jié)
- 參考文獻 更新時間：2019-11-15 20:42:38
