Matalab-线性代数函数总结
2016-04-14 16:23
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det() 行列式
sqrtm() 求取矩阵的平方根
X=sqrtm(A):求A的平方根X,即X*X=A,X是唯一的平方根。
expm() 指数运算 ?
logm() 对数运算 ?
矩阵翻转
fliplr() 左右翻转
flipud() 上下翻转
flipdim() 沿指定方向翻转
transpose() 沿主对角翻转矩阵
4.逆运算
inv() 逆运算
pinv() 伪逆运算
trace() 矩阵的迹
norm() 范数
?
8. 矩阵的条件数-条件数代表矩阵“病态”程度的大小
?
9. 矩阵的重塑
reshape(A,2,6) 可将3X4转为2X6
rref() 初等变化
rank() 矩阵的秩
lu() 矩阵的LU分解?
qr() 矩阵的QR分解?
qz() 矩阵 QZ分解?
chol() 矩阵的乔恩斯基分解?
svd() 奇异值分解?
特征值分解
![](https://img-blog.csdn.net/20160414162003056)
schur() schur分解?
求线性方程组
![](https://img-blog.csdn.net/20160414162142355)
列表内容
sqrtm() 求取矩阵的平方根
X=sqrtm(A):求A的平方根X,即X*X=A,X是唯一的平方根。
expm() 指数运算 ?
logm() 对数运算 ?
矩阵翻转
fliplr() 左右翻转
flipud() 上下翻转
flipdim() 沿指定方向翻转
transpose() 沿主对角翻转矩阵
4.逆运算
inv() 逆运算
pinv() 伪逆运算
trace() 矩阵的迹
norm() 范数
norm(A) | norm(A,1) | norm(A,2) | norm(A,inf) | norm(A,’fro’) |
---|---|---|---|---|
范数 | 1-范数 | 5-范数 | 无穷大-范数 | F-范数 |
8. 矩阵的条件数-条件数代表矩阵“病态”程度的大小
cond(A) | Condest(A) | rcond(A) |
---|---|---|
矩阵条件数 | 1-范数矩阵条件 | 矩阵的逆条件数值 |
9. 矩阵的重塑
reshape(A,2,6) 可将3X4转为2X6
rref() 初等变化
rank() 矩阵的秩
lu() 矩阵的LU分解?
qr() 矩阵的QR分解?
qz() 矩阵 QZ分解?
chol() 矩阵的乔恩斯基分解?
svd() 奇异值分解?
特征值分解
schur() schur分解?
求线性方程组
列表内容
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