【教学课件】第3章MATLAB在高等数学中的应用.ppt
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1、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p2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:nnorm(A)功能:计算矩阵A的最大奇异值,相当于n=max(svd(A)。格式:nnorm(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,矩阵求逆函数inv及行列式值函数det逆矩阵的定义
2、:对于任意阶 nn 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。,伪逆矩阵函数pinv伪逆矩阵的MATLAB定义:从数学意义上讲,当矩阵A为非方阵时,其矩阵的逆是不存在的。在MATLAB中,为了求线性方程组的需要,把inv(A*A)*A的运算定义为伪逆函数pinv,这样对非方阵,利用伪逆函数pinv可以求得矩阵的伪逆,伪逆在一定程度上代表着矩阵的逆。格式:C=
3、pinv(A)功能:计算非方阵A的伪逆矩阵。,3线性代数方程求解,写成矩阵形式可表示为:AXB 或 XAB。其中系数矩阵A的阶数为mn。在MATLAB中,引入矩阵除法求解。(1)求解方程AX=B 格式:X=AB 条件:矩阵A与矩阵B的行数必须相等。(2)求解方程XA=B 格式:X=B/A 条件:矩阵A与矩阵B的列数必须相等。,一般线性方程组的,4矩阵的分解,(1)三角(LU)分解函数lu 所谓三角解就是将一个方阵表示成两个基本三角阵的乘积(A=LU),其中一个为下三角矩阵L,另一个为上三角形矩阵U,因而矩阵的三角分解又叫LU分解或叫LR分解。矩阵 分解的两个矩阵分别可表示为:,格式一:L,U=
4、lu(A)功能:返回一个上三角矩阵U和一个置换下三角矩阵L(即下三角矩阵与置换矩阵的乘积),满足A=L*U。格式二:L,U,P=lu(A)功能:返回上三角矩阵U,真正下三角矩阵L,及一个置换矩阵P(用来表示排列规则的矩阵),满足L*U=P*A;如果P为单位矩阵,满足A=L*U。,(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
5、一化矩阵Q,满足A*E=Q*R;,5奇异值分解,矩阵A的奇异值和相应的一对奇异矢量u、v满足:同样利用奇异值构成对角阵,相应的奇异矢量作为列构成两个正交矩阵U、V,则有:其中AT表示转置矩阵。由于U和V正交,因此可得奇异值分解:格式一:U,S,V=svd(x)功能:返回3个矩阵,使得X=U*S*V。其中S为与X相同维数的矩阵,且其对角元素为非负递减。格式二:S=svd(A)功能:返回奇异值组成的向量。,6矩阵的特征值分析,矩阵A的特征值 和特征矢量,满足:以特征值构成对角阵,相应的特征矢量作为列构成矩阵V,则有:如果V为非奇异,则上式就变成了特征值分解:格式一:d=eig(A)功能:返回方阵A
6、的全部特征值所构成的向量。格式二:V,D=eig(A)功能:返回矩阵V和D。其中对角阵D的对角元素为A的特征值,V的列向量是相应的特征向量,使得A*V=V*D。,7矩阵的幂次运算:Ap,在MATLAB中,矩阵的幂次运算是指以下两种情况:1、矩阵为底数,指数是标量的运算操作;2、底数是标量,矩阵为指数的运算操作。两种情况都要求矩阵是方阵,否则,将显示出错信息。(1)矩阵的正整数幂 如果A是一个方阵,p是一个正整数,那么幂次表示A自己乘p次。(2)矩阵的负数幂 如果A是一个非奇异方阵,p是一个正整数,那么A(p)表示inv(A)自己乘p次。(3)矩阵的分数幂如果A是一个方阵,p取分数,它的结果取决
7、于矩阵的特征值的分布。(4)矩阵的元素幂、按矩阵元素的幂 利用运算符“A.p”实现矩阵的元素幂或按矩阵元素的幂运算。,8矩阵结构形式的提取与变换,(1)矩阵左右翻转函数fliplr()格式:X=fliplr(A)(2)矩阵上下翻转函数flipud格式:X=flipud(A)(3)矩阵阶数重组函数reshape格式一:X=reshape(A,n,m)功能:将矩阵A中的所有元素按列的秩序重组成nm阶矩阵X,当A中没有mn个元素时会显示出错信息。格式二:X=reshape(A,m,n,p,.)或 X=reshape(A,m,n,p,.)功能:从A中形成多维阵列(mnp.)。,(4)矩阵整体反时针旋转
8、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
9、。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(:),3.2 多项式运算,3.2.1 多项式表示及其四则运算,1MATLAB的多项式表示 对多项式:,可表示成行向量:p=1,0,2,5。,用其系数的行向量p=an,an-1,a1,a0来表示。注意:如果 x的某次幂的系数为零,这
10、个零必须列入系数向量中。例如一个一元3次多项式:,2多项式的加减运算格式:A=B+C,3多项式相乘运算格式:w=conv(u,v)功能:返回u和v两向量的卷积,也就是u和v代表的两多项式的乘积。,4多项式相除格式:q,r=deconv(u,v)功能:给出商多项式q和余数多项式r,u为被除多项式,1多项式求导函数polyder格式一:k=polyder(p)功能:返回多项式p的一阶导数。格式二:k=polyder(u,v)功 能:返回多项式u与v乘积的导数。格式三:q,d=polyer(u,v)功 能:返回多项式商u/v的导数,返回的格式为:q为分子,d为分母。,2多项式的根求解多项式的根,即p
11、(x)=0的解。格式:r=roots(p)功能:返回多项式p(x)的根。注意,MATLAB按惯例规定,多项式是行向量,根是列向量。,3.2.2 多项式求导、求根和求值,3多项式求值函数polyval()利用函数polyval可以求得多项式在某一点的值。格式:y=polyval(p,x)功能:返回多项式p在x处的值。其中x可以是复数,也可以是数组。当多项式的变量是矩阵时,构成的矩阵多项式可以利用polyvalm函数求值。格式:Y=polyvalm(p,X)功能:返回矩阵多项式p在X处的值。,4部分分式展开函数residue()格式一:r,p,k=residue(b,a)功能:把b(s)/a(s)
12、展开成:,其中r代表余数数组,p代表极点数组,ks代表部分分式展开的常数项。当分母多项式的阶次数高于分子多项式的阶次数时ks=0格式二:b,a=residue(r,p,k)功能:格式一的逆作用。,3.3.3 多项式拟合与多项式插值1多项式拟合函数polyfit()格式:p=polyfit(x,y,n)功能:利用已知的数据向量x和y所确定的数据点,采用最小二乘法构造出n阶多项式去逼近已知的离散数据,实现多项式曲线的拟合。其中p是求出的多项式系数,n阶多项式应该有n+1个系数,故p的长度为n+1。,2多项式插值插值和拟合的不同点在于:插值函数通常是分段的,人们关心的不是函数的表达式,而是插值出的数
13、据点;插值函数应通过给定的数据点。(1)一维插值函数interpl()格式:yiinterpl(x,y,xi,method)功能:为给定的数据对(x,y)以及x坐标上的插值范围向量xi,用指定所使用的插值方法method实现插值。yi是插值后的对应数据点集的y坐标。插值的方法method有以下6种可供选择:nearest(最邻近插值法)、linear(线性插值)、spline(三次样条插值)、cubic(立方插值)、pchip(三次Hermite插值)、v5cubic。,(2)二维插值函数格式:zi=griddata(x,y,z,xi,yi,method)功能:非等距插值。已知的元素值由3个向
14、量来描述:x、y和z。函数返回值为一矩阵zi,其元素的值由x、y和z确定的二元函数插值得到。method可为:linear(默认值)、cubic、nearest、v4。,格式:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,method)功能:单调节点插值。已知的元素值由3个向量来描述:x、y和z。其中,x、y是已知数据组并且大小相同,z是相对应的已知点上的函数值;xi、yi是用于插值的矢量;zi是根据相应的插值方法并且与(xi,yi)对应的插值结果。插值方法method:linear(默认值)、cubic、nearest、spline。,(3)高维插值和交互式样条插值高维插值函数:三维插值及三
15、维以上的插值称为高维插值。用于实现高维插值的函数有:interp3(三维插值函数)、interpn(n维插值函数)、ndgrid(n维数据网格)。其调用格式与interp2函数很类似,这里就不再重述了,具体调用格式读者可利用help来得。交互式样条插值函数在MATLAB 6.0及以上版本中,样条工具箱新增加了交互式插值样条函数splinetool。该函数以对话框的形式为用户提供了插值过程。格式一:splinetool功能:用于生成各种样条曲线,这里几乎包括所有生成样条曲线方法。在它的初始菜单中提供了各种数据,用户可以选择一种生成的样条曲线。格式二:splinetool(x,y)功能:用户输入数
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