MATLAB入门教程之数值分析
时间:03-27
来源:互联网
点击:
>> r=fzero('f_1',2); % 决定在2附近的根
r = 2.0946
>> p=[1 0 -2 -5]
>> r=roots(p) % 以求解多项式根方式验证
r =
2.0946
-1.0473 + 1.1359i
-1.0473 - 1.1359i
2.5线性代数方程(组)求解
我们习惯将上组方程式以矩阵方式表示如下
AX=B
其中 A 为等式左边各方程式的系数项,X 为欲求解的未知项,B 代表等式右边之已知项
要解上述的联立方程式,我们可以利用矩阵左除 \ 做运算,即是 X=A\B。
如果将原方程式改写成 XA=B
其中 A 为等式左边各方程式的系数项,X 为欲求解的未知项,B 代表等式右边之已知项
注意上式的 X, B 已改写成列向量,A其实是前一个方程式中 A 的转置矩阵。上式的 X 可以矩阵右除 / 求解,即是 X=B/A。
若以反矩阵运算求解 AX=B, X=B,即是 X=inv(A)*B,或是改写成 XA=B, X=B,即是X=B*inv(A)。
我们直接以下面的例子来说明这三个运算的用法:
>> A=[3 2 -1; -1 3 2; 1 -1 -1]; % 将等式的左边系数键入
>> B=[10 5 -1]'; % 将等式右边之已知项键入,B要做转置
>> X=A\B % 先以左除运算求解
X = % 注意X为行向量
-2
5
6
>> C=A*X % 验算解是否正确
C = % C=B
10
5
-1
>> A=A'; % 将A先做转置
>> B=[10 5 -1];
>> X=B/A % 以右除运算求解的结果亦同
X = % 注意X为列向量
105-1
>> X=B*inv(A); % 也可以反矩阵运算求解
- 基于Matlab的无失真模拟滤波器设计(04-19)
- 基于Matlab的IIR数字滤波器设计方法比较及应用(07-15)
- 基于Matlab的雷达系统仿真软件包设计与实现(09-16)
- 基于Matlab的FIR数字滤波器设计(10-07)
- 基于Matlab的孤立逆变电源设计方案(09-17)
- 13款逆变电源的设计技术及具体应用案例(07-07)