MATLAB数学建模 线性方程式与线性系统
线性方程
- 求解线性方程
- 高斯消去法`rref()`
- LU因子化
- 高效`mldivide()、\`
- 克莱默法则
- 线性系统
- 特征值和特征向量`eig()`
- 矩阵指数`expm()`
- 习题
本次内容涉及线性代数,视频中大部分在讲解线性代数的知识,只稍微提及了几个matlab来实现的指令。
学了现代之后再来看一遍(逃~
求解线性方程
将线性方程组用矩阵 Ax=b
表示,则可通过求解矩阵来解方程:
高斯消去法rref()
R = rref(A)
使用 Gauss-Jordan 消元法和部分主元消元法返回A的简化行阶梯形。
对增广矩阵 [A b]
使用rref()
则可以求解 Ax=b
对应的线性方程组
LU因子化
[L,U,P] = lu(A)
将满矩阵或稀疏矩阵 A 分解为一个上三角矩阵 U 和一个经过置换的下三角矩阵 L,使得 A = L*U;返回一个置换矩阵 P,并满足 A = P’*L*U。
通过执行 LU 分解,然后使用因子来简化问题,对线性方程组求解。
一些矩阵分解函数
qr()
:正交三角分解ldl()
:Hermitian 不定矩阵的分块 LDL 分解ilu()
:不完全 LU 分解chol()
:Cholesky 分解gsvd()
:广义奇异值分解svd()
:奇异值分解
高效mldivide()、\
以上两种方法在对于一般的线性方程组的求解其实并不友好,过于繁琐。实际上,更加高效的方式是使用A\b
(或者mldivide(A,b)
)可直接求得方程组的根 向量x
。
克莱默法则
求解矩阵方程 Ax=b
,x等于A的逆矩阵乘以b,即 x=A-1b
通过inv(A)
对矩阵A求逆,然后直接计算即可:x = inv(A)*b
需要注意,矩阵A的逆矩阵可能不存在
线性系统
特征值和特征向量eig()
e = eig(A)
返回一个列向量,其中包含方阵 A 的特征值;
[V,D] = eig(A)
返回特征值的对角矩阵 D 和矩阵 V,其列是对应的右特征向量,使得 AV = VD。
模糊综合评价中利用eig()
求解最大特征根和权向量:
矩阵指数expm()
Y = expm(X)
计算 X 的矩阵指数。如果 X 有一组完整的特征向量 V 和对应特征值 D,[V,D] = eig(X),则expm(X) = V*diag(exp(diag(D)))/V;
对于逐个元素的指数运算,使用 exp()
习题
syms R1 R2 R3 R4 R5 V1 V2;
A=[R1 0 0 R4 0;0 R2 0 -R4 R5;0 0 -R3 0 R5;1 -1 0 -1 0;0 1 -1 0 -1];
b=[V1;0;V2;0;0];
x=A\b
以上内容为个人笔记,部分图片来源于郭老师课件或课程截图。
笔记汇总:MATLAB基础教程
课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1DA411Y7bN
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