矩阵乘法在Matlab中的运算方式与线性代数中的方法一致。要注意,矩阵乘法的交换性质与数学中不同,AB与BA的结果可能不同。但是,它们满足分配律和结合律,即A(B+C) = AB + AC,(AB)C = A(BC)。此外,矢量积和点积在计算过程中有显著差异。
Matlab数组运算详解
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MATLAB的数组支持包括矩阵运算在内的多种数学运算。其特有的运算符如“.”、“./”等,使得在线性代数和数学计算中应用广泛。这些运算符包括加法“+”(相应元素相加)、减法“-”(相应元素相减)、乘法“”(矩阵乘法)、点乘“.*”(相应元素相乘)、幂运算“^”(矩阵幂运算)以及点幂运算“.^”(相应元素进行幂运算)。此外,还包括左除“/”(矩阵左除或右除)和左点除“./”(A的元素被B的对应元素除)。MATLAB的数组运算使得数学和科学计算更为简便和高效。
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当两个具有相同维数的数组进行运算时,可以按元素对元素的方式进行加、减、乘、除和幂运算。不同大小或维数的数组不能进行运算。例如,设定数组a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn],则a+b=[a1+b1,a2+b2,…,an+bn],a.b=[a1b1,a2b2,…,anbn],a./b=[a1/b1,a2/b2,…,an/bn],a.\b=[b1/a1,b2/a2,…,bn/an],a.^b=[a1^b1,a2^b2,…,an^bn]。
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数组运算包括:
点乘(对应运算符为 .*)
点除(对应运算符为 ./)
点幂(对应运算符为 .^)
在数组运算中,参与运算的对象必须具有相同的形状。
示例:
A = [1 2 3; 4 5 6];
B = [3 2 1; 6 5 4];
C = A .* B; % 点乘
D = A ./ B; % 点除
E = A .\\ B; % 反向点除
F = A .^ B; % 点幂
在上面的代码中,我们定义了两个矩阵 A 和 B,并分别执行点乘、点除、反向点除和点幂操作,确保每个操作符的使用符合数组运算的要求。
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数组对标量加、减、乘、除、乘方,将标量运算施加于数组各个元素上。
设:a = [a1, a2, ..., an]c = 标量
则:a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c](右除)a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an](左除)a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c ^ an]
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2.8 标量运算和数组运算在MATLAB赋值语句中的计算,一般形式如下:
variable_name = expression;
赋值语句计算出等号右边表达式的值,然后将其赋值给等号左边的变量名。需要注意的是,这里的等号并不是传统意义上的等号,它表示将右侧表达式的值存储到左侧的变量中。因此,这种等号应被称为“赋值号”。例如,语句 ii = ii + 1; 在数学上没有意义,但在MATLAB中,它的作用是将变量ii加1后,将结果存储回ii。
2.8.1 标量运算符
赋值号右边的表达式可以包含标量、数组、括号和数学符号的有效组合运算。标量之间的标准运算符如下表2.5所示。我们可以通过使用括号来控制运算顺序,括号内的表达式优先计算。例如,表达式 2^((8+2)/5) 的计算顺序如下:
2 ^ ( ( 8 + 2 ) / 5 ) = 2 ^ ( 10 / 5 ) = 2 ^ 2 = 4
2.8.2 数组运算与矩阵运算
MATLAB支持两种类型的运算:数组运算(array operations)和矩阵运算(matrix operations)。
数组运算用于元素对元素的运算。也就是说,两个数组相对应的元素之间进行运算。例如,
a = [4 3; 2 1]
b = [1 -1; -1 2]
那么 a + b 计算结果为:
a + b = [5 2; 1 3]
注意,数组的行列必须相同,否则MATLAB将会报错。
数组与标量的运算:当数组和标量进行运算时,标量会与数组中的每个元素进行运算。例如:
a = [4 3; 2 1]
a + 4 = [8 7; 6 5]
与此不同,矩阵运算遵循线性代数的一般规则,例如矩阵乘法,且其操作符与常见的数学定义一致。
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