使用Matlab学习矩阵秩的基本方法

使用Matlab学习构造复数矩阵的技巧

使用complex函数在Matlab中构造复数矩阵的方法如下：语法格式为c = complex(a,b)，其中a和b分别表示复数的实部和虚部，必须是标量或大小相同的向量、矩阵或多维数组。输出结果c=a+bi，其大小与输入参数相同。

Matlab 2 2024-07-26

MATLAB S函数的基本使用方法

MATLAB S函数是一种强大的工具，用于创建连续、离散混合系统及其他模块功能。通过重新命名模板并适应个人需求，用户可以灵活生成定制化的功能模块。S函数的基本语法为：[SYS, X0, STR, TS] = SFUNC(T, X, U, FLAG)，其中参数包括当前时间T、状态向量X、输入U和任务标志FLAG。根据FLAG的不同取值（0至9），S函数调用不同的子函数完成初始化、导数计算、状态更新、输出计算、下一采样时刻计算和仿真结束操作。

Matlab 0 2024-08-29

低秩矩阵恢复算法的全面评估

低秩矩阵恢复算法的评估内容较易理解，适用于图像修复和推荐算法等应用场景。

算法与数据结构 3 2024-07-22

Matlab入门矩阵基本运算解析

矩阵的基本运算包括加法和减法，要求参与运算的矩阵需具有相同的维数。此外，矩阵的普通乘法须满足线性代数中的相乘原则。例如，若给定矩阵A和B如下：A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]，则可执行C=A+B和D=A-B操作。另一例子，若A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];，则可以计算C=A*B。

Matlab 1 2024-07-26

固定QB分解的精确低秩矩阵逼近 - SVD算法Matlab代码

本软件包提供了用于精确低秩矩阵逼近的Matlab代码，涵盖了randQB_auto算法的实现。该算法有效计算固定QB分解，包括randQB_EI和randQB_FP的固定精度版本。此外，还包含了用于实验和测试的测试用例和脚本，特别是适用于固定精度低秩矩阵逼近的自适应随机测距仪算法AdpRangeFinder。详细的算法说明请参考Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li的研究成果。

Matlab 2 2024-08-01

MATLAB学习资源探索聚合矩阵的全新方法

聚合矩阵是通过连接一个或多个矩阵形成新的矩阵的过程。在MATLAB中，符号[ ]不仅表示矩阵构造，还是聚合操作的重要运算符。例如，通过在垂直方向上聚合矩阵A和B，可以创建新的矩阵C。示例中，A = ones(2, 5) * 6; 创建了一个2×5元素为6的矩阵，而B = rand(3, 5); 则生成了一个3×5的随机数矩阵。最后，通过表达式C = [A; B] 将这两个矩阵在垂直方向上聚合。

Matlab 2 2024-07-18

MATLAB课件的基本学习要求

学习本门课程需要掌握Matlab的基础使用方法以及程序设计技巧。

Matlab 2 2024-07-22

使用Matlab解决矩阵行列式的指数演算方法

在解决离散对数问题时，可以使用Matlab执行矩阵行列式的计算，特别是针对子组阶次为59407的情况。该方法使用了指数演算法，基于已知的α和β值（β=9791436，p=10930889），并选择合适的因子库进行计算，确保程序高效运行且能得到准确解。解决方案的Matlab代码已整理至存储库中。

Matlab 0 2024-08-11

MATLAB命令窗口的基本功能及使用方法

启动MATLAB时，双击图标即可进入MATLAB桌面。在MATLAB命令窗口中，用户可以输入指令并查看计算结果。界面上有File、Edit、Options、Windows、Help等功能选项，提供多层次的功能操作。详细介绍MATLAB命令窗口的基本功能及使用方法。

Matlab 0 2024-08-27