ker矩阵是什么意思_重做第一次作业（矩阵）
doc 函數(shù)名 輸進(jìn)命令行窗口
可以查看官方幫助，但是是英文的……得搭配翻譯軟件
Clc clear每次寫(xiě)程序前
一個(gè)是擦黑板（清空命令行窗口）一個(gè)是清除所有變量
clf
畫(huà)圖前，用于清除所有圖片
什么時(shí)候用function，什么時(shí)候不用呢？
“你用的各種matlab函數(shù)實(shí)際上都是一個(gè)個(gè)m文件構(gòu)成的 只不過(guò)是別人寫(xiě)好你拿來(lái)用 如果你想使用的功能別人沒(méi)現(xiàn)成的 你就需要自己構(gòu)建”
以下用奇奇怪怪的方法記住函數(shù)（聲明：以記住為目的，并沒(méi)有仔細(xì)深究來(lái)路，有補(bǔ)充的話歡迎留在評(píng)論區(qū)）……我覺(jué)得我不應(yīng)該用百度查這些東西的，應(yīng)該在官方幫助那里搬運(yùn)
diag
diagonal斜對(duì)角的縮寫(xiě)，這個(gè)函數(shù)有兩種形式diag（A）和diag（A,K）前者是提取主對(duì)角元素然后組成列向量，后者是在這個(gè)對(duì)角線的基礎(chǔ)上上移下移，正為上負(fù)為下。如果diag里面是數(shù)組的話就是建立以他們?yōu)樵氐木仃?#xff0c;數(shù)組也可以表示為6：8
表達(dá)A矩陣每行都乘上一些東西
diag（6：8）*A
上下三角矩陣tril triu
先記住三角的詞根tri 上就是up 下就是low，有類似于diag的用法
轉(zhuǎn)置矩陣
直接來(lái)一‘或者transpose（） trans這個(gè)詞根就有轉(zhuǎn)置的意思
逆矩陣inv
inverse的縮寫(xiě)，逆推、倒轉(zhuǎn)的意思
廣義逆矩陣（偽逆）pinv
加一個(gè)p就是pretend的意思
rank、det看數(shù)學(xué)科普視頻看多了，都知道是啥意思啦
trace矩陣的跡（對(duì)角線上元素總和）
trace的英文就是軌跡
特征值、特征向量eig
本征的英文是eigen，特征值的英文是eigenvalue，特征向量是eigenvector
[V,D]=eig(A)意思是：
求A的特征向量構(gòu)成V的列向量，并求A的全部特征值構(gòu)成對(duì)角矩陣D（這個(gè)左右順序跟學(xué)習(xí)的時(shí)候一樣，學(xué)習(xí)的時(shí)候是先學(xué)了特征向量，再學(xué)特征值）
%[V,D] = eig(A) 返回特征值的對(duì)角矩陣 D 和矩陣 V
%V的列是對(duì)應(yīng)的右特征向量，使得 A*V = V*D。
linspace（生成線性間隔向量）
“Generate linearly spaced vector”
y=linspace（x1，x2）返回x1和x2之間100個(gè)等距點(diǎn)的行向量。（相當(dāng)于默認(rèn)）
y=linspace（x1，x2，n）生成n個(gè)點(diǎn)。點(diǎn)之間的間距為（x2-x1）/（n-1）。
linspace類似于冒號(hào)運(yùn)算符“：”，但它可以直接控制點(diǎn)數(shù)，并且始終包含端點(diǎn)?！發(fā)inspace”中的“l(fā)in”是指生成線性間隔值。
特殊矩陣（注意一矩陣和單位矩陣）
zeros（）
ones（）
eye（）
reshape 重新塑形
數(shù)組是不變的，但裝他們的表格重新塑形
示例
A = magic(4)
B = reshape(A,[],2)
（作用對(duì)象，新行，新列）（也可以只規(guī)定一個(gè)，讓另一個(gè)自動(dòng)生成）
|| 相當(dāng)于數(shù)學(xué)“或”
&& 相當(dāng)于數(shù)學(xué)“且”
disp 輸出 display
rand（ x，y）隨機(jī)矩陣random
隨機(jī)賦予100個(gè)缺失值
for i=1:100
k=ceil(100*rand(1));
A(i,k)=NaN;
end
（line of thought：每一行隨機(jī)取一個(gè)，賦值為NaN）
刪除缺失值,缺失值補(bǔ)充為1
A(isnan(A))=1;
% 刪除第99行
A(99,:)=[];
% 刪除第99列
A(:,99)=[];
記為把那一塊轉(zhuǎn)成空集
附作業(yè)和解答：
實(shí)驗(yàn)1：MATLAB基礎(chǔ)編程
1.閱讀自學(xué)材料（第二章），構(gòu)造矩陣
，并利用Matlab自帶函數(shù)得出以下結(jié)果：
①找出矩陣的對(duì)角線元素A1，并將A的第一行元素乘以6，第二行乘以7，第三行乘以8，得到A2
②找出矩陣A的上三角矩陣A3及下三角矩陣A4
③求矩陣A的轉(zhuǎn)置A5和逆矩陣A6
④把A看成行列式，求其值A(chǔ)7
⑤求A的秩A8與跡A9
⑥求矩陣A的全部特征值，構(gòu)成對(duì)角陣D，并求A的特征向量構(gòu)成V的列向量
clc;
clear;
A=[0.1,0.1,10000;0.1,0.1,0.1;0.1,0.1,0.19]
% 找出矩陣的對(duì)角線元素 A1，
A1=diag(A)
% 并將A的第一行元素乘以 6
% 第二行乘以7，第三行乘 以8，得到A2
% 6 0 0
% 0 7 0
% 0 0 8(左乘一個(gè)初等矩陣)
A2=diag(6:8)*A
%找出矩陣A的上三角矩陣 A3及下三角矩陣A4
A3=triu(A)
A4=tril(A)
% 求矩陣A的轉(zhuǎn)置A5 和逆矩陣A6
A5 =transpose(A)
% A5=A'
A6=inv(A)
% A6_1 = eye(3)/A
A7=det(A)
A8=rank(A)
A9=trace(A)
%[V,D] = eig(A) 返回特征值的對(duì)角矩陣 D 和矩陣 V
%V的列是對(duì)應(yīng)的右特征向量，使得 A*V = V*D。
[V,D]=eig(A,'nobalance')
2 用matlab編寫(xiě)一個(gè)M函數(shù)文件，實(shí)現(xiàn)以下功能：
（1） 用linspace生成一個(gè)行向量a，該向量?jī)?nèi)含有1到100對(duì)的全體整數(shù)；
（2） 初始化一個(gè)矩陣B，B為10*10的方陣，Z中全部元素為0；
（3） 將a中的元素每10個(gè)作為一行，放入到B中；
（4） 對(duì)于處理后的B，篩選出第6行和第10行的全部元素，放在C中；
（5） 在第C的元素中，計(jì)算大小在[53，95]之間的元素的和；
clc;clear;
% 用linspace生成一個(gè)行向量 a，該向量?jī)?nèi)含有 1到100對(duì)的全體整數(shù)
a=linspace(1,100,100);
% 初始化一個(gè)矩陣 B，B為10*10的方陣，B中全部元素為0；
b=zeros(10,10);
% 將a中的元素每 10個(gè)作為一行，放入到 B中；
b=transpose(reshape(a,10,10));
% 或者使用循環(huán)
for i=1:10
for j=1:10
b(i,j)=a(10*(i-1)+j);
end
end
% 對(duì)于處理后的 B，
% 篩選出第6行和第10 行的全部元素，放在C中；
c=zeros(2,10);
c(1,:)=b(6,:);
c(2,:)=b(10,:);
% 在第C的元素中，計(jì)算大小在[53，95]之間的元素的和；
sum=0;
for k=1:1:2
for l=1:1:10
if c(k,l)>=53&&c(k,l)<=95
sum=sum+c(k,l);
end
end
end
sum
另解：
[row,col]=find(c>=53&c<=95);
sum=0;
for k=1:length(row)
sum=sum+c(row(k),col(k));
end
3 有用的矩陣操作
（1）新建一個(gè)100*100隨機(jī)矩陣A，然后隨機(jī)在其中賦予100個(gè)缺失值NaN；
（2）使用isnan刪除缺失值，將缺失值全部補(bǔ)充為1；
（3）刪除矩陣中第99行和第99列數(shù)據(jù)；
clc;clear;
% 新建一個(gè)100*100隨機(jī)矩陣A，
% 然后隨機(jī)在其中賦予100個(gè)缺失值 NaN
A=rand(100,100);
for i=1:100
k=ceil(100*rand(1));
A(i,k)=NaN;
end
% 刪除缺失值,缺失值補(bǔ)充為1
A(isnan(A))=1;
% 刪除第99行
A(99,:)=[];
% 刪除第99列
A(:,99)=[];
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的ker矩阵是什么意思_重做第一次作业（矩阵）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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