matlab中 a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] b=a(3:-1:1,1:3) 这个是什么意思
就是b取a的第3、2、1行，拥有列，就是b是a上下选择的向量空间，相对于b=flipud(a)。matlab中的向量空间：龙格库塔法线性方程组是信号与系统必修课程中的基本要素，而向量空间又在龙格库塔法线性方程组的全过程中扮演微乎其微的个角色。利用英文科学计算手机软件MATLAB来操作动用向量空间，同时，也使初中生对信号与系统的意识更加个体主义。向量空间的设计构造：在MatLab中,设计构造向量空间的形式有多种。一款是真接法,就是通过键盘输入的方案真接设计构造向量空间。另一款是利用英文函数值诞生向量空间。清空剪贴板证件：Matlab一般包括有效控制话语、函数值、数据结构、输入英文和输入和面向对象编程基本特征。消费者可以在命令行视口都将输入英文话语与程序运行备份，也可以先撰写好一次较多的比较复杂的后台应用（M文件名称）后再混着运行了。新板本的MATLAB语言学是基于相对而言欧美流行的C++语言学框架上的，因此学英语语法功能与C++语言学极为形似，而且更加容易，更加合适技术骨干对数学题函数值的书写格式格局。使之更促使非计算机专业的技术骨干动用。而且此语言学可移植性好、可拓展图片性极强，这也是MATLAB都可以进入到教育研究及项目运算哲学领域的核心因为。外文文献源头：360搜小易-MATLAB
a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]写出的是输入英文向量空间a，wps0是1，2，3；竖列是4，5，6；二列是7，8，9 。b=a(3:-1:1,1:3)写出b相当a向量空间的第3、2、1行，拥有列，就是b是a上下选择的向量空间，相对于b=flipud(a)。清空剪贴板证件：matlab的优越性基本特征：1、 高效化的各值运算及符号计算功能表，能使消费者从杂乱无章的数学题减法分享中修行出来。2、都具有庞杂的并行计算功能表，满足公式计算和编程学习的可视化数据。3、和谐的对话框及达到数学题函数值的回归自然语言学，使学术界不易掌握和熟记。4、 功能丰富的应使用工具套装(如小波分析工具套装、数据通信工具套装等) ，为消费者供给了多不便入门的外理软件工具。外文文献源头：360搜小易-MATLAB
就是b取a的第3、2、1行，拥有列，就是b是a上下选择的向量空间，相对于b=flipud(a)
matlab中的向量空间我们指导,龙格库塔法线性方程组是信号与系统必修课程中的基本要素,而向量空间又在龙格库塔法线性方程组的全过程中扮演微乎其微的个角色。右边我们就利用英文科学计算手机软件MATLAB来操作如何动用向量空间,同时,也使初中生对信号与系统的意识更加个体主义。一、向量空间的设计构造在MatLab中,设计构造向量空间的形式有多种。一款是真接法,就是通过键盘输入的方案真接设计构造向量空间。另一款是利用英文函数值诞生向量空间。例1.利用英文pascal函数值来诞生一次向量空间A=pascal(3)A=1 1 1 1 2 3 1 3 6 例2.利用英文magic函数值来诞生一次向量空间B=magic(3)B=8 1 6 3 5 7 4 9 2 例3.还可以利用英文函数值诞生一次4*3的随机的向量空间>>c=rand(4,3)c= 0.9501 0.8913 0.8214 0.2311 0.7621 0.4447 0.6068 0.4565 0.61540.4860 0.0185 0.7919例4.利用英文真接电脑输入法可诞生列向量空间、行向量空间及极化率u=[3;1;4]u=3 1 4 v=[2 0 -1]v=2 0 -1 s=7s=7二、向量空间的基本减法1、小数除法例5.向量空间的乘法X=A+BX=9 2 74 7 105 12 8例6.向量空间的乖法Y=X-AY=8 1 6 3 5 7 4 9 2 注: 若七个向量空间的的大小不若用，则会不成功！例如,X=A+u??? Error using ==> plusMatrix dimensions must agree。例7.向量空间的除法X=A*BX=15 15 1526 38 2641 70 39注: 若首位向量空间的列数和另一个向量空间行数不一模一样,这几个向量空间就不可以开根号。例如,X=A*v??? Error using ==> mtimesInner matrix dimensions must agree。在MATLAB中,向量空间的乘除法有几个减法标记,各指为左除“\”与右除“/”,向量空间的右除减法转速要慢一定,而左除减法可以避免出现奇物向量空间的应响,它们的的作用主要原因于龙格库塔法线性方程组,我们在后期会涉及面到向量空间的乘除法。2、向量空间的矩阵行列式、逆运算及行列式减法与信号与系统中一样,向量空间的矩阵行列式只虽要标记“,”来写出时需。例8.求向量空间B的矩阵行列式X=B'X=8 3 4 1 5 9 6 7 2 信号与系统怎求向量空间逆的减法复杂,而在MATLAB中,向量空间的逆运算只必须函数值“inv”来满足,这大大简化了运算全过程。例9.求向量空间A的逆X=inv(A)X=3 -3 1-3 5 -21 -2 1在MATLAB中,求向量空间的行列式的大小,可以使用函数值“det”满足。例10.求向量空间A的行列式X=det(A)X=1注: 在求向量空间的逆和行列式时,某种规范要求向量空间是一次方阵的行列式,否则会不成功!例如,>>X=inv(u)??? Error using ==> invMatrix must be square。再如,X=det(u)??? Error using ==> detMatrix must be square。三、向量空间的经常使用函数值减法1.向量空间的特征值减法在信号与系统中,运算向量空间特征值及特征向量的全过程比较很难,但在MATLAB中,向量空间特征值减法只必须函数值“eig”或“eigs”时需。例11.求向量空间A的特征值及特征向量>>[b,c]=eig(A)b= -0.5438 -0.8165 0.1938 0.7812 -0.4082 0.4722 -0.3065 0.4082 0.8599c= 0.1270 0 0 0 1.0000 0 0 0 7.8730上例中的b、c向量空间各指为特征向量向量空间和特征值向量空间。2.向量空间的秩减法向量空间的秩在龙格库塔法线性方程组中应使用非常范围广,而在信号与系统中运算向量空间的秩也复杂,但在MATLAB中,向量空间的秩只必须用函数值“rank”时需。例12.求向量空间A的秩>>x=rank(A)x=33.向量空间的正交化减法在MATLAB中,向量空间的正交化减法可由函数值“orth”运算获取。右边的如何理解可以求向量空间的一个正交基,有了正交基就可以对向量空间对其进行正交化了。例13.求向量空间A的正交基>>x=orth(A)x= -0.1938 0.8165 0.5438 -0.4722 0.4082 -0.7812 -0.8599 -0.4082 0.30654.矩阵的迹减法矩阵的迹是指向量空间主对角上拥有成分的和,在MATLAB中,矩阵的迹可由函数值“trace”运算获取。例14.求向量空间A的迹>>x=trace(A)x= 9四、特种向量空间的转换成MATLAB中供给了这些特种向量空间,主要原因涵盖如下:1.空向量空间空向量空间用“[]”写出,空向量空间的的大小为零,但变量名存在了于任务服务器空间中。例15>>[]ans= []2.单位矩阵在MATLAB中,单位矩阵可以使用函数值“eye(n,m)”满足,其中n表行数,m表列数。例16>>x=eye(4,3)x= 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 03.任何成分为1的向量空间在MATLAB中,任何成分为1的向量空间可以使用函数值“ones(n,m)”满足。例17>>x=ones(4,3)x= 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 14.任何成分为0的向量空间在MATLAB中,任何成分为0的向量空间可以使用函数值“zeros(n,m)”满足。例18>>x=zeros(4,3)x= 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 05.模方向量空间模方向量空间有一次好玩的物质，其竖列、每列及一根对角上的成分和都之比。MATLAB供给了求模方向量空间的函数值“magic(n)”，其功能表是转换成一次n阶魔方阵的行列式。6.陪伴向量空间在MATLAB中,某个向量空间的陪伴向量空间可以使用函数值“compan(A)”满足。例20>>u=[1 0 -7 6];>>x=compan(u)x= 0 7 -6 1 0 00 1 0注: 函数值compan()中的变量类型必须是叉积样式,而不能是向量空间。7.随机的向量空间随机的向量空间在数学分析的研究方案中非常核心,它们写出成分听从某个分布图制作如联合分布、概率分布的向量空间。在MATLAB中,随机的向量空间可以使用函数值“rand(n,m)”满足。例21>>x=rand(4,3)x= 0.9501 0.8913 0.8214 0.2311 0.7621 0.4447 0.6068 0.4565 0.61540.4860 0.0185 0.79198.牛頓向量空间我们指导，首次项 画出后的量计算随n的变大主成一次锐角三角形表，可称杨辉三角形。由杨辉三角形表主成的向量空间可称牛頓(Pascal)向量空间,函数值pascal(n)转换成一次n阶牛頓向量空间。例22>>x=pascal(3)x= 1 1 1 1 2 3 1 3 69.范得蒙向量空间在MATLAB中，函数值vander(V)转换成以叉积V为框架叉积的范得蒙向量空间。 本文作者根据CSDN博客或网站，转栽请标注护墙板厂家：http://blog.csdn.net/cmu_hua/archive/2007/08/19/1750210.aspx