搜搜做题作业网用matlab求基解矩阵
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/10 10:17:42
用函数det().如A=[1,2；3,4],d=det(A),运行得d=-2.
是做灰色预测吧,用灰色预测的程序求白化系数就可以了,有现成的程序.
%求解例题2.1%高斯法求解线性方程组Ax=b%A为输入矩阵系数,b为方程组右端系数%方程组的解保存在x变量中%先输入方程系数A=[1 2 3;2 7 5;1&
如果XA=Bmatlab键入x=B/A或者x=mrdivide(B,AX=-0.33330.33331.33330.66670.33330.33330.66670.83331.3333
(1)B矩阵需要预定义(2)你所谓的8*8是这个意思吧32*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*32\x0932*3232*32
ef(a),a为原矩阵
设A是左边矩阵,B是右边矩阵B=ones(size(A));%初始化单位阵Q=A(2:4,2:4);%提取关键阵B(3:5,3:5)=Q;%Q斜向下移动一位B(3:5,1)=A(2:4,1);%下移一
P=imread('照片.jpg');imshow(P);%在matlab窗口中显示图像imwrite(P,'filepath\filename.jpg');%将图像存入硬盘
输入：x=[15133;1/51642;11/6134;1/31/41/312;1/31/21/41/21]eig(x)输出：ans=6.3156-0.5309+2.7527i-0.5309-2.75
orthRangespaceofmatrixSyntaxB=orth(A)
如果矩阵A的所有元素都是整数,可以用A(find(mod(A,2)==0))语句返回偶数元素.例如：>>A=[1357;2346;78911]A=1357234678911>>OUSHU=A(find
A=[213;231;213];[x,y]=eig(A)%求得x为特征向量矩阵,y为特征值矩阵[mm]=find(y==max(max(y)))%找到y中对应最大的特征值所在列mw=A(:,m)/su
w=[0.2820.1460.0750.0380.019,0.1480.0700.0150.032,0.0750.0280.0060.012,0.0200.0200.0080.004]w=Column
首先将显示成彩色图像是需要三个矩阵（三原色嘛）,所以你一个矩阵显示出来的彩色图像只可能是伪彩色图像,所以这里就先需要一个转换成三个矩阵.然后再作图.还有一种思路是直接用surf函数作图,这样的图做出来
[l1;l2;3]=[2-1-1;033;222]*[345]'就行了
使用函数corrcoef即可求出,下面是一个例子：helpcorrcoefx=randn(30,4);%Uncorrelateddatax(:,4)=sum(x,2);%Introducecorrel
符号运算首推Maple.看清楚,是用Maple算的（函数MatrixInverse（T）求逆,然后对求逆结果矩阵的9个元素分别进行expand展开和simplify化简）,不是MATLAB.不过,MA
不太懂.rand(m,n)是构造m*n的随机矩阵
用rref函数,rref(A)即为A的行最简矩阵
A=[55/6-5/20-5/3-5-5/240/3-5-5/200-5100-5-5/3-5/2045/60-50-5010]inv(A)