Matlab主要命令

1.Matlab 中数量积:dot(a,b);矢量积:cross(a,b)

2.A+B, A-B, A*B, A.^2, A’, inv(A), det(A) 分别表示：A,B的和,差,积,点乘方,转置,求逆以及A的行列式

3.Matlab 中向量 a 的范数为：norm(a)，若a=(x1,x2,…,xn),则norm(a)=(x1^2+x2^2+…+xn^2)^1/2 4.a,b夹角的余弦

解法一：dot(a,b)/norm(a)/norm(b) 解法二：dot(a/norm(a),b/norm(b))

5.Matlab中命令：mandist(A,B)计算A中每个行向量与B中每个列向量之间绝对距离，A的行向量维数必须等于B的列向量维数.

命令 A+B A-B A.*B A./B A*B k*A A' inv(A) mean(A) var(A) abs(A) 功能 矩阵对应元素相加 矩阵对应元素相减 矩阵对应元素相乘 矩阵对应元素相除 矩阵A左乘矩阵B 常数k乘矩阵A的各元素 矩阵A转置运算 矩阵A的求逆运算 计算A的各列均值 对A的各元素取绝对值 命令 std(A) range(A) rank(A) A.^n A^n 功能 计算A的各列标准差(根号除以n-1) 计算矩阵A的各列极差 计算矩阵A的秩 矩阵A的各元素n次方 方阵A的n次方 flipud(A) 将矩阵A的元素上下翻转 fliplr(A) 将矩阵A的元素左右翻转 exp(A) log(A) sum(A) 将矩阵A的各元素做e指数 对矩阵A的各元素取对数 对A的各元素求算术平方根 计算A的各列元素之和 计算A的各列方差(/(n-1)) sqrt(A) 6.计算矩阵的特征值与特征向量: [v, d] =eig (A)

sort(A):将矩阵A中各列元素按照从小到大排列；

sort(A, 'descend'): 将矩阵A中各列元素按照从大到小排列

7.计算矩阵的特征多项式

p=poly(A) q=poly(sym(A))

8.计算矩阵列向量之间的协方差矩阵与相关系数矩阵的命令分别为：

cov(A),corrcoef(A) 格式 dist(X,Y) mandist(X,Y) pdist(X, 'euclidean') pdist(X, 'cityblock') sqrt(mahal(X,G)) 功能 计算X中的每一行向量与Y中的每个列向量之间的欧氏距离 计算X中的每一行向量与Y中的每个列向量之间的绝对距离 计算X中的每一行向量之间的欧氏距离（‘euclidean’可省略） 计算X中的每一行向量之间的绝对距离 计算X中的每一行向量与总体G的马氏距离 pdist(X,’minkowski’，r) 计算X中的每一行向量之间的闵可夫斯基距离 注意：dist(X,Y)与mandist(X,Y)中要求X的列数等于Y的行数；sqrt(mahal(X,G))中G的行数必须

大于G的列数. 命令 norm(A,1) norm(A,2) norm(A,inf) norm(A, 'fro') normr(A) normc(A) 矩阵A的1范数 矩阵A的2范数 矩阵A的无穷范数 矩阵A的Frobenius范数 将矩阵A的行向量单位化 将矩阵A的列向量单位化 功能 1-pdist(A,'cosine') 计算矩阵A的行向量之间的夹角余弦 两个向量之间的夹角余弦的大小，反映了两个向量之间的相似程度，两个向量之间的夹角余弦越接近于1，表明两个向量之间越接近.

C=[A,b] %增广矩阵C.

D=rref(C) %将C化成行最简化阶梯形 则D 的最后一列元素就是所求的解.

Matlab中Z =null(A,‘r’)就是求AX=0的基础解系，其中 Z的列向量即为所求基础解系

计算两个向量的夹角余弦，只需先将向量标准化，然后计算单位向量的数量积即可

多项式拟合p=polyfit(X,Y,n).

可决系数R2=1-sum((y-y1).^2)/sum((y-mean(y)).^2)

猜测曲线类型 [beta,r,J] = nlinfit(x,y,fun,beta0) x,y为原始数据，fun是在M文件中定义的函数，beta0是函数中参数的初始值；beta为参数的最优值，r是各点处的拟合残差，J为雅克比矩阵的数值. NORMSPEC([a,b],MU,SIGMA)

用于做出随机变量在区间[a,b]上的正态密度曲线 已知X的均值和标准差及概率p=P{XX = NORMINV(P,MU,SIGMA)

变异系数Std(x)./abs(mean(x))（同维向量应该点除）

命令 [V,D] = EIG(X) normr(A) normc(A) Z =null(A,‘r’) rref(C) norm(A) norm(A,1) norm(A,inf) norm(A, 'fro' ) ones(n,m) zeros(n,m) max(A) min(A) range(A) sum(A) abs(A) eye(n) 功能 求矩阵X的特征值与特征向量 将矩阵A的行向量单位化 将矩阵A的列向量单位化 求AX=0的基础解系(Z的列向量) 将C化成行最简化阶梯形矩阵 矩阵A的普范数(2范数) 矩阵A的列范数（1-范数） 矩阵A的行范数(无穷大范数) 矩阵A的Frobenius范数 表示元素全为1的n×m矩阵 产生n×m维零矩阵 计算矩阵A的各列元素的最大值 计算矩阵A的各列元素的最小值 计算矩阵A的各列元素的极差 计算矩阵A的各列元素的和 将矩阵A中各元素取绝对值 产生n阶单位矩阵