matlab 中向量和矩阵相乘时，维数不等怎么算

Posted 2023-05-08

参考技术A 作函数形式所*,
/
,
^都单输入值言输入值输值
参与运算所所值都标量或者理解1x1矩阵
候
*/^
.*./.^等价
*/^确切说matlab面表示矩阵乘除乘运算
t向量(205*exp((25*t)/2
+
(5*41^(1/2)*t)/2))结度t相同向量
直接用矩阵乘报错！

“matlab”矩阵的长度怎么计算？

“matlab”矩阵的长度的计算方法如下：

1、size函数。

s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。

[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量。

如果在size函数的输入参数中再添加一项，并用1或2为该项赋值，则size将返回数组的行数或列数。 其中r=size(A,1)该语句返回的时数组A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时数组A的列数。

比如：A是4*3的矩阵，即A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9;0,2,3]。
size(A)返回矩阵A的行数和列数，即4   3。如果只想要得到行数，则用size(A,1)；如果只想要列数，则用size(A,2)。

2、length函数。

n=length(A)：如果A为非空数组，返回行数和列数两者之间数值较大的那一个值，即相当于执行了max(size(A))；如果A为空数组，则返回0；如果A是一个向量则返回A的长度。n=max(size(A))：若A为非空数组，返回A的最大维数；若A为空数组，返回A中最长的非0维数。

参考技术A

A＋B,A－B,8A,A的平方,A＊B,矩阵A的逆．
1.A+B
>>A=ones(3);B=magic(3);C=A+B
2.A-B
>>%同上
3.8A
>>8*A
4.A的平方,A＊B,矩阵A的逆．
>>A.^2;A^2;A*B;A.*B;inv(A);
注意:像带点"."时对应元素相乘((如A.*B)),不带时矩阵相乘(如A*B).
% 由m行n列构成的数组称为(m×n)阶矩阵.
% 用"[]"方括号定义矩阵；
% 其中方括号内","逗号或" "空格号分隔矩阵列数值；
% ";"分号或"Enter"回车键分隔矩阵行数值.
% 例：a=[a11 a12 a13;a21 a22 a23]或a=[a11,a12,a13;a21,a22,a23]定义了一个2*3
% 阶矩阵a.
% aij可以为数值、变量、表达式或字符串,如为数值与变量得先赋值,表达式和变量可以
% 以任何组合形式出现,字符串须每一行中的字母个数相等 ,调用时缺省状态按行顺序取字
% 母,如a(1)为第一行第一个字母.
%
% 常用函数如下：函数命令 说明
% size(a)
% [d1,d2,d3,..]=size(a)  求矩阵的大小,对m*n二维矩阵,第一个为行数m,第二个为
% 列数n；
% 对多维矩阵,第N个为矩阵第N维的长度.
% cat(k,a,b) 矩阵合并,运行a = magic(3)
%        b = pascal(3)
%        c = cat(4,a,b)
% 改4为3或2或1,自己体会合并后的效果.
% k=1,合并后形如 [a;b],行添加矩阵（要求a,b的列数相等才能合并）；
% k=2,合并后形如[a,b],列添加矩阵（要求a,b的行数相等才能合并）,以此类推,n维的矩
% 阵合并,要求n-1维维数相等才可以）.
% fliplr(a) 矩阵左右翻转
% flipud(a) 矩阵上下翻转
% rot90(a)
% rot90(a,k) 矩阵逆时针旋转90度（把你的头顺时针旋转90看原数就可以知道结果了）
% k参数定义为逆时针旋转90*k度.
% flipdim(a,k) 矩阵对应维数数值翻转,如k=1时,行(上下)翻转,k=2时,列(左右)翻转.
% tril(a)
% tril(a,k) 矩阵的下三角部分（包括对角线元素）,对应k=0时的取值数.
% k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行划分下三角元素.
% triu(a)
% tril(a,k) 矩阵的上三角部分（包括对角线元素）,对应k=0时的取值数.
% k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行划分上三角元素.
% diag(a)
% diag(a,k) 生成对角矩阵或取出对角元素,对应k=0时的取值数.
% k参数设置为正负数值对应对角线向上或向下移动k行取对角元素或生成对角矩阵.
% repmat(a,m,n) 矩阵复制,把矩阵a作为一个单位计算,复制成m*n的矩阵,其每
% 一元素都含一个矩阵a,实际结果为一个size(a,1)*m行,size(a,2)*n列的矩阵.
% w=meshgrid(s,t)
% [u,v]=meshgrid(s,t) 生成行m＝size(t,1)*size(t,2),列n＝size(s,1)*size(s,2))
% 阶的两个矩阵.其中u为按行顺序取s的n个矩阵元数,按列排列重复m行,v为按列顺序取t的
% m个矩阵元数 ,按行排列重复n列.只生成一个矩阵时,w=u.
% eye(a)
% eye(a,k) 生成a阶单位方阵
% k参数设置为生成a×k阶单位矩阵,即生成a阶单位方阵后,取前k列,不足补0.
% ones(a)
% ones(a,k) 生成a阶全1方阵
% k参数设置生成a×k阶全1矩阵.
% zeros(a)
% zeros(a,k) 生成a阶全0方阵
% k参数设置生成a×k阶全0矩阵.
% inv(a) 生成a的逆矩阵
% l        求矩阵的长度的函数
a=[10,2,12;34,2,4;98,34,6];
size(a)
%
% ans =
%
% 3        3
%
length(a)
%
% ans =
%
% 3
% 1.       通过在矩阵变量后加’的方法来表示转置运算
a=[10,2,12;34,2,4;98,34,6];
a'
%
% ans =
%
%     10    34    98
%
%      2     2    34
%
%     12     4     6
% 2.       矩阵求逆
inv(a)
% ans =
%
%    -0.0116    0.0372   -0.0015
%
%     0.0176   -0.1047    0.0345
%
%     0.0901   -0.0135   -0.0045
% 3.       矩阵求伪逆
pinv(a)
%
% ans =
%
%    -0.0116    0.0372   -0.0015
%
%     0.0176   -0.1047    0.0345
%
%     0.0901   -0.0135   -0.0045
%
% 4.       左右反转
fliplr(a)
%
% ans =
%
%     12     2    10
%
%      4     2    34
%
%      6    34    98
%
% 5.       矩阵的特征值
[u,v]=eig(a)
% u =
%
%    -0.2960    0.3635   -0.3600
%
%    -0.2925   -0.4128    0.7886
%
%    -0.9093   -0.8352    0.4985
%
% v =
%
%    48.8395        0        0
%
%        0  -19.8451        0
%
%        0        0  -10.9943
% 6.       上下反转
flipud(a)
% ans =
%
%     98    34     6
%
%     34     2     4
%
% 10     2    12
%
% 7.       旋转90度
rot90(a)
%
% ans =
%
%     12     4     6
%
%      2     2    34
%
% 10    34    98
%
% 8.       取出上三角和下三角
triu(a)
%
% ans =
%
%     10     2    12
%
%      0     2     4
%
%      0     0     6
tril(a)
%
% ans =
%
%     10     0     0
%
%     34     2     0
%
%     98    34     6
[l,u]=lu(a)
%
% l =
%
%     0.1020    0.1500    1.0000
%
%     0.3469    1.0000        0
%
%     1.0000        0        0
%
% u =
%
%    98.0000   34.0000    6.0000
%
%        0   -9.7959    1.9184
%
%        0        0   11.1000
%
% 9.       正交分解
[q,r]=qr(a)
%
% q =
%
%    -0.0960   -0.1232   -0.9877
%
%    -0.3263   -0.9336    0.1482
%
%    -0.9404    0.3365    0.0494
%
% r =
%
%  -104.2113  -32.8179   -8.0989
%
%        0    9.3265   -3.1941
%
% 0        0   -10.9638
%
% 10．奇异值分解
[u,s,v]=svd(a)
%
% u =
%
%     0.1003   -0.8857    0.4532
%
%     0.3031   -0.4066   -0.8618
%
%     0.9477    0.2239    0.2277
%
% s =
%
%   109.5895        0        0
%
%        0   12.0373        0
%
%        0        0    8.0778
%
% v =
%
%     0.9506   -0.0619   -0.3041
%
%     0.3014    0.4176    0.8572
%
%     0.0739   -0.9065    0.4156
%
% 11．求矩阵的范数
norm(a)
%
% ans =
%
%   109.5895
norm(a,1)
%
% ans =
%
%    142
norm(a,inf)
%
% ans =
%
%    138