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matlab定义矩阵转置

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-21

贝侦宝4538p=[p,n]在matlab中是什么意思 -
闻韩咱18893933796 ______ matlab 中p=p'的作用 p=p' q=q' 在matlab中是转置运算,作用就是分别将两个向量或矩阵转置. 转置数学名词.设A为m*n阶矩阵(即m行n列),第i行j列的元素是aij,即:A=(aij)m*n定义A的转置为这样一个n*m阶矩阵B,满足B=(aji),即bij=aji(B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素).记AT=B.直观来看,将A的所有元素绕着一条从第1行第1列元素出发的右下方45度的射线作镜面反转,即得到A的转置.一个矩阵M,把它的第一行变成第一列,第二行变成第二列,......,最末一行变为最末一列,从而得到一个新的矩阵N.这一过程称为矩阵的转置.

贝侦宝4538matlab转置矩阵符号怎么 -
闻韩咱18893933796 ______[答案] 就是一个单引号哈,你不知道? magic(4) ans = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 >> ans' ans = 16 5 9 4 2 11 7 14 3 10 6 15 13 8 12 1

贝侦宝4538共轭的共轭转置 -
闻韩咱18893933796 ______ 转置算符在matlab里是符号.',就是将矩阵的行列互换 b=a.' 如果原来a是mxn的矩阵,b就是是nxm的矩阵,且b(j,i)=a(i,j), i=1,2,...m ,j=1,2,...n 而共轭转置在matlab里的符号是',这转置的基础上还要加上每个数取复共轭 一个数的复共轭就是实部不变,虚部取反 例如复数 1+i的复共轭就是1-i 在matalb中也可以中conj函数获得复共轭结果 那么b=a'得到的b就是a的共轭转置矩阵,等价于b=conj(a).'或者b=conj(a.') 如果原来的矩阵的元素都是实数,那么转置和共轭转置的结果是一样的

贝侦宝4538matlab转置 -
闻韩咱18893933796 ______ a=[1,2,3,4;5,6,7,8]; b=[a(:,[1,2]);a(:,[3,4])];

贝侦宝4538matlab中矩阵转置 -
闻韩咱18893933796 ______ 跟一维的一样啊,直接打一撇,x=y';

贝侦宝4538matlab 为什么要转置 -
闻韩咱18893933796 ______ Y=x*wn.^nk; 中间的*是矩阵乘,前者x的行要等于后者的列...所以要转置

贝侦宝4538Matlab中将矩阵转为列向量
闻韩咱18893933796 ______ 应该是用reshape函数吧,设矩阵A为42*48阶矩阵,B为2016*1阶矩阵: 输入 B=reshape(A,2016,1)应该就可以了先用矩阵转置符把矩阵A转为其转置矩阵,然后再对A使用reshape函数试试看当然如果楼主要是描述的是某个函数的过程的话,最好使用transpose函数代替矩阵转置符

贝侦宝4538利用matlab进行矩阵转换 -
闻韩咱18893933796 ______ A0=A; [a,b]=size(A) pd=(mod(a,2)==1); if pd==1 n=(a-1)/2; else n=a/2; end if pd==1 for i=1:n A(i,:)=A0(a-i+1,:); A(a-i+1,:)=A0(i,:); end else for i=1:(n-1) A(i,:)=A0(a-i+1,:); A(a-i+1,:)=A0(i,:); end end A

贝侦宝4538如何用matlab把一个方阵分解成一个矩阵和它转置相乘已知B是3*3的方阵,求一个3*4的矩阵A,满足B=A*A'.如何用matlab实现. -
闻韩咱18893933796 ______[答案] 首先你要保证你的B是对称半正定的,然后可以这样做: L=chol(B,'lower'); A=[L,[0;0;0]]

贝侦宝4538matlab 解矩阵方程A为已知n*n矩阵,At为其转置矩阵,Q为已知正定n*n对角阵,解方程:AtP + PA = - Q也就是李亚普诺夫定理 -
闻韩咱18893933796 ______[答案] 这个问题俺也感兴趣,提供一种方法,仅供参考. clc;clear P=sym('[p11 p12 p13;p21 p22 p23;p31 p32 p33]') A=rand(3,3) At=A' Q=diag(diag(A)) f=At*P+P*A+Q 结果: P = [ p11,p12,p13] [ p21,p22,p23] [ p31,p32,p33] A = 0.3311 0.5676 0.1526 0.6586 ...

(编辑:自媒体)
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