主要内容

线性代数

线性方程，特征值，奇异值，分解，矩阵操作，矩阵结构

Matlab中的线性代数®提供快速，数值强大的矩阵计算。能力包括各种矩阵因子，线性方程求解，计算特征值或奇异值等。对于介绍，请参阅Matlab环境中的矩阵。

功能

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莫德利维 解决线性方程系统斧= B.为了X
Mrdivide. 解决线性方程系统XA = B.为了X
分解 用于求解线性系统的矩阵分解
lsqminnorm. 线性方程的最小规范最小二乘解
Linsolve. 解决方程线性系统
挪威 矩阵逆
PINV. Moore-Penrose伪丙酮
LSCOV. 在已知协方差存在下的最小二乘溶液
lsqnonneg. 解决非负线性最小二乘问题
西尔维斯特 解决西尔维斯特方程斧头+ xb = c为了X
eig. 特征值和特征向量
eigs. 特征值和特征向量的子集
平衡 对角线扩展以提高特征值精度
SVD. 奇异值分解
SVDS. 奇异值和载体的子集
svdsketch. 计算低级矩阵素描的SVD
GSVD. 广义奇异值分解
德国人 拟南矩阵的特征值
ordqz. 在QZ分解中重新排序特征值
ordschur. 在Schur分解中重新排序特征值
polyeg. 多项式特征值问题
QZ. 广义特征值的QZ分解
赫斯 Hessenberg形式的矩阵
Schur. 施尔分解
RSF2CSF. 将真实的Schur形式转换为复杂的Schur形式
CDF2RDF. 将复杂的对角形式转换为真实块对角线形式
鲁 鲁矩阵分解
LDL. 阻止LDL'对隐士无限矩阵的分解
辣椒 Cholesky分解
Cholupdate. 排名1更新到Cholesky分解
QR. QR分解
qrdelete. 从QR分解中删除列或行
Qrinsert. 将列或行插入QR分解
qrupdate. 排名1更新到QR分解
平局 加上飞机旋转
翻倒 转移矢量或矩阵
ctranspose. 复杂的共轭翻转
m 矩阵乘法
威尔 矩阵功率
SQRTM. 矩阵平方根
EXPM. 矩阵指数
标志 矩阵对数
fun 评估常规矩阵函数
凯龙 Kronecker张量产品
叉 交叉产品
点 点产品
带宽 下矩阵带宽
Til. 矩阵的下三角部分
Triu. 矩阵的上三角形部分
是带的 确定矩阵是否在特定带宽范围内
ISDIAG. 确定矩阵是否是对角线
伊斯兰人 确定矩阵是否是隐士或歪斜的偏僻舞者
不对 确定矩阵是否是对称的或歪曲对称的
Istril. 确定矩阵是否是较低的三角形
istriu. 确定矩阵是否为上部三角形
规范 矢量和矩阵规范
最常见的 2范数估计
vecnorm. 矢量明智常态
条件 反转的条件号
恩 1常态条件号估计
rcond. 互惠条件号
CONDEIG. 关于特征值的条件号
黛联 矩阵决定簇
空值 矩阵的空空间
orth. 基质范围的正式基础
秩 矩阵
rref. 减少了行梯队形式（Gauss-Jordan消除）
痕迹 对角线元素的总和
子空间 两个子空间之间的角度

主题

Matlab环境中的矩阵

矩阵创建和基本操作。

线性方程系统

解决几种类型的线性方程系统。

特征值

特征值和特征向量计算。

奇异值

奇异值分解（SVD）。

accipizations.

常见的矩阵因子（Cholesky，Lu，QR）。

矩阵指数

该示例显示了计算矩阵指数的19种方式中的3种方法。

确定矩阵是否是对称正定的

本主题说明如何使用辣椒和eig.函数来确定矩阵是否是对称的正明（具有所有正征征值的对称矩阵）。

Lapack在Matlab.

Lapack为Matlab中的线性代数和矩阵计算提供了例程的基础。

特色例子

基本矩阵操作

基本矩阵操作

在Matlab®语言中使用矩阵的基本技术和功能。
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用低秩SVD的图像压缩

用低秩SVD的图像压缩

使用svdsketch.压缩图像，同时保留图像的重要特征。
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MATLAB文件

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与Matlab引入深度学习

与Matlab引入深度学习

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