MATLAB矩阵及其运算指南

Matlab矩阵运算 元素级运算 元素对元素的运算与数组运算一致。 矩阵级运算 标量与矩阵的运算与标量与数组的运算一致。 矩阵加法： A + B 矩阵乘法： A * B 方阵行列式： det(A) 方阵的逆： inv(A) 方阵的特征值和特征向量： [V, D] = eig(A)

矩阵的逻辑运算涉及使用逻辑运算符对数组或矩阵进行操作，包括逻辑非、逻辑或、逻辑与以及逻辑异或等运算。这些运算能够直接影响数据的逻辑处理与结果。

矩阵运算在Matlab中的详细解析包括矩阵加法和减法规则。矩阵加减操作要求参与的矩阵必须具有相同的行列数，也可以与标量进行操作。

MATLAB提供了广泛的矩阵运算功能，是一款专注于处理矩阵的强大工具。例如，可以通过表达式C = A + B 进行矩阵加法运算，其中A、B和C均为矩阵。即使是常数如Y=5，在MATLAB中也被视为一个1×1的矩阵。

矩阵的基本运算包括加法和减法，要求参与运算的矩阵需具有相同的维数。此外，矩阵的普通乘法须满足线性代数中的相乘原则。例如，若给定矩阵A和B如下：A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]，则可执行C=A+B和D=A-B操作。另一例子，若A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];，则可以计算C=A*B。

矩阵的逐元素运算，真的挺实用的。MATLAB 的.*和./操作符，用起来就像数组的“点对点打架”，你说打谁就打谁，不绕弯子。视频教程Multiplying and Dividing Matrices Element-by-Element讲得还蛮细的，演示一步步来，看的时候脑子也不打结。比如A = [1, 2; 3, 4]和B = [5, 6; 7, 8]，一个A .* B，立马得到[5, 12; 21, 32]，看着就明白。除了矩阵，向量、标量也能玩这些操作，MATLAB 自己就帮你对齐维度，挺省事。像图像啊、科学计算什么的，调亮度、做归一化，全靠它。反正你要是做信号或者图像方向的活儿，这玩意

矩阵的数组运算：在 MATLAB 中，进行矩阵的数组运算时，运算会在对应的元素间进行。请注意，点运算符与算术运算符之间不能有空格！ 数组运算包括： 点乘（对应运算符为 .*） 点除（对应运算符为 ./） 点幂（对应运算符为 .^） 在数组运算中，参与运算的对象必须具有相同的形状。 示例： A = [1 2 3; 4 5 6]; B = [3 2 1; 6 5 4]; C = A .* B; % 点乘 D = A ./ B; % 点除 E = A .\\ B; % 反向点除 F = A .^ B; % 点幂 在上面的代码中，我们定义了两个矩阵 A 和 B，并分别执行点乘、点除、反向点除和

MATLAB 的矩阵和数组操作，真的是前期搞清楚后期少踩坑的典范。数组是基础，矩阵是灵魂，尤其是多维数组，学懂了多高级就顺了。像用空格、逗号、分号这些小细节，不注意就容易写错，命令窗口里一大片报错，看着都烦。而且多初学者爱混用逗号和空格，虽然能跑，但语法不优雅，容易出事。你要是想搞清楚这些基础的数组构造方式，这份资源还挺系统的。讲了怎么一行一行地创建矩阵，怎么分隔列、分隔行，还有些使用建议，比如：尽量不要混用空格和逗号。语法对了，MATLAB 的矩阵运算效率还是蛮高的。顺带说一句，推荐你也去看看它配套的几篇文章，比如关于多维数组、归一化、MEX 加速这些，适合扩展一下思路。

矩阵的加减法类似于纯量的加减，要求矩阵必须具有相同的维度。例如，在MATLAB中，可以直接对矩阵和纯量进行加减运算，系统会逐元素应用加减操作。例如，定义矩阵A和纯量5进行加法操作后得到新矩阵A = [6 7 8 7 6]。另外，可以将不同维度的矩阵和纯量进行加减运算。