简化矩阵

在Matlab课件中，讲解了矩阵的简化梯形形式。给定矩阵A，其简化梯形形式定义为，其中Ir表示r阶单位矩阵。

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

钩子：ShowDialog.DIALOG_STYLE.MSGBOX(string[], int[], char[]); 钩子：ShowDialog.DIALOG_STYLE.LIST(string[], int[], char[]);

数据矩阵：n个数据点具有p个维度相异度矩阵：n个数据点，仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式

二、MATLAB矩阵处理 2.1 特殊矩阵常用的特殊矩阵包括：- zero()：产生0矩阵- one()：全1矩阵- eye()：产生对角线为1的矩阵- rand()：产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵- randn()：产生标准正态分布的随机矩阵 特殊矩阵：1. 魔法矩阵：magic(n)2. 范德蒙矩阵：vander(v)3. Hilbert矩阵：hilb(n)4. 伴随矩阵：compan(p)5. 帕斯卡矩阵：pascal(n) 2.2 矩阵变换- 提取矩阵对角线元素：diag(A, k=0)：提取矩阵A第k条对角线元素，返回列向量。- 构造对角矩阵：diag(v)：从向量v构造对角矩

配置文件套打变得轻而易举

MATLAB 的 LaMSA 系统简化模型，还挺适合做毕业设计或课程设计用的，结构清晰，算法也不绕，直接上手问题不大。源码打包成了.zip，解压就是现成的工程，运行环境干净，调试省心。 工具源码用的是比较经典的matlab算法实现方式，运行逻辑直白，配合注释看几遍就能摸清门道。像弹簧系统建模这种模块，用来演示动力学结构方便，数据也能实时输出，调试起来挺爽的。 每个模块都做了测试，结果也比较稳定，不容易出奇怪的 bug。这点对赶 ddl 的时候来说真是救命。如果你懒得自己从头写个框架，这套源码直接拿来改改就行了。变量名也比较直观，不用翻来覆去对着看。 而且如果你卡住了，还可以联系作者，挺热心，回

拉普拉斯变换搞懂之后，想进一步掌握 Z 变换？这份拉普拉斯到 Z 变换及简化.m的 Matlab 代码还挺合适。注释比较清楚，逻辑也不绕，适合刚接触系统变换的朋友。你只需要把文件名改成纯英文，比如sim.m，Matlab 就能直接跑起来，省事不少。 代码实现的是把连续域的拉普拉斯变换过渡到离散域的Z 变换，包括简化过程，思路上参考了课本但更实用。配合你自己的数据，改改输入函数就能看到效果。 如果你还不太熟拉普拉斯或 Z 变换，建议先看看下面这些相关资源： Matlab 中的拉普拉斯变换教程进阶指南 拉普拉斯反演程序.zip 用拉普拉斯变换解常微分方程的方法 Matlab 开发

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

该函数将大小相同的矩阵 A、B、C ... 以交织方式（交替/重叠）连接起来。输出的第一列包含矩阵 A 的第一列，其次是矩阵 B 的第一列，以此类推。然后是矩阵 A、B、C 的第二列... 输出的最后一列是最后一个输入矩阵的最后一列。 示例： A = ones(3);B = ones(3) * 2;C = ones(3) * 3;D = interweave(A, B, C);