MATLAB中把一个一维矩阵转化为一个方阵怎样处理

tvinni 2010-01-07 10:53:31

例如有一个double的矩阵A=[1*1024],要把它转化为B=[32*32]的方阵

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wooyz 2010-01-07

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B = reshape(A, 32, 32)

tvinni 2010-01-07

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矩阵最早来自于方程组的系数即常数所构成的方阵，这一个概念有19世纪英国数学家凯利首先提出。数组是在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称之为数组。在Matlab中，一个数组可以分解为多个数组元素，这些数组元素可以是基本数据类型或是构造类型。因此按数组元素的类型不同，数组又可以分为数值数组、字符数组、单元数组、结构数组等各种类别。看完上面的内容，矩阵和数组的区别似乎懂了一点。矩阵和数组在Matlab中存在很多方面的区别：（1）矩阵是数学的概念，而数组是计算机程序设计领域的概念；（2）作为一种变换或映射算符的体现，矩阵运算有着明确而严格的数学规则。而数组运算是Matlab软件定义的规则，其目的是为了使数据管理方便，操作简单，命令形式自然，执行计算有效。二者联系主要体现在：在Matlab中，矩阵是以数组的形式存在的。因此，一维数组相当于向量；二维数组相当于矩阵。所以矩阵是数组的子集。matlab中数组和矩阵的区别

数组(array) 在Matlab可以建立任意尺寸和维数 size(A)：获取数组A的尺寸(Array dimensions) numel(A)：获取数组A的元素个数(Number of elements in array) ndims(A)：获取数组A的维数(Number of array dimensions) Matlab中没有一维数组，它将标量视为1*1的二维数组(虽然只有一个元素) Matlab中数组是按列存储的(沿袭了Fortran的用法)，所以所有对数组操作的命令都是优先对列进行处理

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第一章 MATLAB简介 4 1.1 MATLAB初步介绍 4 1.1.1 MATLAB的传统优点 4 1.1.2 MATLAB 7的新功能 5 1.1.3 MATLAB语言基础 6 1.2 网络资源 8 1.3 MATLAB窗口 8 1.4 MATLAB安装、运行 8 第二章矩阵及其基本运算 9 2.1. 矩阵的基本操作 9 2.1.1 矩阵的生成 9 2.1.2. 矩阵的修改 12 2.1.3.数据的保存与获取 13 2.2．矩阵运算 13 2.2.1 加、减运算 13 2.2.2 乘法 14 2.2.3除法运算 15 2.2.4 矩阵幂 16 2.3 矩阵的其他操作 17 2.3.1．矩阵转置 17 2.3.2．方阵的行列式 17 2.3.3．逆与伪逆 17 2.3.4．矩阵的迹 19 2.3.5．矩阵的秩 19 2.4特殊运算 19 2.4.1．矩阵对角线元素的抽取 19 2.4.2．上三角阵和下三角阵的抽取 19 2.4.3．矩阵的变维 20 2.4.4．矩阵的变向 20 2.4.5．矩阵的比较关系 22 2.4.6．矩阵元素的数据变换 22 2.4.7．矩阵逻辑运算 23 2.5. 矩阵分解 24 2.5.1 Cholesky分解 24 2.5.2 LU分解 25 2.5.3 QR分解 25 2.5.4 特征值分解 26 2.5.5 奇异值分解 26 2.6 线性方程的组的求解 27 2.6.1 求线性方程组的唯一解或特解 27 2.6.2 求线性齐次方程组的通解 30 2.63求非齐次线性方程组的通解 31 2.7 特征值 33 2.7.1 特征值与特征向量的求法 33 2.7.2 提高特征值的计算精度 33 2.8 秩与线性相关性 34 2.8.1 矩阵和向量组的秩以及向量组的线性相关性 34 2.8.2 求行阶梯矩阵及向量组的基 34 第三章多项式 35 3.1 多项式的表达与创建 35 3.2 多项式运算 35 3.2.1 加减法 35 3.2.2 乘法(卷积 36 3.2.3 除法(去卷积) 36 3.2.4 根 36 3.2.5 特征多项式 37 3.2.6 导数 37 3.2.7 估值 37 3.2.8 有理多项式 38 3.3 曲线拟合与插值 38 3.3.1 曲线拟合 39 3.3.2 一维插值 41 3.3.3 二维插值 43 3.3.4三维插值 45 3.3.5 其它插值函数 46 3.4三次样条 47 3.4.1 基本特征 48 3.4.2 分段多项式 49 3.4.3 积分 51 3.4.4 微分 52 3.4.5 小结 53 第4章数值分析 54 4.1 绘图 54 4.2 极小值 56 4.3 求零点 56 4.4 积分 57 4.5 微分 58 第5章绘图与图形处理 61 5.1 简单绘图命令 61 5.2 二维图形 61 5.2.1 二维线型图 61 5.2.2．fplot 63 5.2. 特殊坐标的二维图形 64 5.2.1 双y轴图形 64 5.2.2 双对数图形 64 5.2.3 半对数图形 64 5.2.4 半对数图形 65 5.2.5特殊平面图形命令 65 5.2.6 二维图形的修饰与设置 72 5.3 三维图形 78 5.3.1三维线型图 78 5.3.2颜色填充 80 5.3.3 三维空间等高线图 81 5.3.4 三维饼形图 82 5.3.5 三维曲面与网格图 82 5.3.6 其它常见三维图形 84 5.4 剖面图 85 5.5 三维数据的其他表现形式命令 87 附件：数据分析函数 91

% ====== 提供边界条件矩阵 bcm ======== % ========（系统案例，例如对于 2D 平面应变问题，2 个因变量的 2 个 PDE）===== % % 解决边界值问题 (BVP) 的一个关键步骤是定义边界条件 (BC)。 % 在最近的提交中， %“通过命令行求解边界值问题”，一个简单的例子是为标量情况给出的百分比（1 个因变量为 1 个 PDE） % 仅受 Neumann BC 约束（该提交中的子功能“bcNeumann”）。 % 我现在尝试展示如何构建 BC 系统案例的 % 矩阵（维度 N，即 N 个因变量的 N 个 PDE）。 % Dirichlet、Neumann 和混合 BC 被考虑。 % 将提供一个更复杂的例子来展示如何使用这个函数％很快% % ===== 蔡洪学 (h-cai@northwestern.edu) ========

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