
- •Вычисление нормы и чисел обусловленности матрицы
- •Определитель и ранг матрицы
- •Определение нормы вектора
- •Определение ортонормированного базиса матрицы
- •Функции приведения матрицы к треугольной форме
- •Определение угла между двумя подпространствами
- •Вычисление следа матрицы
- •Разложение Холецкого
- •Обращение матриц
- •Вычисление собственных значений и сингулярных чисел
- •Понятие о многомерных массивах
- •Применение оператора «:» в многомерных массивах
- •Доступ к отдельному элементу многомерного массива
- •Удаление размерности в многомерном массиве
- •Создание страниц, заполненных константами и случайными числами
- •Объединение массивов
- •Вычисление числа размерностей массива и определение размера размерностей
Определение ортонормированного базиса матрицы
Вычисление ортонормированного базиса матрицы обеспечивают нижеприведенные функции:
В = orth(A) — возвращает ортонормированный базис матрицы А. Столбцы В определяют то же пространство, что и столбцы матрицы А, но столбцы В ортогональны, то есть B*B=eye(rank(A)). Количество столбцов матрицы В равно рангу матрицы А.
Пример:
» A=[2, 4, 6;9, 8 ,2;12, 23, 43]
А =
2 4 6
9 8 2
12 23 43
» B=orth(A)
В=
0.1453 -0.0414-0.9885
0.1522 -0.98630.0637
0.9776 0.1597 0.1371
null (А) — возвращает ортонормированный базис для нулевого пространства А.
Пример:
» null(hilb(11))
ans =
0.0000
-0.0000
0.0009
-0.0099
0.0593
-0.2101
0.4606
-0.6318
0.5276
-0.2453
0.0487
Функции приведения матрицы к треугольной форме
Треугольной называется квадратная матрица А, если при l>k (верхняя треугольная матрица) или при к>1(нижняя треугольная матрица) элементы матрицы A(l,k) равны нулю. В строго треугольной матрице нули находятся и на главной диагонали. В линейной алгебре часто используется приведение матриц к той или иной треугольной форме. Оно реализуется следующими функциями:
rref (A) — возвращает приведенную к треугольной форме матрицу, используя метод исключения Гаусса с частичным выбором ведущего элемента. По умолчанию принимается значение порога допустимости для незначительного элемента столбца, равное (max(s1ze(A))*eps*norm(A,inf));
[R, jb] = rref (A) — также возвращает вектор jb, так что:
r = length (jb) может служить оценкой ранга матрицы А;
х( jb) — связанные переменные в системе линейных уравнений вида Ах=b;
А(:, jb) — базис матрицы А;
R(l:r.jb) — единичная матрица размера rхr;
[R. jb] = rref (A,to!) — осуществляет приведение матрицы к треугольной форме, используя метод исключения Гаусса с частичным выбором ведущего элемента для заданного значения порога допустимости tol;
rrefmovie(A) — показывает пошаговое исполнение процедуры приведения матрицы к треугольной.
Примеры:
>> A=[2, 4, 6, 1;9, 8 ,2, 4;12, 23, 43, 7]
A =
2 4 6 1
9 8 2 4
12 23 43 7
>> rref (A)
ans =
1.0000 0 0 0.6211
0 1.0000 0 -0.2263
0 0 1.0000 0.1105
Определение угла между двумя подпространствами
Угол между двумя подпространствами вычисляет функция subsрасе:
theta = subspace(A.B) — возвращает угол между двумя подпространствами, натянутыми на столбцы матриц А и В. Если А и В — векторы-столбцы единичной длины, то угол вычисляется по формуле acos(A'*B). Если некоторый физический эксперимент описывается массивом А, а вторая реализация этого эксперимента — массивом В, то subspace(A.B) измеряет количество новой информации, полученной из второго эксперимента и не связанной со случайными ошибками и флуктуациями.
Пример:
» Н = hadamard(20);A = Н(:,2:4);В = Н(:,5:8):
» subspace(A,B)
ans =
1.5708