matlab函數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱-wenkub.com
2025-05-22 22:54 本頁面
【正文】 .k39。m:*39。b39。r39。 y3=cos(x)+x/3。 y=x。 y=x。color39。x39。指數(shù) 39。余弦 39。直線 39。 hold on plot(x,y5,39。m:*39。r39。 y3=cos(x)+x/3。)。 legend(39。 hold on。 y2=log2(x)。) sqrt(sum(x(:).^2)) 2F 11NNijijx????? ??????x abs 求絕對值 exp/log 指數(shù)函數(shù) /對數(shù)函數(shù) abs(5) abs(1+i) x=1:.2:10。 norm(X,’fro’)：求矩陣 X的 Frobenius范數(shù)，公式如下 x=rand(3) norm(x,1) max(sum(abs(x),1)) norm(x,Inf) max(sum(abs(x),2)) norm(x,2) [V,d]=eig(x39。 ?norm(X,2)：矩陣的無窮范數(shù)，即行和范數(shù)，矩陣 X的每一行元素絕對值之和的最大值。 inv(a)*b inv求逆 a^(1)*b 1次冪 a\b 左除 c=[a,b] inv(c) d=pinv(c) c*d*c ??A B B A E? ? ?A B A A rank/det 求矩陣的秩 /行列式 a=magic(3) r=rank(a) 秩 det(a) 行列式 inv(a) eig 矩陣的特征值分解 a=magic(3) [V,D]=eig(a) V1=V(:,1) D1=D(1) a*V1 % 驗證公式 X*V=d*V D1*V1 a=magic(3) [u,s,v]=svd(a)。a=repmat(0,10000,1000)。a=repmat(0,100,100)。 ss1=diag(s1) ss2=diag(s2,1) ss3=diag(s3,1) s=ss1+ss2+ss3 repmat reshape：矩陣的重復(fù)和重排 a=[1,2,3。 mean(a,2) v1=var(a,0,2) v1*12 v2=var(a(:)) v2*12 均勻分布元素的方差 ? ?22 1NiixxN?????? ?22 11NiixxN???? ?? diag 生成對角矩陣：由向量生成矩陣，從矩陣中抽取向量 a=1:5。 s1=sum(a) s2=sum(a,2) whos a=single(a)。 最大值、最小值、平均值 a=1:15 a=reshape(a,3,5) max(a) min(a,2) min(a,[],2) mean(a,2) 維度相關(guān) z=zeros(3,2,4)。 minmax(a) x = nndata([1。title(39。linspace39。 hold on。) figure。
畢業(yè)設(shè)計相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1