薛定宇教授大講堂：MATLAB線性代數(shù)運(yùn)算（卷Ⅲ 第2版）

第 1章線性代數(shù)簡介  1
1.1矩陣與線性方程組 1
1.1.1表格的矩陣表示 1
1.1.2線性方程組的建立與求解  4
1.2線性代數(shù)發(fā)展簡介 8
1.2.1線性代數(shù)數(shù)學(xué)理論  8
1.2.2數(shù)值線性代數(shù) 10本章習(xí)題  12
第 2章矩陣的表示與基本運(yùn)算  14
2.1一般矩陣的輸入方法  15
2.1.1矩陣的一般形式 15
2.1.2實(shí)矩陣的輸入 15
2.1.3復(fù)矩陣的輸入 16
2.1.4矩陣對(duì)稱性測(cè)試 16
2.2特殊矩陣的生成方法  17
2.2.1零矩陣、幺矩陣及單位陣  17
2.2.2 Hankel矩陣  18
2.2.3對(duì)角元素矩陣 19
2.2.4 Hilbert矩陣及 Hilbert逆矩陣 21
2.2.5相伴矩陣  22
2.2.6 Wilkinson矩陣  23
2.2.7 Vandermonde矩陣  23
2.2.8一些常用的測(cè)試矩陣  24
2.3偽隨機(jī)數(shù)矩陣的生成  25
2.3.1均勻分布偽隨機(jī)數(shù)  26
2.3.2隨機(jī)整數(shù)矩陣 27
2.3.3測(cè)試矩陣生成 28
2.3.4正態(tài)分布偽隨機(jī)數(shù)  29
2.3.5常用分布的偽隨機(jī)數(shù)  31
2.4符號(hào)型矩陣的輸入方法  32
2.4.1特殊符號(hào)矩陣的輸入方法  32
2.4.2任意常數(shù)矩陣的輸入  33
2.4.3任意矩陣函數(shù)的輸入  34
2.5稀疏矩陣的輸入  36
2.5.1一般稀疏矩陣的輸入與轉(zhuǎn)換 36
2.5.2特殊稀疏矩陣的輸入  39
本章習(xí)題  41
第 3章矩陣的基本運(yùn)算 46
3.1矩陣的轉(zhuǎn)置與旋轉(zhuǎn) 47
3.1.1矩陣轉(zhuǎn)置與 Hermite轉(zhuǎn)置  47
3.1.2矩陣翻轉(zhuǎn)  48
3.1.3矩陣的旋轉(zhuǎn)  49
3.2矩陣的代數(shù)運(yùn)算  50
3.2.1矩陣的算術(shù)運(yùn)算 50
3.2.2矩陣的乘方與開方  53
3.2.3矩陣的點(diǎn)運(yùn)算 55
3.2.4 MATLAB的運(yùn)算符  57
3.2.5矩陣的 Kronecker乘積與 Kronecker和  57
3.2.6復(fù)矩陣的處理 60
3.2.7矩陣的絕對(duì)值與符號(hào)提取  61
3.3矩陣元素的非線性運(yùn)算  61
3.3.1數(shù)據(jù)的取整與有理化運(yùn)算  62
3.3.2超越函數(shù)計(jì)算命令  63
3.3.3向量的排序、最大值與最小值 66
3.3.4數(shù)據(jù)的均值、方差與標(biāo)準(zhǔn)差  67
3.4矩陣函數(shù)的微積分運(yùn)算  68
3.4.1矩陣函數(shù)的導(dǎo)數(shù) 68
3.4.2矩陣函數(shù)的積分 69
3.4.3向量函數(shù)的 Jacobi矩陣  70
3.4.4 Hesse矩陣  71本章習(xí)題  72
第 4章矩陣基本分析  75
4.1矩陣的行列式  76
4.1.1行列式的定義與性質(zhì)  76
4.1.2矩陣行列式的計(jì)算方法  77
4.1.3行列式計(jì)算問題的 MATLAB求解  81
4.1.4任意階特殊矩陣的行列式計(jì)算 84
4.1.5線性方程組的 Cramer法則  85
4.1.6正矩陣與完全正矩陣  87
4.2矩陣的簡單分析  88
4.2.1矩陣的跡  88
4.2.2線性無關(guān)與矩陣的秩  89
4.2.3矩陣的范數(shù)  91
4.2.4向量空間  94
4.3逆矩陣與廣義逆矩陣  96
4.3.1矩陣的逆矩陣 96
4.3.2 MATLAB提供的矩陣求逆函數(shù)  98
4.3.3簡化的行階梯型矩陣  100
4.3.4逆矩陣的導(dǎo)函數(shù) 102
4.3.5矩陣的廣義逆矩陣  104
4.4特征多項(xiàng)式與特征值  107
4.4.1矩陣的特征多項(xiàng)式  107
4.4.2多項(xiàng)式方程的求根  109
4.4.3一般矩陣的特征值與特征向量 111
4.4.4矩陣的廣義特征向量問題  115
4.4.5 Gershgorin圓盤與對(duì)角占優(yōu)矩陣  116
4.5矩陣多項(xiàng)式  119
4.5.1矩陣多項(xiàng)式的求解  119
4.5.2矩陣的最小多項(xiàng)式  120
4.5.3符號(hào)多項(xiàng)式與數(shù)值多項(xiàng)式的轉(zhuǎn)換  121
本章習(xí)題  123
第 5章矩陣的基本變換與分解  128
5.1相似變換與正交矩陣  129
5.1.1相似變換  129
5.1.2正交矩陣與正交基  130
5.1.3 Schmidt正交化方法 131
5.2初等行變換  132
5.2.1三種初等行變換方法  132
5.2.2用初等行變換的方法求逆矩陣 135
5.2.3主元素方法求逆矩陣  136
5.3矩陣的三角分解  137
5.3.1線性方程組的 Gauss消去法  137
5.3.2一般矩陣的三角分解方法與實(shí)現(xiàn)  138
5.3.3 MATLAB三角分解函數(shù)  139
5.4矩陣的 Cholesky分解 141
5.4.1對(duì)稱矩陣的 Cholesky分解  141
5.4.2對(duì)稱矩陣的二次型表示  142
5.4.3正定矩陣與正規(guī)矩陣  143
5.4.4非正定矩陣的 Cholesky分解  145
5.5相伴變換與 Jordan變換 145
5.5.1一般矩陣變換成相伴矩陣  146
5.5.2矩陣的對(duì)角化 146
5.5.3矩陣的 Jordan變換  147
5.5.4復(fù)特征值矩陣的實(shí) Jordan分解  149
5.5.5正定矩陣的同時(shí)對(duì)角化  151
5.6奇異值分解  151
5.6.1奇異值與條件數(shù) 152
5.6.2長方形矩陣的奇異值分解  154
5.6.3基于奇異值分解的同時(shí)對(duì)角化 155
5.7 Givens變換與 Householder變換  155
5.7.1二維坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)變換  156
5.7.2一般矩陣的 Givens變換  158
5.7.3 Householder變換  160
本章習(xí)題  161
第 6章矩陣方程求解  164
6.1線性方程組  165
6.1.1唯一解的求解 166
6.1.2方程無窮解的求解與構(gòu)造  170
6.1.3矛盾方程的求解 173
6.1.4線性方程解的幾何解釋  174
6.2其他形式的簡單線性方程組  175
6.2.1方程 XA = B的求解  175
6.2.2方程 AXB = C的求解 177
6.2.3基于 Kronecker乘積的方程解法 179
6.2.4多項(xiàng)方程 AXB = C的求解  179
6.3 Lyapunov方程 180
6.3.1連續(xù) Lyapunov方程  180
6.3.2二階 Lyapunov方程的 Kronecker乘積表示  182
6.3.3一般 Lyapunov方程的解析解 182
6.3.4 Stein方程的求解  183
6.3.5離散 Lyapunov方程  184
6.4 Sylvester方程  185
6.4.1 Sylvester方程的數(shù)學(xué)形式與數(shù)值解  185
6.4.2 Sylvester方程的解析求解  186
6.4.3含參數(shù) Sylvester方程的解析解  188
6.4.4多項(xiàng) Sylvester方程的求解  189
6.4.5廣義 Sylvester方程 190
6.5非線性矩陣方程  191
6.5.1 Riccati代數(shù)方程  191
6.5.2一般多解非線性矩陣方程的數(shù)值求解  193
6.5.3變形 Riccati方程的求解 197
6.5.4一般非線性矩陣方程的數(shù)值求解  198
6.6多項(xiàng)式方程的求解 199
6.6.1多項(xiàng)式互質(zhì)  199
6.6.2 Diophantine多項(xiàng)式方程 200
6.6.3偽多項(xiàng)式方程求根  202本章習(xí)題  204
第 7章矩陣函數(shù)  208
7.1矩陣指數(shù)函數(shù)計(jì)算 209
7.1.1矩陣函數(shù)的定義與性質(zhì)  209
7.1.2矩陣指數(shù)函數(shù)的運(yùn)算  210
7.1.3基于 Taylor級(jí)數(shù)的截?cái)嗨惴?nbsp; 211
7.1.4基于 Cayley–Hamilton定理的算法 212
7.1.5 MATLAB的直接計(jì)算函數(shù) 213
7.1.6基于 Jordan變換的求解方法  214
7.2矩陣的對(duì)數(shù)與平方根函數(shù)計(jì)算  215
7.2.1矩陣的對(duì)數(shù)運(yùn)算 215
7.2.2矩陣的平方根運(yùn)算  217
7.3矩陣的三角函數(shù)運(yùn)算  218
7.3.1矩陣的三角函數(shù)運(yùn)算  218
7.3.2基于 Taylor級(jí)數(shù)展開的矩陣三角函數(shù)計(jì)算  218
7.3.3矩陣三角函數(shù)的解析求解  220
7.4一般矩陣函數(shù)的運(yùn)算  222
7.4.1冪零矩陣  222
7.4.2基于 Jordan變換的矩陣函數(shù)運(yùn)算  223
7.4.3矩陣自定義函數(shù)的運(yùn)算  226
7.5矩陣的乘方運(yùn)算  227
7.5.1基于 Jordan變換的矩陣乘方運(yùn)算  227
7.5.2通用乘方函數(shù)的編寫  228
7.5.3基于 z變換的矩陣乘方計(jì)算  229
7.5.4計(jì)算矩陣乘方 kA  231
本章習(xí)題  231
第 8章線性代數(shù)的應(yīng)用 233
8.1向量空間的幾何應(yīng)用  234
8.1.1向量及運(yùn)算  234
8.1.2直線方程  237
8.1.3平面方程  239
8.1.4最短距離的計(jì)算 242
8.1.5二次曲面方程 244
8.2線性方程組的應(yīng)用 246
8.2.1電路網(wǎng)絡(luò)分析 247
8.2.2結(jié)構(gòu)平衡的分析方法  252
8.2.3化學(xué)反應(yīng)方程式配平  252
8.3線性控制系統(tǒng)中的應(yīng)用  255
8.3.1控制系統(tǒng)的模型轉(zhuǎn)換  255
8.3.2線性系統(tǒng)的定性分析  256
8.3.3多變量系統(tǒng)的傳輸零點(diǎn)  258
8.3.4線性微分方程的直接求解  259
8.4數(shù)字圖像處理應(yīng)用簡介  263
8.4.1圖像的讀入與顯示  263
8.4.2矩陣的奇異值分解  264
8.4.3圖像幾何尺寸變換與旋轉(zhuǎn)  266
8.4.4圖像增強(qiáng)  267
8.5圖論與應(yīng)用  269
8.5.1有向圖的描述 270
8.5.2 Dijkstra最短路徑算法及實(shí)現(xiàn)  272
8.5.3控制系統(tǒng)方框圖化簡  275
8.6差分方程求解  278
8.6.1一般差分方程的解析解方法 279
8.6.2線性時(shí)變差分方程的數(shù)值解方法  280
8.6.3線性時(shí)不變差分方程的解法 282
8.6.4一般非線性差分方程的數(shù)值解方法  283
8.6.5 Markov鏈的仿真  284
8.7數(shù)據(jù)擬合與分析  286
8.7.1線性回歸  286
8.7.2多項(xiàng)式擬合  288
8.7.3 Chebyshev多項(xiàng)式  290
8.7.4 Bézier曲線  292
8.7.5主成分分析  294
本章習(xí)題  297
參考文獻(xiàn) 303
MATLAB函數(shù)名索引  305
術(shù)語索引 310