2. 代数
2.1 矩阵
dot（x,y）内积
cross（x，y）外积
std 标准差
等差数列：x=start_val:step:stop_val
X=linspace(start_val,stop_val,n)
等比数列：x=logspace(start_val,stop_val,n)
从10^a到10^b的等比
Size（x）=[行数，列数]
Length（x）=行列数中最大的一个
Numel（x）=总元素个数
Zores
Ones
Eye[m,n] 主对角线上是1的m*n矩阵
Diag（）一维变两维、两维变一维
blkdiag(a1,a2,a3,a4)分块对角矩阵
Rand（）
Magic（）
B=reshap（A，a,b）
Transpose 非共轭转置
Ctranspose 共轭转置
rank 秩
Inv逆矩阵，pinv广义逆矩阵
rot90（A）逆时针转
rot90（A，k）逆时针转k次
Fliplr(a) 左右翻转 flipud(b)上下翻转
flipdim（A,k）k=1 上下翻转，k=2左右翻转
diag（v，k）一维变二维，第k条对角线是v
diag（X，k）二维变一维，提取第k条对角线
blkdiag（A,B,C）多个矩阵拼成对角矩阵
kron(A,B),把B乘以A的每个元素
+—*/^矩阵运算
.* 和./和.^是对应元素的运算
Det（）计算行列式
Rank（）秩
Orth（）标准正交基
2.2 矩阵代数
det 行列式（方阵）
inv 逆（方阵）
pinv 伪逆
rank 秩
norm 范数（方阵）
cond 条件数（方阵）
eigs特征值
eig 特征值和特征向量（方阵）
poly 特征多项式（方阵）
- orth 标准正交基 b=orth(a),
那么：b'*b=eye(rank(a)) - lu LU分解 [L,U]=lu(a),
L*U=a L是下三角矩阵的置换矩阵U是上三角矩阵 [L,U,P]=lu(a) % L*U=P*a ，L是下三角，U是上三角 - chol Cholesky分解,
R=chol(a) % R'*R=a,R是上三角矩阵，a必须是正定矩阵(先用eig检验) - qr QR分解 [Q,R]=qr(a) Q是正交矩阵，R是上三角矩阵，Q*R=a
- qz QZ分解
- svd SVD奇异值分解
s=svd(a)s是奇异值组成的列向量 [U,S,V]=svd(a),a=U*S*V',U和V是正交矩阵，S是对角矩阵 - schur schur分解，[U,T]=schur(a),U正交,T上三角,a=UTU’
- diag 提取矩阵对角线
- trace 迹
- tril 矩阵的下三角部分
- triu 矩阵的上三角部分
还有
rref([A,b])解方程 高斯消元法
null(A) Ax=0的正交基础解
null(A,'r') Ax=0的整数基础解
A=compan(u)
%u是多项式系统向量
%A的特征值是u的特征根
H=hadamard(n)
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