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1、由flag指定算法来计算特征值D和特征向量V，flag的可能值为：chol：表示对B进行cholesky分解算法，这里A是对称的Hermitian矩阵，B为正定矩阵。 www.iLoveM qz表示使用qz分解算法，这里A、B是非对称或非Hermitian矩阵。2.invY = inv（X） 求方阵X的逆矩阵。如果X是奇异方阵或接近奇异方阵那么输出一个警告信息。实际上，很少需要用矩阵的逆矩阵。inv函数被频繁滥用当解线性方程A*X = b时。一个方法是用x = inv（A）*b，更好的方法是，无论在执行时间上还是数值精度上，用矩阵除法操作 x = Ab.这是用高斯消元法求解的，没有用到逆矩阵。

2、3、rankrank函数提供了对全矩阵线性无关的行或列的个数的估计。k = rank（A） 返回矩阵A中精度大于默认精度max（size（A）*eps（norm（A）的奇异值的个数。k = rank（A,tol） 返回矩阵A中大于tol的奇异值的个数。4、tref5、lu矩阵的三角分解有称LU分解，目的是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，即A=LU。L,U = lu（A） U为上三角阵，L为下三角阵或其变换形式，满足LU=X。L,U,P = lu（A） U为上三角阵，L为下三角阵，P为单位矩阵的行变换矩阵，满足LU=PA. Y = lu（A） L,U,P,Q = lu（

3、A） L,U,P,Q,R = lu（A） . = lu（A,vector） Simulink与信号处理 . = lu（A,thresh） . = lu（A,thresh,6、findind = find（X） 找出数组X中的所有非零的元素的位置，并且在向量ind中返回非零元素的线性索引。如果X是一个行向量，则ind也是一个行向量，否则，ind是一个列向量。如果X没有非零元素或者是空数组，则ind为空数组。ind = find（X, k）或ind = find（X, k, first最多返回数组X中所有非零元素的前k个元素的索引值，k必须为正整数，但可以是任意数值数据类型。ind = find（

4、X, k, last最多返回数组X中所有非零元素的后k个元素的索引值。row,col = find（X, .） 返回矩阵X中非零元素的行和列的索引，此语法尤其对稀疏矩阵更使用。如果X是N2的多维数组，col是列的线性索引，比如，对5*7*3的数组X，其中在X（4,2,3）元素不为0，则find返回4在向量row中返回16在向量col，这是因为，（7列在第1页中）+（7列在第2页中）+（2列在第3页中）=16。 row,col,v = find（X, .） 返回X中非零元素的列向量或行向量v和对应的行与列的索引。如果X是一个逻辑式，则v是一个逻辑数组。输出v包含表达式X计算出的逻辑数组的非零值。

5、 比如：A= magic（4） A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 r,c,v= find（A10）;r, c, vans = 1 2 4 4 1 3 1 2 2 3 4 4 1 1 1 1 1 1 这里返回向量v是包含数组N中非零元素的逻辑数组，其中N=（A10）.7、randnr = randn（n） 生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。randn（m,n）或randn（m,n） 生成的m*n随机矩阵。randn（m,n,p,.）或randn（m,n,p,.） 生成的m*n*p随机矩数组。randn 产生一个随机数。randn（size

6、（A） 生成与数组A大小相同的随机数组。r = randn（., double）或r = randn（., single）返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。输入参数m，n，p,.应该是非负整数，负数倍看作为0。randn生成的随机数序列由MATLAB内部标准随机数发生器决定，默认的随机数序列属性可以用RandStream方法设置，设置不同的属性可以生成不同的随机数。由于在MATLAB软件起动的时候随机数发生器初始化成相同状态，函数rand,randn和randi将生成相同的随机数序列。 Matlab中文论坛 MATLAB7.7

7、之前版本，能够通过随机数种子的state, twister关键词控制随机数序列的内部状态，该方法在MATLAB后继版本中仍然可以使用，但是不推荐使用，推荐使用RandStream方法8、randirandi（imax） 生成在区间1:imax的随机整数。r = randi（imax,n） 生成n*n的包含在1:imax内离散均匀分布的随机整数矩阵。randi（imax,m,n）或randi（imax,m,n） Matlab中文论坛 randi（imax,m,n,p,.）或randi（imax,m,n,p,.） randi（imax,size（A） r = randi（imin,imax,.）

8、生成包含在imin:r = randi（., classname） 返回指定类型classname的整数数组，classname不支持64位整数。randi生成的随机数序列由MATLAB内部标准随机数发生器决定，默认的随机数序列属性可以用RandStream方法设置，设置不同的属性可以生成不同的随机数。9、eyeY = eye（n） 生成n*n的单位阵。Y = eye（m,n）或Y = eye（m n） 生成m*n的单位阵，其中对角线上为1，其他都为0，m,n大小应该为非负整数，负数被认为是0。Y = eye（size（A） 生成与矩阵A相同大小的单位阵。Y = eye（m, n, class

9、name） 生成m*n的矩阵，其中对角线上为classname数据类型的1，其他都为classname数据类型的0，classname是指定的数据输出类型字符串，classname可能取一下值：int8uint8int16uint16int32uint32int64, 或 uint64. book.iLoveM 高维数组没有单位矩阵，eye（2,3,4）的结果是错误。10、polyp = poly（A） 当A为n*n的矩阵时，返回包含n+1个元素的行向量，其元素为特征多项式的系数：det（sl-A） 。系数是按照降幂排列的。如果向量p有n+1元素,则其代表的多项式为 c1*sn+.+cn*s+

10、c（n+1）。p = poly（r） 其中r是一个向量，返回其元素是多项式系数的行向量，其中多项式的根式r中的元素11、maxC = max（A） 返回数组A不同维数的最大值。如果A是一个向量时，max（A）返回向量的最大值； Simulink与信号处理 如果A为一个矩阵时，max（A）把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的最大值的行向量。如果A是一个多维矩阵时，max（A）把矩阵中的第一个非单一维部分看成一个向量，返回每个向量的最大值。 book.iLoveM C = max（A,B） 返回A和B中对应位置的最大元素，C的大小与A和B一致，A和B的维数必须一致或者都是标量。

11、C = max（A,dim） 返回A中沿着由标量dim指定维数的最大元素，比如，max（A,1）返回A中第一维（行）的最大值。C,I = max（.） 找出A中最大元素及其索引，把最大值返回给C，最大值索引返回给I。 如果有几个相同的最大值，那么返回第一个被发现的索引。12、ployfit13、stds = std（X） 如果X是一个向量，用上面公式（1）返回标准差。结果s是数据X分布的无偏估计方差的平方根，只要数据X是有独立同分布样本组成。如果X是一个矩阵，std（X）返回一个包含每一列所有元素的标准差的行向量。如果A是一个多元数组，std（X）将沿着数组X中第一个非单一维的值来计算标准差。

12、s = std（X,flag） 若flag = 0，这个命令和s = std（X）功能相同。若flag = 1，std（X,1）用上面公式2来计算标准差。s = std（X,flag,dim） 用指定的标量dim沿着数据X的维数来计算标准差，设置flag为0用n-1去标准化X，设置flag为1用n去标准化。14、fft句法Y = fft（X） Y = fft（X,n） Y = fft（X,dim） Y = fft（X,n,dim） n为离散傅里叶变换的点数，如果取n为2的幂函数，则可进行快速傅里叶变换。当x的长度小于n时，x会被补零填充到与n同样的长度;当x的长度大于n时，x会被截断。如果x是个矩阵，列的长度将会以同样的方式调整，fft会对每列进行傅里叶变换，并返回一个相同维数的矩阵。15、symssyms arg1 arg2 . 该句法表示syms arg1 arg2 . 为arg1 = sym（arg1）;arg2 = sym（arg2 .的速记符号。syms arg1 arg2 . real 该句法表示syms arg1 arg2 . real 为arg1 = sym（,realr