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Álgebra lineal

Ecuaciones lineales, valores propios, valores singulares, descomposición, operaciones con matrices, estructura de la matriz

Con las funciones de álgebra lineal de MATLAB®, es posible realizar cálculos de matrices rápidos y numéricamente robustos. Las funciones incluyen una gran variedad de factorizaciones de matrices, resolución de ecuaciones lineales y cálculos de valores propios o valores singulares, entre otras. Para ver una introducción, consulte Matrices en el medio ambienteMATLAB.

Funciones

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mldivideResolver sistemas de ecuaciones lineales Ax = B para x
mrdivideSolve systems of linear equations xA = B for x
decompositionMatrix decomposition for solving linear systems
lsqminnormMinimum norm least-squares solution to linear equation
linsolveSolve linear system of equations
invInversa de la matriz
pinvMoore-Penrose pseudoinverse
lscovLeast-squares solution in presence of known covariance
lsqnonnegSolve nonnegative linear least-squares problem
sylvesterSolve Sylvester equation AX + XB = C for X
eigValores propios y vectores propios
eigsSubset of eigenvalues and eigenvectors
balanceDiagonal scaling to improve eigenvalue accuracy
svdSingular value decomposition
svdsSubset of singular values and vectors
gsvdGeneralized singular value decomposition
ordeigEigenvalues of quasitriangular matrices
ordqzReorder eigenvalues in QZ factorization
ordschurReorder eigenvalues in Schur factorization
polyeigPolynomial eigenvalue problem
qzQZ factorization for generalized eigenvalues
hessHessenberg form of matrix
schurSchur decomposition
rsf2csfConvert real Schur form to complex Schur form
cdf2rdfConvert complex diagonal form to real block diagonal form
luLU matrix factorization
ldlBlock LDL' factorization for Hermitian indefinite matrices
cholCholesky factorization
cholupdateRank 1 update to Cholesky factorization
qrQR decomposition
qrdeleteRemove column or row from QR factorization
qrinsertInsert column or row into QR factorization
qrupdateRank 1 update to QR factorization
planerotGivens plane rotation
transposeTransponer un vector o una matriz
ctransposeComplex conjugate transpose
mtimesMultiplicación matricial
mpowerMatrix power
sqrtmMatrix square root
expmMatrix exponential
logmMatrix logarithm
funmEvaluate general matrix function
kronKronecker tensor product
crossCross product
dotProducto dot
bandwidthLower and upper matrix bandwidth
trilLower triangular part of matrix
triuUpper triangular part of matrix
isbandedDetermine if matrix is within specific bandwidth
isdiagDetermine if matrix is diagonal
ishermitianDetermine if matrix is Hermitian or skew-Hermitian
issymmetricDetermine if matrix is symmetric or skew-symmetric
istrilDetermine if matrix is lower triangular
istriuDetermine if matrix is upper triangular
normNormas de vectores y matrices
normest2-norm estimate
vecnormVector-wise norm
condCondition number for inversion
condest1-norm condition number estimate
rcondReciprocal condition number
condeigCondition number with respect to eigenvalues
detMatrix determinant
nullNull space of matrix
orthOrthonormal basis for range of matrix
rankRank of matrix
rrefReduced row echelon form (Gauss-Jordan elimination)
traceSum of diagonal elements
subspaceAngle between two subspaces

Temas

Matrices en el medio ambienteMATLAB

Creación de matrices y operaciones básicas.

Sistemas de ecuaciones lineales

Resuelve varios tipos de sistemas de ecuaciones lineales.

Autovalores

Cálculo de eigenvalue y autovector.

Valores singulares

Descomposición del valor singular (SVD).

Factorizaciones

Factorizaciones de matrices comunes (Cholesky, LU, QR).

Matrix Exponentials

Este ejemplo muestra 3 de las 19 maneras de calcular el exponencial de una matriz.

Determine si la matriz es simétrica positiva definida

Utilice y para determinar si una matriz es simétrica positiva definida (una matriz simétrica con todos los valores eigenpositivos).choleig

LAPACK enMATLAB

LAPACK proporciona una base de rutinas para las funciones de álgebra lineal y cálculos de matriz en.MATLAB

Ejemplos destacados