Práce s vektory a maticemi

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Advertisements

ŘEŠENÍ ÚLOH V EXCELU.
Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití
SIMPLEXOVÝ ALGORITMUS Řešení v tabulkovém procesoru
Vlastní skript může být umístěn: v hlavičce stránky v těle stránky
Aplikační počítačové prostředky X15APP MATLAB cvičení 1
MATLAB LEKCE 7.
Mgr. Andrea Cahelová Gymnázium J. Kainara, Hlučín
Cvičení Úloha 1: Rozhodněte zda posloupnost znaků v poli délky n tvoří palindrom (slovo, které je stejné při čtení zprava i zleva). Př.: [a,l,e,l,a] [a,n,n,a]
Programování numerických výpočtů - návrh písemky.
Multi-dimensional Sparse Matrix Storage J. Dvorský, M. Krátký, Katedra informatiky, VŠB – Technická univerzita.
MATLAB.
Obecná deformační metoda
Lineární regresní analýza Úvod od problému
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Algoritmy I Cvičení č. 4.
Algoritmy I Cvičení č. 3.
Mnohočleny a algebraické výrazy
Sylabus V rámci PNV budeme řešit konkrétní úlohy a to z následujících oblastí: Nelineární úlohy Řešení nelineárních rovnic Numerická integrace Lineární.
( část 2 – vektory,matice)
Vektorové a maticové operace, soustava lineárních rovnic
Příklady z Matlabu (5) Jednoduché scripty.
Lineární algebra.
TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace
Matice David Hoznátko.
Základní číselné množiny
Jazyk vývojových diagramů
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Excel – Vzorce Ing. Bohumil Bareš. Principy vytváření vzorců Můžeme je zadávat ručně nebo pomocí průvodce, kliknutím na ikonu, která spustí dialogové.
Výukový materiál vytvořený v rámci projektu „EU peníze školám“ Škola: Střední škola právní – Právní akademie, s.r.o. Typ šablony: III/2 Inovace a zkvalitnění.
KIV/PRO Cvičení Nalezení maxima Nalezněte (co nejefektivněji) maximum v následující posloupnosti: – 2; 12; 8; 39; 9; 4; 3; 20; 28; 19;
Gaussova eliminační metoda
Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.
Využití Excelu ve středoškolské matematice
Informatika I 2. přednáška
MATLAB LEKCE 1.
Prezentace produktu Microsoft Excel. ČAS Vrátí číslo, které představuje určitý čas. Toto číslo vrácené funkcí ČAS je desetinné číslo v rozmezí od 0 do.
A1PRG - Programování – Seminář Ing. Michal Operátory (2. část) 4 Verze
TMF045 letní semestr 2005/2006 II Časová propagace vlnové funkce na mřížce I. (práce s momentovou reprezentací) (Lekce II)
Vektory Práce s vektory Př.: Mějme dva vektory z Udělejme kombinace
Jemný úvod do MATLABu © Leonard Walletzký, ESF MU, 2000.
Tabulkový procesor MS EXCEL II. VZORCE A FUNKCE Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Světlana Filipová. Materiál zpracován v.
Jazyk vývojových diagramů
Inverzní matice potom Že je to dobře:.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Matice.
ANALÝZA VÝSLEDKŮ LINEÁRNÍHO OPTIMALIZAČNÍHO MODELU
Způsob řešení soustavy lineárních rovnic
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
3. Přednáška posloupnosti
A. Soustavy lineárních rovnic.
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
Základní operace s maticemi
Základní operace s maticemi
Řešení soustav lin. rovnic
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Matice přechodu.
Soustavy lineárních rovnic. Soustava m lineárních rovnic o n neznámých a 11 x 1 + a 12 x 2 + … + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + … + a 2n x n = b.
Než začneme programovat Co lze v MALATBu dělat, aniž musíme napsat program. © Leonard Walletzký, ESF MU, 2000.
Matice Přednáška č.4. Definice: Soubor prvků nazýváme maticí typu i-tý řádek j-tý sloupec prvky matice.
EMM21 Ekonomicko-matematické metody 2 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík,CSc.
A. Soustavy lineárních rovnic. y = 2x + 5 2x – y = -5 a 1 x 1 + a 2 x 2 = b a 1 = 2 a 2 = -1 b = - 5 x + y = 5 3x + 3y = 18 x + y = 5 3x + 3y = 15 x +
KIV/ZD cvičení 7 Tomáš Potužák.
Matematika pro ekonomy Jaro 2012 Ivana Vaculová
Soustava tří lineárních rovnic Řešení Gaussovou eliminační metodou
TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM
Soustava tří lineárních rovnic Řešení Gaussovou eliminační metodou
Základní operace s maticemi
Algoritmizace a datové struktury (14ASD)
Transkript prezentace:

Práce s vektory a maticemi Matice = základní objekt v Matlabu Zápis matic/vektorů a) výčtem A=[1 2;3 4] ... matice b1=[1 2 3 4 5] ... vektor R22=[4 8 9;22 3 0] ... matice matici zapisujeme po řádcích,prvky řádku jsou odděleny mezerami nebo čárkou

b) intervalem Příklady: osat=0:2*pi/20:2*pi Tvar intervalu: startovací prvek:krok:konečný prvek startovací prvek:konečný prvek ! Pozor: U definic dlouhých intervalů používat středník (;) na konci definice intervalu Příklady: a1=0:5 a1=0:2 a2=6:11 a2=3:5

Základní operace s maticemi a maticové funkce Aritmetické operátory + (binární) - (binární) + (unární) - (unární) * maticové násobení .* násobení polí (stejnolehlých prvků) ^ maticové mocnění .^ mocnění polí / pravé maticové dělení \ levé maticové dělení ./ pravé dělení polí .\ levé dělení polí

Maticové operace Příklad: A1=[ 1 2 3;4 5 6;11 12 130] Maticové funkce C=A+B součet matic (stejnolehlé prvky) D=A-B rozdíl matic (stejnolehlé prvky) E=A*B klasické násobení matic F=A.*B násobení stejnolehlých prvků G=A/B dělení matic zprava = A*B-1=A*inv(B) H=A./B podíl stejnolehlých prvků A a B I=A\B dělení matic zleva =inv(A)*B J= A.\B podíl stejnolehlých prvků Příklad: A1=[ 1 2 3;4 5 6;11 12 130] Maticové funkce B=inv(A1) inverze čtercové matice C=A1´ transpozice

det(A1) determinat čtvercové matice E=sum(A1) -matice: vektor,prvky součtem sloupců -vektor: číslo=součet prvků vektoru F=sign(A1) vrací matici stejného řádu s prvky: 1 je-li prvek > 0 -1 je-li prvek < 0 0 je-li prvek = 0 G=max(A1) -matice: vektor s nejv. prvky sloupců -vektor: číslo=největší prvek vektoru H=size(A1) vektor 2 čísel s počtem řádků a sloupců D=eig(A1) vektor vlastních čísel matice I=diag(A1) vektor prvků na hlavní diagonále J=isempty(A1) 0 – matice je neprázdná 1 – matice je prázdná

K=triu(A1) vrací horní trojúhelník.matici (upper) K=tril(A1) vrací dolní trojúhelník.matici (lower) ones(3,2) matici samých „1“ udaných rozměrů eye(3) jednotkovou matici („1“na diagonále) rot90(A1) rotace matice o 90o mean(A1) matice: vektor prvků, které jsou aritm.průměry prvků sloupců vektor: číslo=aritm.průměr prvků Funkce lze vrstvit tam, kde to má smysl , např.: maximum=max(max(A1)) ... největší prvek matice A suma=sum(sum(A1)) ... výpočet součtu prvků mat.

Zvláštní typy matic ones matice ze samých 1 Př.: ones(2,4) eye jednotková čtvercová matice Př.: eye(3) magic součet každého řádku,každého sloupce a hlavní diag. je stejný rand generování náh.čísel s rovnoměrným rozložením Př.: M1=rand(2) pro M1 rozměrů 2x2 V1=rand(1,4) pro V1 rozměrů 1x4 randn generování pseudonáh.čísel s normálním rozl. Př.: Y=randn(1,3)

Indexování matic Index = číslo udávající polohu prvku v matici či vektoru Příklady : v=[16 5 9 4 2 11 7 14] % definice vektoru výčtem k=v(5) % k = obsah 5 prvku vektoru v v1=v([1 5]) % definuje nový vektor výběrem z původního v2=v([3:7]) % definuje nový vektor výběrem z původního v3=v([5:7,1:3]) % definuje nový vektor výběrem z původního v(end) % poslední prvek v(5:end) % pátý až poslední prvek v(5:end-1) % pátý až předposlední prvek v4=v(1:2:end) % všechny liché prvky v(:) % všechny prvky ve formě sloupcového vektoru

v(end:-1:1) % převrácení pořadí vektoru v([2 3 4])=[10 15 20] % přepsání prvků vektoru v([2 3])=30 % přepsání prvků vektoru stejným číslem A=magic(4) % definice matice funkcí magic A([3 4 1 2] , :) % přehození řádků A(: , 4:-1:1) % přehození sloupců A( 4 , : ) =[] % výmaz 4 řádku A % výpis matice A(: , :) % výpis matice (jako A) A(:) % sloupcový vektor ze sloupců matice A>13 % které prvky jsou >13

Příklad: řešení soustavy lineárních algebraických rovnic metody přímé (nalezení přesného řešení), rychlejší ( např Gaussova eliminační metoda). Musíme znát koeficienty matice soustavy a vektor pravých stran a soustava musí být regulární (nenulový determinant) Jsou rychlejší a častěji používané. nepřímé – iterační – výsledkem je pouze aproximace řešení a je jí dosaženo po konečném počtu iterací Řešte přímou metodou následující soustavu rovnic: 2,4795x1+1,6235x2+4,6231x3 = 0,0647 Ax = b 1,4752x1+0,9589x2+1,3253x3 = 1,0475 2,6951x1+2,8965x2+1,4794x3 = -0,6789 Použijte k výpočtu vzorec: x = A-1*b = A\b = inv(A)*b