主要内容

equationsToMatrix

将线性方程组转换为矩阵形式

描述

实例

[A.,B) = equationsToMatrix (等式)转换方程式等式矩阵形式。等式一定是一个包含所有变量的线性方程组赛姆瓦尔发现等式

实例

[A.,B) = equationsToMatrix (等式,瓦尔斯)皈依等式到矩阵形式,在哪里等式必须是线性的瓦尔斯

实例

A.=等式矩阵(___)只返回方程组的系数矩阵。

例子

全部崩溃

将线性方程组转换为矩阵形式。equationsToMatrix通过使用自动检测方程中的变量赛姆瓦尔.返回的系数矩阵遵循由确定的变量顺序赛姆瓦尔

符号xYZ方程组=[x+y-2*z==0,x+y+z==1,2*y-z==5];[A,b]=方程组(方程组)
A=

( 1. 1. - 2. 1. 1. 1. 0 2. - 1. )

b =

( 0 1. - 5. )

vars=symvar(等式)
var =
                      
                       
                        
                         
                          (
                         
                          
                           
                            
                             
                              x
                            
                           
                           
                            
                             
                              Y
                            
                           
                           
                            
                             
                              Z
                            
                           
                          
                         
                         
                          )
                        
                       
                      

可以通过指定其他变量顺序来更改系数矩阵的排列。

变量=[x,z,y];[A,b]=等式矩阵(等式,变量)
A=

( 1. - 2. 1. 1. 1. 1. 0 - 1. 2. )

b =

( 0 1. - 5. )

通过指定独立变量,将线性方程组转换为矩阵形式。当方程在某些变量中仅为线性时,此功能非常有用。

对于此系统,将变量指定为[ST]因为系统不是线性的R

符号RsT等式=s-2*t+r^2=-13*s-t==10];变量=s-t];[A,b]=等式矩阵(等式,变量)
A=

( 1. - 2. 3. - 1. )

b =

( - R 2. - 1. 10 )

通过指定单个输出参数,仅返回方程的系数矩阵。

符号xYZ方程组=[x+y-2*z==0,x+y+z==1,2*y-z==5];变量组=[x-y-z];A=等式矩阵(方程组,变量)
A=

( 1. 1. - 2. 1. 1. 1. 0 2. - 1. )

考虑以下是时间函数的线性方程组:

2. x ( T ) + Y ( T ) + Z ( T ) = 2. U ( T ) - x ( T ) + Y ( T ) - Z ( T ) = v ( T ) x ( T ) + 2. Y ( T ) + 3. Z ( T ) = - 1. 0

声明方程组。

符号x(t)y(t)z (t)u (t)v(t)等式n1=2*x+y+z==2*u;等式n2=-x+y-z==v;等式n3=x+2*y+3*z==10;等式n=[eqn1;eqn2;eqn3]
方程n(t)=

( 2. x ( T ) + Y ( T ) + Z ( T ) = 2. U ( T ) Y ( T ) - x ( T ) - Z ( T ) = v ( T ) x ( T ) + 2. Y ( T ) + 3. Z ( T ) = - 10 )

指定自变量 x ( T ) , Y ( T ) , Z ( T ) 在方程中作为符号向量瓦尔斯.使用equationsToMatrix函数将方程组转换为矩阵形式。

vars=[x(t);y(t);z(t)];[A,b]=等式矩阵(eqn,vars)
A=

( 2. 1. 1. - 1. 1. - 1. 1. 2. 3. )

b =

( 2. U ( T ) v ( T ) - 10 )

使用linsolve作用

X=linsolve(A,b)
X=

( 10 U ( T ) 9 - v ( T ) 9 + 20 9 4. U ( T ) 9 + 5. v ( T ) 9 - 10 9 - 2. U ( T ) 3. - v ( T ) 3. - 10 3. )

评估 Z ( T ) 函数的求解 U ( T ) = 因为 ( T ) v ( T ) = ( 2. T ) .画出 Z ( T ) 解决方案

zSol=subs(X(3),[u(t)v(t)],[cos(t)sin(2*t)])
zSol =

- ( 2. T ) 3. - 2. 因为 ( T ) 3. - 10 3.

fplot(zSol)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个functionline类型的对象。

输入参数

全部崩溃

线性方程,指定为符号方程或表达式的向量。符号方程通过使用==操作员,例如X + y = 1. 对于象征性表达,equationsToMatrix假定右侧为0。

方程式必须是线性的瓦尔斯

中的自变量等式,指定为符号变量或符号函数的向量。

输出参数

全部崩溃

线性方程组的系数矩阵,指定为符号矩阵。

包含方程右侧的向量,指定为符号矩阵。

更多关于

全部崩溃

线性方程组的矩阵表示

线性方程组

A. 11 x 1. + A. 12 x 2. + + A. 1. N x N = B 1. A. 21 x 1. + A. 22 x 2. + + A. 2. N x N = B 2. A. M 1. x 1. + A. M 2. x 2. + + A. M N x N = B M

可以表示为矩阵方程 A. x = B .在这里,A.是系数矩阵。

A. = ( A. 11 A. 1. N A. M 1. A. M N )

B 是包含方程右侧的向量。

B = ( B 1. B M )

在R2012b中引入