MATLAB Matrix Algebra

متلب یک زبان و محیط سطح بالا برای محاسبات عددی، تجسم و برنامه نویسی است. با استفاده از MATLAB می توانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید، الگوریتم ها را توسعه دهید و مدل ها و برنامه های کاربردی ایجاد کنید. زبان، ابزارها و توابع ریاضی داخلی به شما امکان می‌دهد چندین رویکرد را بررسی کنید و سریع‌تر از صفحات گسترده یا زبان‌های برنامه‌نویسی سنتی مانند C/C++ یا جاوا به راه‌حل برسید.

MATLAB Matrix Algebra شما را با زبان MATLAB با دستورالعمل ها و نتایج عملی آشنا می کند و به شما امکان می دهد به سرعت به اهداف خود برسید. با نگاهی به متغیرهای نمادین و عددی، با تاکید بر متغیرهای بردار و ماتریسی، در ادامه به بررسی توابع و عملیاتی می‌پردازید که بردارها و ماتریس‌ها را به عنوان آرگومان پشتیبانی می‌کنند، از جمله آنهایی که بر اساس توابع والد تحلیلی هستند. روش‌های محاسباتی برای یافتن مقادیر ویژه و بردارهای ویژه ماتریس‌ها به تفصیل ارائه شده‌اند که منجر به تجزیه‌های مختلف ماتریس می‌شود. کاربردهایی مانند تغییر مبانی، طبقه بندی اشکال درجه دوم و نحوه حل سیستم های معادلات خطی با مثال های متعدد شرح داده شده است. بخشی به ماتریس های پراکنده و انواع دیگر ماتریس های خاص اختصاص داده شده است. علاوه بر درمان ماتریس ها، همچنین خواهید آموخت که چگونه می توان از MATLAB برای کار با آرایه ها، لیست ها، جداول، دنباله ها و مجموعه ها استفاده کرد.

MATLAB is a high-level language and environment for numerical computation, visualization, and programming. Using MATLAB, you can analyze data, develop algorithms, and create models and applications. The language, tools, and built-in math functions enable you to explore multiple approaches and reach a solution faster than with spreadsheets or traditional programming languages, such as C/C++ or Java.

MATLAB Matrix Algebra introduces you to the MATLAB language with practical hands-on instructions and results, allowing you to quickly achieve your goals. Starting with a look at symbolic and numeric variables, with an emphasis on vector and matrix variables, you will go on to examine functions and operations that support vectors and matrices as arguments, including those based on analytic parent functions. Computational methods for finding eigenvalues and eigenvectors of matrices are detailed, leading to various matrix decompositions. Applications such as change of bases, the classification of quadratic forms and how to solve systems of linear equations are described, with numerous examples. A section is dedicated to sparse matrices and other types of special matrices. In addition to its treatment of matrices, you will also learn how MATLAB can be used to work with arrays, lists, tables, sequences and sets.