线性代数
线性方程、特征值、奇异值、分解、矩阵运算、矩阵结构
MATLAB® 中的线性代数函数提供快速且数值稳健的矩阵计算。功能包括各种矩阵分解、线性方程求解、计算特征值或奇异值等。有关介绍，请参阅MATLAB 环境中的矩阵。
为了加速矩阵堆栈的计算，特别是对于一组数量众多的堆叠式小矩阵，请使用按页矩阵函数。有关详细信息，请参阅 Page-Wise Matrix Functions。
函数
主题
- MATLAB 环境中的矩阵
矩阵的创建和基本运算。
- 线性方程组
解算多种类型的线性方程组。
- 特征值
特征值和特征向量的计算。
- 奇异值
奇异值分解 (SVD)。
- 分解
常用矩阵分解（乔列斯基、LU、QR）。
- 矩阵指数
此示例说明 19 种矩阵指数计算方法中的 3 种。
- 判断矩阵是否为对称正定矩阵
本主题介绍如何使用
chol和eig函数来确定矩阵是否为对称正定矩阵（特征值全为正的对称矩阵）。 - MATLAB 中的 LAPACK
LAPACK 为 MATLAB 中的线性代数函数和矩阵计算提供了基础例程。
- Page-Wise Matrix Functions
Simplify code and speed up computations involving stacks of matrices, especially large sets of comparatively small matrices.
精选示例
基本矩阵运算
以下示例演示了以 MATLAB® 语言处理矩阵的基本方法和函数。
使用低秩 SVD 的图像压缩
此示例说明如何使用 svdsketch 压缩图像，同时保留图像的重要特征。
