polyvalm
矩阵多项式计算
说明
示例
特征多项式的矩阵计算
求解 4 阶帕斯卡矩阵的特征多项式。
X = pascal(4)
X = 4×4
1 1 1 1
1 2 3 4
1 3 6 10
1 4 10 20
p = poly(X)
p = 1×5
1.0000 -29.0000 72.0000 -29.0000 1.0000
特征多项式为
帕斯卡矩阵拥有一个属性,即它的特征多项式系数的向量向前和向后读的数字相同(回文顺序)。
将矩阵 X
替换到特征方程 p
中。结果非常趋近于零矩阵。这个示例是 Cayley-Hamilton 定律的一种情况,其中矩阵满足其自身的特征方程。
Y = polyvalm(p,X)
Y = 4×4
10-10 ×
-0.0004 -0.0037 -0.0053 -0.0145
-0.0022 -0.0138 -0.0183 -0.0470
-0.0061 -0.0335 -0.0408 -0.1061
-0.0132 -0.0644 -0.0764 -0.1991
输入参数
输出参量
Y
— 输出多项式系数
行向量
输出多项式系数,以行向量形式返回。
扩展功能
C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。
基于线程的环境
使用 MATLAB® backgroundPool
在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool
加快代码运行速度。
此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息,请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。
GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。
此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。
分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。
此函数完全支持分布式数组。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。
版本历史记录
在 R2006a 之前推出
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