1樓：匿名使用者
有些概念一開始困擾很多人，本人之前也很困擾。
陣列陣列就是有序數內列的集合。數容
組的每乙個元素都屬於同一種型別，它們使用同乙個陣列名和不同的下標來唯一確定陣列中的成員。下標是指數組元素在陣列中的序號。
向量從程式語言的角度，向量就是一維陣列，從數學的角度看，向量就是1×n或n×1的矩陣，即行向量或列向量。
矩陣在matlab中，矩陣的概念和線性代數中定義的矩陣的概念是一樣的。矩陣使用一對圓括號或方括號括起來，符合一定規則的數學物件。
在matlab中，任何形勢的數都是以矩陣的形式儲存，就連乙個單獨的變數也是，它被存為1*1的矩陣中。即，萬物即是矩陣。
另外matlab的元包矩陣值得一提，它才是大海一樣的胸懷，在同乙個矩陣中，你可以存放任何形式的數，字串等，甚至還可以放矩陣。這一點是數學概念裡的陣列所不能及的。
2樓：匿名使用者
在matlab裡面，
矩陣之間
的算術運算按照線性代數的規則進行
例子：>> a=[1 2;3 4]
a =1 2
3 4
>> b=[1 1;1 1]
b =1 1
1 1
>> a*b
ans =
3 3
7 7
而陣列之間的運算是專陣列對應元素間進行一屬一計算例子：>> a=[1 2;3 4]
a =1 2
3 4
>> b=[1 1;1 1]
b =1 1
1 1
>> a.*b
ans =
1 2
3 4
另外，要注意陣列與單元陣列、結構陣列的區別與聯絡
3樓：紫冰雨的季節
一維數bai組相當於向量,二維數du組相當於zhi矩陣.所以矩陣是陣列dao的子集
陣列運算
版是指數組對權應元素之間的運算,也稱點運算.矩陣的乘法、乘方和除法有特殊的數學含義，並不是陣列對應元素的運算，所以陣列乘法、乘方和除法的運算子前特別加了乙個點。
矩陣是乙個二維陣列，所以矩陣的加、減、數乘等運算與陣列運算是一致的。但有兩點要注意：
(1)對於乘法、乘方和除法等三種運算，矩陣運算與陣列運算的運算子及含義都不同：矩陣運算按線性變換定義，使用通常符號；陣列運算按對應元素運算定義，使用點運算子；
(2)數與矩陣加減、矩陣除法在數學是沒有意義的，在matlab中為簡便起見，定義了這兩類運算。
4樓：匿名使用者
本質上來講，陣列是個1*n維的矩陣。
matlab中矩陣和陣列有什麼區別？
5樓：匿名使用者
一維陣列
bai相當於向du量,二維陣列相當於矩陣
.所以矩zhi陣是陣列的dao子集版
陣列運算是指數組對權應元素之間的運算,也稱點運算.矩陣的乘法、乘方和除法有特殊的數學含義，並不是陣列對應元素的運算，所以陣列乘法、乘方和除法的運算子前特別加了乙個點。
矩陣是乙個二維陣列，所以矩陣的加、減、數乘等運算與陣列運算是一致的。但有兩點要注意：
(1)對於乘法、乘方和除法等三種運算，矩陣運算與陣列運算的運算子及含義都不同：矩陣運算按線性變換定義，使用通常符號；陣列運算按對應元素運算定義，使用點運算子；
(2)數與矩陣加減、矩陣除法在數學是沒有意義的，在matlab中為簡便起見，定義了這兩類運算
6樓：糖糖寳寳
在matlab裡面，矩陣之間的算術運算按照線性代數的規則進行
例子：而陣列之間的運算是陣列對應元素間進行一一計算例子：
7樓：匿名使用者
單個的數復就是1*1的矩陣；
陣列或製
向量就是1*n或n*1的矩陣。
事實上對於matlab來說數、陣列或向量和二維矩陣在本質上沒有任何區別，他們的維數都是2，一切都是以矩陣的形式儲存的。
陣列中的元素可以是字元等；矩陣中的只能是數；
8樓：匿名使用者
沒什麼區別，matlab裡的矩陣就是其他語言裡的陣列
matlab 中.*和*有什麼區別
9樓：匿名使用者
「.*」和「*」的區別：
1、在進行數之間的運算時「.*」和「*」是沒有區別的，都是表示普通的乘法運算。例：m = 2，n = 3，m.*n = 6， m*n = 6。
2、在進行矩陣之間的運算時「.*」和「*」的意義就有所不同了。假設a，b表示兩個矩陣，a*b表示矩陣a與矩陣b進行矩陣相乘，a.
*b表示矩陣a中的元素與矩陣b中的元素按位置依次相乘，得到的結果將作為新矩陣中相同位置的元素。
3、matlab 中用乙個特殊的符號來區分矩陣運算和陣列運算。在需要區分兩者不同的時侯，把點置於符號前來指示這是乙個陣列運算（例如， .*）。
線面給出的是一些常見的陣列和矩陣運算。陣列加法：a+b，陣列加法和矩陣加法相同。
陣列減法：a-b ，陣列減法和矩陣減法相同。
陣列乘法：a.*b，a 和 b 的元素逐個對應相乘，兩陣列之間必須有相同的形，或其中乙個是標量。
矩陣乘法：a*b，a 和 b 的矩陣乘法，a 的列數必須和 b 的行數相同。
陣列右除法：a./b，a 和 b 的元素逐個對應相除：a(i,j)/b(i,j)兩陣列之間必須有相同的形，或其中乙個是標量。
陣列左除法：a.\b，a 和 b 的元素逐個對應相除：b(i,j)/a(i,j)兩陣列之間必須有相同的形，或其中乙個是標量。
擴充套件資料：
bandem ：香蕉最優化展示expo-style banana optimization。
sshow filtdem ：濾波效果演示filter effect demo。
sshow filtdem2 ：濾波設計演示filter design demo。
cztdemo ：fft和czt (兩種不同型別的z-變換演算法)。
phone ：演示**通聲音的時間與頻率的關係。
sigdemo1 ：離散訊號的時頻圖，可用滑鼠設定。
sigdemo2 ：連續訊號的時頻圖，可用滑鼠設定。
filtdemo ：低通濾波器的互動式設計。
moddemo ：聲音頻號的調製。
sosdemo ：數字濾波器的切片圖。
neural ：神經網路模組組。
firdemo ：二維fir濾波器。
nlfdemo ：非線性濾波器。
dctdemo ：dct演示。
mlpdm1 ：利用多層感知器神經網路擬合曲線動畫。
mlpdm2 ：利用多層感知器神經網路進行xor問題運算。
invkine ：運動逆問題。
juggler ：跳球戲法。
fcmdemo ：fcm。
slcp ：類似倒立擺動畫。
slcp1 ：類似倒立擺動畫cart and a varying pole。
slcpp1 ：類似倒立擺動畫，有兩個擺，乙個可以變化。
sltbu ：卡車支援。
slbb ：類似於翹翹板。
10樓：匿名使用者
.*為點乘運算，是指兩個矩陣中對應元素進行乘法運算。要求兩矩陣的維數相同。
*為矩陣乘法，若a為m*n維矩陣，b為n*p為矩陣，則a*b為m*p維矩陣。
11樓：
*代表變數相乘，或者矩陣相乘
.*是矩陣中對應位置變數相乘，組成新得矩陣[1 2 3].*[3 4 5]=[3 8 15]就不能用*
12樓：匿名使用者
來個例子吧
a=[1,2;3,4];
你先看一下
a^2與a*a
這兩個的結果是矩陣相乘的結果。（矩陣相乘是有條件的：第乙個矩陣的列數等於第二個矩陣的行數）
而a.^2是矩陣對應元素相乘的結果
好好理解上面的。再看下面的
a=[1,2;3,4;5,6];
再試一下：a^2與a.^2 (其中有乙個是錯的)然後仔細品味一下兩者的區別。
13樓：匿名使用者
'.*'運算子用於矩陣間對應元素的相乘，或數與數之間，數與矩陣之間的相乘。
'*'運算子用於一般數學意義下的相乘運算。
這裡有乙個類似的問題，已經有人回答
14樓：匿名使用者
matlab中帶「.」（讀作「點」）的運算子都表示點運算。這就要求a.*b中的a、b必須同規格，然後對應點的資料相乘，結果也是乙個與a、b相同規格的矩陣。（標量是1*1矩陣）
matlab的資料單元是矩陣，*表示的是矩陣相乘。要求a*b中a的列數等於b的行數。（可以參考線性代數中的矩陣運算規則）
基礎問題可以去ilovematlab.cn查詢答案
15樓：匿名使用者
乙個是點星，乙個是星，多了乙個點的區別
16樓：熊熊爾白
禾在口左邊，木在口中間！
17樓：匿名使用者
a\b 矩陣除法，等價於 inv(a)*b
18樓：楊好巨蟹座
>> a=[1 2;3 4];>> b=[1 2;3 4];
>> a/bans = 1 0 0 1>> a./bans = 1 1 1 1
a/b相當於a乘b的逆a./b是a的每個元素與b的每個元素對應相除>> a=[1 2 3 4 5];>> b=3;>> a./b>> a/b這種情況下，結果就是一樣的
左除 右除
:a/b=a*inv(b);
a\b=inv(a)*b;
>> a=magic(3)
a =8 1 6
3 5 7
4 9 2
>> b=pascal(3)
b =1 1 1
1 2 3
1 3 6
>> a/b
ans =
27 -31 12
1 2 0
-13 29 -12
>> a*inv(b)
ans =
27 -31 12
1 2 0
-13 29 -12
>> a\b
ans =
0.0667 0.0500 0.
09720.0667 0.3000 0.
63890.0667 0.0500 -0.
0694>> inv(a)*b
ans =
0.0667 0.0500 0.
09720.0667 0.3000 0.
63890.0667 0.0500 -0.
0694>> a/b-(b'\a')'
ans =
0 0 0
0 0 0
0 0 0
綜上所述：
a\b : 表示inv(a)*b 解a*x=bb/a:表示b*inv(a) 解x*a=b
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