数学实验作业1--答案
matlab基本应用
ans =
3 -3 9 5
>> a-b
ans =
1 -7 3 -3
>> a.*b
ans =
2 -10 18 4
>> a./b
ans =
2.0000 -2.5000 2.0000 0.2500
>> a/b
向量之间进行除法运算，使用不加点的矩阵除法“A/B”时，问题可以描述为：给定两个向量A、B，求一个常量x，使得A=x * B。
举个例子： [2 4]/[1 2]=2。很显然，当两个向量中对应的每一组元素都有固定的比值时，答案很简单，就等于任一组对应元素之比。但若两个向量中对应的元素之比并不是都相等时，除出来的结果等于多少呢？例如： [2 5] / [1 2] = ? 不论哪个常数 x 都不能使得 [2 5] = x * [1 2] 成立。那此时的矩阵(向量)除法还有没意义呢？有意义！在很多时候，我们测得了两组向量数据，并且知道它们之间满足一个固定的倍数关系，具体的比值需要我们去求，但由于各种原因，数据存在测量误差，每一组数据的比值又都不一样，只能选一个比较合适的比值，使得其中一个向量乘上这个比值后与另一个向量尽量相等(两个向量中对应的元素尽量相等，全部相等是不可能的)。怎样才叫尽量相等呢？我们一般喜欢用误差的最小平方和来表示，以 [2 5] / [1 2] 为例，即求一个常量x，使得
(2 － x * 1)^2 ＋ (5 － x * 2)^2 最小。
比如：
>> A=[ 2 5 ];
>> B=[ 1 2 ];
>> A/B
ans =
2.4000
加减法对矩阵也一样，只不过在做矩阵乘法时有两种格式：A*B，A.*B，前者是通常的矩阵乘法，后者是指两矩阵对应元素相乘。
如：
>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];
>> B=[1,2,1;3,4,5;1,2,3];
>> A*B
ans =
10 16 20
25 40 47
40 64 74
>> A.*B
ans =
