MATLAB中什么是矩阵的维数?请举例说明
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a =
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
就上面这样一个矩阵而言,它有3行5列
第一维:行维,即行向,也即垂直方向,维数为3,就矩阵a而言
第二维:列维,即列向,也即水平方向,维数为5
第三维:页,类似课本的一页一页,每一页是个平面,可以放一个类似a的二维矩阵
第四维:就是一个抽象的概念
第五维:类似第四维。
扩展资料:
矩阵维数:
一维数组
>> a=1:10
a =
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>>
一维数组可以看做向量,是由一行数据或者一列数据所组成,其大小为1xn或者是nx1。
多维数组可以这样理解:
一维数组(向量)看做某一本书中某一页的一行(一列)
二维数组看做是由多行多列(多个一维数组)组成的一本书中的一页
三维数组看做是由多页(多个矩阵)组成了一本书
四维数组看做是由多本书(多个三维数组)组成了一个书架中的某一排
参考资料来源:百度百科-MATLAB
Sievers分析仪
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本回答由Sievers分析仪提供
2012-08-29
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矩阵不讲维数,维数是线性空间的性质,空间的维数是指它的基所含向量的个数,一个矩阵不能组成线性空间,不能讲维数。
在数学中,矩阵的维数说法不一,并没有定义矩阵的维数, 线性空间才有维数, 所以这造成了两种解释:
1. 矩阵的维数是其行向量(或列向量)生成的向量空间的维数;
2. 指它的行数与列数 (一般编程人员喜欢这样定义, 因为他们关注的是数组的大小)。
你说的矩阵的秩,其实就是第1种,即矩阵的维数就是矩阵的秩。
把矩阵的秩弄明白了就明白矩阵的维数是什么了。
矩阵的秩就是矩阵中非零子式的最高阶数,简单来说,就是把矩阵进行初等行变换之后有非零数的行数。例如,对一个3*5矩阵进行初等行变换,最后变换成形如:
┌ 1 1 1 0 3 ┐
│ 0 0 2 3 0 │
└ 0 0 0 0 0 ┘
这样的阶梯型矩阵后,数数其中非零行的行数就能知道矩阵的秩有多少了。显然,其中第一、二行为非零行,一共有两行,所以秩r=2,也就是原矩阵维数为2。
我们在用matlab提语音特征后,一般特征矩阵的列数看做是特征的维数
在数学中,矩阵的维数说法不一,并没有定义矩阵的维数, 线性空间才有维数, 所以这造成了两种解释:
1. 矩阵的维数是其行向量(或列向量)生成的向量空间的维数;
2. 指它的行数与列数 (一般编程人员喜欢这样定义, 因为他们关注的是数组的大小)。
你说的矩阵的秩,其实就是第1种,即矩阵的维数就是矩阵的秩。
把矩阵的秩弄明白了就明白矩阵的维数是什么了。
矩阵的秩就是矩阵中非零子式的最高阶数,简单来说,就是把矩阵进行初等行变换之后有非零数的行数。例如,对一个3*5矩阵进行初等行变换,最后变换成形如:
┌ 1 1 1 0 3 ┐
│ 0 0 2 3 0 │
└ 0 0 0 0 0 ┘
这样的阶梯型矩阵后,数数其中非零行的行数就能知道矩阵的秩有多少了。显然,其中第一、二行为非零行,一共有两行,所以秩r=2,也就是原矩阵维数为2。
我们在用matlab提语音特征后,一般特征矩阵的列数看做是特征的维数
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a =
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
就上面这样一个矩阵而言,它有3行5列
第一维:行维,即行向,也即垂直方向,维数为3,就矩阵a而言
第二维:列维,即列向,也即水平方向,维数为5
第三维:页,类似课本的一页一页,每一页是个平面,可以放一个类似a的二维矩阵
第四维:没有其他名字了,就是一个抽象的概念
第五维:类似第四维,
。。
假设我利用ones函数得到一个矩阵
b=ones(4,5,3);
那么这个4就对应矩阵第一维的维数,如上所言,就是说b有4行
同理5就是说有5列,3就是说有3页
这是matlab里对矩阵维数的解释,希望对你有所帮助
满意请采纳,谢谢
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就上面这样一个矩阵而言,它有3行5列
第一维:行维,即行向,也即垂直方向,维数为3,就矩阵a而言
第二维:列维,即列向,也即水平方向,维数为5
第三维:页,类似课本的一页一页,每一页是个平面,可以放一个类似a的二维矩阵
第四维:没有其他名字了,就是一个抽象的概念
第五维:类似第四维,
。。
假设我利用ones函数得到一个矩阵
b=ones(4,5,3);
那么这个4就对应矩阵第一维的维数,如上所言,就是说b有4行
同理5就是说有5列,3就是说有3页
这是matlab里对矩阵维数的解释,希望对你有所帮助
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矩阵维数就是其行向量的个数,数一数有多少行就是几维。例子不好书写...
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