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-MATLAB 是 MATrix LABoratory (矩阵实验室)的缩写,它是一种功能强大的数值计算语言,在工程和数学领域中应用广泛。
+MATLAB 是 MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写。
+它是一种功能强大的数值计算语言,在工程和数学领域中应用广泛。
-如果您有任何需要反馈或交流的内容,请联系本教程作者[@the_ozzinator](https://twitter.com/the_ozzinator)、[osvaldo.t.mendoza@gmail.com](mailto:osvaldo.t.mendoza@gmail.com)。
+如果您有任何需要反馈或交流的内容,请联系本教程作者:
+[@the_ozzinator](https://twitter.com/the_ozzinator)
+或 [osvaldo.t.mendoza@gmail.com](mailto:osvaldo.t.mendoza@gmail.com)。
```matlab
% 以百分号作为注释符
@@ -219,8 +222,9 @@ ctranspose(A) % 矩阵的共轭转置(对矩阵中的每个元素取共轭复
% 在运算符加上英文句点就是对矩阵中的元素进行元素计算
% 示例如下:
A * B % 矩阵乘法,要求 A 的列数等于 B 的行数
-A .* B % 元素乘法,要求 A 和 B 形状一致(A 的行数等于 B 的行数, A 的列数等于 B 的列数)
-% 元素乘法的结果是与 A 和 B 形状一致的矩阵,其每个元素等于 A 对应位置的元素乘 B 对应位置的元素
+A .* B % 元素乘法,要求 A 和 B 形状一致,即两矩阵行列数完全一致
+ % 元素乘法的结果是与 A 和 B 形状一致的矩阵
+ % 其每个元素等于 A 对应位置的元素乘 B 对应位置的元素
% 以下函数中,函数名以 m 结尾的执行矩阵运算,其余执行元素运算:
exp(A) % 对矩阵中每个元素做指数运算
@@ -230,7 +234,8 @@ sqrtm(A) % 对矩阵整体做开方运算(即试图求出一个矩阵,该
% 绘图
-x = 0:.10:2*pi; % 生成一向量,其元素从 0 开始,以 0.1 的间隔一直递增到 2*pi(pi 就是圆周率)
+x = 0:0.1:2*pi; % 生成一向量,其元素从 0 开始,以 0.1 的间隔一直递增到 2*pi
+ % 其中 pi 为圆周率
y = sin(x);
plot(x,y)
xlabel('x axis')
@@ -288,7 +293,10 @@ clf clear % 清除图形窗口中的图像,并重置图像属性
% 也可以用 gcf 函数返回当前图像的句柄
h = plot(x, y); % 在创建图像时显式地保存图像句柄
set(h, 'Color', 'r')
-% 颜色代码:'y' 黄色,'m' 洋红色,'c' 青色,'r' 红色,'g' 绿色,'b' 蓝色,'w' 白色,'k' 黑色
+% 颜色代码:
+% 'y' 黄色,'m' 洋红,'c' 青色
+% 'r' 红色,'g' 绿色,'b' 蓝色
+% 'w' 白色,'k' 黑色
set(h, 'Color', [0.5, 0.5, 0.4])
% 也可以使用 RGB 值指定颜色
set(h, 'LineStyle', '--')
@@ -328,7 +336,8 @@ load('myFileName.mat') % 将指定文件中的变量载入到当前工作空间
% 与脚本文件类似,同样以 .m 作为后缀名
% 但函数文件可以接受用户输入的参数并返回运算结果
% 并且函数拥有自己的工作空间(变量域),不必担心变量名称冲突
-% 函数文件的名称应当与其所定义的函数的名称一致(比如下面例子中函数文件就应命名为 double_input.m)
+% 函数文件的名称应当与其所定义的函数的名称一致
+% 比如下面例子中函数文件就应命名为 double_input.m
% 使用 'help double_input.m' 可返回函数定义中第一行注释信息
function output = double_input(x)
% double_input(x) 返回 x 的 2 倍
@@ -468,9 +477,11 @@ fliplr(A) % 将一个矩阵左右翻转
flipud(A) % 将一个矩阵上下翻转
% 矩阵分解
-[L, U, P] = lu(A) % LU 分解:PA = LU,L 是下三角阵,U 是上三角阵,P 是置换阵
-[P, D] = eig(A) % 特征值分解:AP = PD,D 是由特征值构成的对角阵,P 的各列就是对应的特征向量
-[U, S, V] = svd(X) % 奇异值分解:XV = US,U 和 V 是酉矩阵,S 是由奇异值构成的半正定实数对角阵
+[L, U, P] = lu(A) % LU 分解:PA = LU,L 是下三角阵,U 是上三角阵,P 是置换阵
+[P, D] = eig(A) % 特征值分解:AP = PD
+ % D 是由特征值构成的对角阵,P 的各列就是对应的特征向量
+[U, S, V] = svd(X) % 奇异值分解:XV = US
+ % U 和 V 是酉矩阵,S 是由奇异值构成的半正定实数对角阵
% 常用向量函数
max % 最大值