矩阵的指数运算规则是怎样的？
一般有以下几种方法1.先计算A2，A3找规律,然后用归纳法证明2.若r(A)=1,则A=αβ^T,A^n=(β^Tα)^(n-1)A注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)3.分拆法:A=B+C,BC=CB,用二项式公式展开适用于 B^n 易计算,C的低次幂为零:C2或 C3 = 0.
1.用对角化 A=P^-1diagPA^n = P^-1diag^nP
matlab怎么求矩阵指数函数的图像？
在MATLAB中，可以使用expm函数来计算矩阵的指数函数，然后使用meshgrid和mesh函数来绘制矩阵指数函数的图像。
具体步骤如下：
1.定义一个方阵A作为指数函数的参数，可以根据需要自行定义。
2.使用expm函数计算矩阵A的指数函数，结果保存在变量B中。
3.使用meshgrid函数生成横纵坐标的网格点，例如[X,Y] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10)。
4.根据网格点的坐标和B的值，使用mesh函数绘制矩阵指数函数的图像，例如mesh(X, Y, real(B))。
完整的MATLAB代码如下所示：
% 定义方阵A
A = [1 2; 3 4];
% 计算A的指数函数
B = expm(A);
% 生成横纵坐标的网格点
[X,Y] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10);
% 绘制矩阵指数函数的图像
mesh(X, Y, real(B));
运行以上代码，即可得到矩阵指数函数的图像。需要注意的是，矩阵指数函数的图像通常是3D图像，其中x轴和y轴表示网格点的横纵坐标，z轴表示矩阵指数函数的值。
惯性指数怎么求给一个矩阵怎么算
把二次型f所化得的标准二次型的平方项的系数中，正的个数和负的个数分别称为f的正惯性指数和负惯性指数。
用矩阵的语言来表述即：与一个给定的实对称矩阵A合同的对角矩阵的对角线元素中，正的个数和负的个数是由A确定的，把这两个数分别称为A的正惯性指数和负惯性指数。合同于A的规范对角矩阵是唯一的，其中的自然数p，q就是A的正，负惯性指数。
例如：
1、将对称矩阵通过合同变换化为对角型，对角线上的正数的个数就是正惯性指数，负数的个数就是负惯性指数。
2、求出矩阵的特征值，正特征值的个数就是正惯性指数，负特征值的个数就是负惯性指数。
3、转换为二次型，化为标准型考察。
在matlab运行时警告指数超过矩阵维度。应该是调用子函数distance时出错了，求帮忙！！
- I=imread(TestImage);w=tuxiangchuli(TestImage);thin=w;txy=point(thin);[w,txy]=guanghua(thin,txy);thin=w;txy=cut(thin,txy);[pxy3,error2]=last1(thin,8,txy,60)error=1;num=20;cxy=pxy3;d=distance(cxy(1,1),cxy(1,2),num,thin);qq=d;cnt1=0;cnt2=0;cnt3=0;cnt4=0;for i=1:25*24if(abs(ceil(qq(i))-ceil(zz1(i)))20)cnt1=cnt1+1;endend子程序：function d=distance(x0,y0,num,thin)num2=fix(num5);for i=1:num2 [error,a,b]=walk(thin,x0,y0,5*i); if error~=1 d(i)=sqrt((a-x0)^2+(b-y0)^2); else break; endend
- 超过矩阵维度
matlab指数超过矩阵维度
- 我在MATLAB中导入TXT数据后构成矩阵A（矩阵A有13列，N多行，每一行数据用空格分开的），然后用 x = A(:,1);y = A(:,2);plot(x,y);这段指令来绘图，结果显示。Index exceeds matrix dimensions.请问有什么解决办法吗？图片中只显示了矩阵的一小部分，真的有超多行。
- 你读入到matlab中矩阵A显示的是多少行*多少列。是不是matlab中就是xx行*1列所以A(:,3)就超出数组维度了你读入的明明就是字符串吧……
非对称矩阵的二次型实对称化后惯性指数会变么
- 这道题的第二问，通过实对称化A解出来f（x）=x^TA^2x的正惯性系数是3，通过直接算出A^2后再实对称化，解出来的特征值就含0了，请问这是为什么
- 1、含平方项的情形用配方法化二次型f(x1,X2,X3)=X1^2-2X2^2-2X3^2-4X1X2+12X2X3为标准形解: f=x1^2-2×2^2-2×3^2-4x1x2+12x2x3 –把含x1的集中在第一个平方项中, 后面多退少补 = (x1-2×2)^2 -6×2^2-2×3^2+12x2x3 –然后同样处理含x2的项 = (x1-2×2)^2 -6(x2-x3)^2+4×3^2 2、不含平方项的情形比如 f(x1,x2,x3) = x1x2+x2x3 令 x1=y1+y2, x2=y1-y2 代入后就有了平方项, 继续按第一种情形处理 3、特征值方法写出二次型的矩阵求出矩阵的特征值求出相应的特征向量矩阵半正定和正定判定：实对称矩阵A正定 A合同于单位矩阵 A的特征值都大于0 XAX的正惯性指数 = n A的顺序主子式都大于0 实对称矩阵A半正定 A合同于分块矩阵(Er,O; O,O) , rA的特征值都大于等于0, 且至少有一个特征值等于0 XAX的正惯性指数 p n.
