Матлаб обратная матрица: Сообщество Экспонента

Сообщество Экспонента

• вопрос
• 06.04.2023

Цифровая обработка сигналов

Добрый день, уважаемые участники форума! Подскажите, пожалуйста, как можно забрать те данные, по которым был построен график спектра сигнала? Они мне нужны для дальнейшей нормировки в excel.

Добрый день, уважаемые участники форума! Подскажите, пожалуйста, как можно забрать те данные, по которым был построен график спектра сигнала? Они мне нужны для дальнейшей нормировки в excel.

• вопрос
• 04.04.2023

Цифровая обработка сигналов

  End

  End

1 Ответ

• вопрос
• 02.04.2023

Другое

Добрый день/вечер! подскажите, пожалуйста, как настроить матлаб чтобы можно было работать с ним удаленно. то есть он развернут на одной ПЭВМ, а мне нужно подключится с другой ПЭВМ, но не к виндоус чер…

Добрый день/вечер! подскажите, пожалуйста, как настроить матлаб чтобы можно было работать с ним удаленно.

то есть он развернут на одной ПЭВМ, а мне нужно подключится с другой ПЭВМ, но не к виндоус чер…

• Публикация
• 29.03.2023

Глубокое и машинное обучение(ИИ)

Но давайте будем честными, для не технических менеджеров продуктов, дизайнеров и предпринимателей, внутреннее устройство ChatGPT может показаться как волшебный черный ящик. Не волнуйтесь! В этой статье я постараюсь объяснить технологию и модель, лежащие в осно…

Это перевод статьи: https://bootcamp.uxdesign.cc/how-chatgpt-really-works-explained-for-non-technical-people-71efb078a5c9

Автор: Guodong (Troy) Zhao

Выход ChatGPT, созданного OpenAI в конце прошлого года, был явлением феноменальным — даже моя бабушка спрашивает об этом. Его возможности генерировать язык, похожий на человеческий, вдохновляют людей экспериментировать с его потенциалом в различных продуктах. Его крайне успешный запуск даже поставил давление на гигантов технологической отрасли, таких как Google, чтобы спешить выпустить свою собственную версию ChatGPT.

• ИИ
• ChatGPT
• OpenAI
• Искусственный интеллект
• NLP
• GPT

29.03.2023

• вопрос
• 27.03.2023

Цифровая обработка сигналов, Системы связи, Математика и статистика, Автоматизация испытаний, Встраиваемые системы, Радиолокация, Другое, Изображения и видео

Прошу помочь в реализации программы написанной в AppDesigner.  оптический волновод , входные параметры, законы геометрической оптики , построение мод (волн) учитывая вышеперечисленные параметры,…

Прошу помочь в реализации программы написанной в AppDesigner.  оптический волновод , входные параметры, законы геометрической оптики , построение мод (волн) учитывая вышеперечисленные параметры,…

• оптика
• Оптические системы
• Волоконная оптика

27.03.2023

• вопрос
• 23. 03.2023

Глубокое и машинное обучение(ИИ), Математика и статистика

Задача восстановления тока ТТ в режиме насыщения. Имеется 3 строки данных: эталонный ток i1; измеренный i2 и расчетный намагничивающий ток iµ. На вход ТТ подается i1. На выходе получае…

Задача восстановления тока ТТ в режиме насыщения. Имеется 3 строки данных: эталонный ток i1; измеренный i2 и расчетный намагничивающий ток iµ. На вход ТТ подается i1. На выходе получае…

4 Ответа

• нормализация
• масштабирование

23.03.2023

• вопрос
• 22.03.2023

Цифровая обработка сигналов, Автоматизация испытаний, Другое

Добрый вечер.Не получается реализовать low-pass фильтр в Simulink, но обо всём по порядку. Я пытаюсь сделать модель синхронного детектирования газов, в реальности установка такая: треугольный сигнал 2…

Добрый вечер.Не получается реализовать low-pass фильтр в Simulink, но обо всём по порядку. Я пытаюсь сделать модель синхронного детектирования газов, в реальности установка такая: треугольный сигнал 2…

1 Ответ

• MATLAB
• Simulink

22.03.2023

• вопрос
• 22.03.2023

Другое

Добрый день, не могли бы Вы подсказать, как я могу получить необходимое расширение в матлаб.

Добрый день, не могли бы Вы подсказать, как я могу получить необходимое расширение в матлаб.

• вопрос
• 21.03.2023

Робототехника и беспилотники, Системы управления, Электропривод и силовая электроника, Другое

Добрый день! Помогите, пожалуйста, необходимо создать какую-нибудь модель связанную с автомобилем. Возможно систему топлива, либо связанную с электротехникой, либо что-то другое.

Добрый день! Помогите, пожалуйста, необходимо создать какую-нибудь модель связанную с автомобилем. Возможно систему топлива, либо связанную с электротехникой, либо что-то другое.

13 Ответов

• автомобильные системы
• автомобиль

21.03.2023

• вопрос
• 14.03.2023

Изображения и видео

Здравствуйте, подскажите пожалуйста в чем может быть ошибка «Undefined function ‘wnr’ for input arguments of type ‘double'».  %Restoring an image with a Wiener filter len = 21; theta = 11; % Clas…

Здравствуйте, подскажите пожалуйста в чем может быть ошибка «Undefined function ‘wnr’ for input arguments of type ‘double'».  %Restoring an image with a Wiener filter len = 21; theta = 11; % Clas…

5 Ответов

Моделирование систем — тест 11

Главная / Алгоритмы и дискретные структуры / Моделирование систем / Тест 11

Упражнение 1:

---

Номер 1

Когда линейная модель наблюдений  будет моделью неполного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) когда число входных переменных меньше числа выходных&nbsp

&nbsp(2) когда ранг матрицы регрессоров меньше числа коэффициентов модели&nbsp

&nbsp

(3) когда вектор наблюдений линейно независим от входных переменных&nbsp

&nbsp(4) когда детерминант информационной матрицы равен нулю&nbsp

&nbsp(5) когда детерминант информационной матрицы не равен нулю&nbsp

---

Номер 2

Как называют обобщенную обратную матрицу?

Ответ:

&nbsp(1) вырожденной матрицей&nbsp

&nbsp(2) сингулярной обратной матрицей&nbsp

&nbsp(3) g-обратной матрицей&nbsp

&nbsp(4) разреженной матрицей&nbsp

---

Номер 3

Как называют уравнение, из которого определяют коэффициенты линейной модели наблюдений?

Ответ:

&nbsp(1)

характеристическим&nbsp

&nbsp(2) квадратным&nbsp

&nbsp(3) нормальным&nbsp

&nbsp(4) приведенным&nbsp

---

Номер 4

Если в уравнении линейной модели наблюдений учитываются случайные помехи, то каким должно быть их математическое ожидание?

Ответ:

&nbsp(1) положительным&nbsp

&nbsp(2) отрицательным&nbsp

&nbsp(3) нулевым&nbsp

&nbsp(4) не имеет значения&nbsp

---

Упражнение 2:

---

Номер 1

Почему традиционными методами не может быть решено уравнение относительно неизвестных коэффициентов линейной модели наблюдений?

Ответ:

&nbsp

(1) потому что недостаточно наблюдений&nbsp

&nbsp(2) потому что детерминант информационной матрицы равен нулю&nbsp

&nbsp(3) потому что детерминант информационной матрицы не равен нулю&nbsp

&nbsp(4) потому что информационная матрица является вырожденной&nbsp

&nbsp(5) потому что информационная матрица является невырожденной&nbsp

---

Номер 2

В каком случае применяется обобщенная обратная матрица?

Ответ:

&nbsp(1) когда коэффициенты при неизвестных параметров линейных уравнений наблюдений образуют сингулярную матрицу&nbsp

&nbsp(2) когда коэффициенты при неизвестных параметров линейных уравнений наблюдений образуют несингулярную матрицу&nbsp

&nbsp(3) когда необходимо упростить расчеты по поиску неизвестных параметров линейных уравнений наблюдений&nbsp

&nbsp(4) когда коэффициенты при неизвестных параметров линейных уравнений наблюдений являются случайными и не подчиняются нормальному распределению&nbsp

---

Номер 3

В каком случае числовая матрица R будет идемпотентной?

Ответ:

&nbsp(1) если где Е — единичная матрица&nbsp

&nbsp(2) если где Т — символ транспонирования&nbsp

&nbsp(3) если &nbsp

&nbsp

(4) если &nbsp

---

Номер 4

Какое основное свойство обобщенной обратной матрицы ?

Ответ:

&nbsp(1) , где матрица S произвольного ранга&nbsp

&nbsp(2) &nbsp

&nbsp(3) &nbsp

&nbsp(4) &nbsp

---

Упражнение 3:

---

Номер 1

В каком случае матрица регрессоров будет матрицей неполного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) если хотя бы один из ее столбцов будет линейно зависим от любого другого столбца&nbsp

&nbsp(2) если все столбцы будут линейно независимы&nbsp

&nbsp(3) если все строки будут линейно независимы&nbsp

&nbsp(4) если один из столбцов будет нулевым&nbsp

---

Номер 2

Что означает линейная зависимость столбцов матрицы произвольного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) если хотя бы один из столбцов матрицы получен в результате возведения в квадрат любого другого&nbsp

&nbsp(2) если хотя бы один из столбцов матрицы получен в результате возведения в куб любого другого&nbsp

&nbsp(3) если хотя бы один из столбцов матрицы получен в результате умножения на постоянное число любого другого столбца&nbsp

&nbsp(4) если хотя бы один из столбцов матрицы получен в результате сложения всех элементов любого другого столбца с постоянным числом&nbsp

---

Номер 3

В каком случае квадратная числовая матрица Q будет симметричной?

Ответ:

&nbsp(1) если &nbsp

&nbsp(2) если где Т — символ транспонирования&nbsp

&nbsp(3) если &nbsp

&nbsp(4) если &nbsp

---

Номер 4

Какие  столбцы матрицы регрессоров используются при расчете обобщенной обратной матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) те, которые ненулевые&nbsp

&nbsp(2) те, из которых можно сформировать невырожденную матрицу&nbsp

&nbsp(3) те, из которых можно сформировать вырожденную матрицу&nbsp

&nbsp(4) произвольные&nbsp

&nbsp(5) те, из которых можно сформировать матрицу, имеющую соответствую-щую обратную&nbsp

---

Упражнение 4:

---

Номер 1

Если ранг матрицы регрессоров равен k, то, как он изменится в случае создания линейной зависимости двух строк этой матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) станет равным k + 1&nbsp

&nbsp(2) станет равным нулю&nbsp

&nbsp(3) станет равным k — 1&nbsp

&nbsp(4) не изменится&nbsp

&nbsp(5) станет равным 2k&nbsp

---

Номер 2

Что означает линейная зависимость строк матрицы произвольного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) если хотя бы одна из строк матрицы получена в результате возведения в квадрат любой другой&nbsp

&nbsp(2) если хотя бы одна из строк матрицы получена в результате возведения в куб любой другой&nbsp

&nbsp(3) если хотя бы одна из строк матрицы получена в результате деления на постоянное число любой другой строки&nbsp

&nbsp(4) если хотя бы одна из строк матрицы получена в результате вычитания из всех элементов любой другой строки постоянного числа&nbsp

---

Номер 3

Можно ли обращать квадратную матрицу при линейной зависимости только двух ее строк?

Ответ:

&nbsp(1) можно, если эти строки состоят из положительных чисел&nbsp

&nbsp(2) можно, если эти строки состоят из отрицательных чисел&nbsp

&nbsp(3) нельзя&nbsp

&nbsp(4) для обращения это не имеет значения&nbsp

&nbsp(5) можно, если квадратная матрица нижняя или верхняя треугольная&nbsp

---

Номер 4

Чему равен детерминант обобщенной обратной матрицы размера ?

Ответ:

&nbsp(1) равен целому неотрицательному числу&nbsp

&nbsp(2) равен нулю&nbsp

&nbsp(3) равен вещественному неотрицательному числу&nbsp

&nbsp(4) равен вещественному отрицательному числу&nbsp

&nbsp(5) детерминант такой матрицы рассчитывать нельзя&nbsp

---

Упражнение 5:

---

Номер 1

На какое число подматриц разбивают матрицу регрессоров для расчета обобщенной обратной матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) на две подматрицы&nbsp

&nbsp(2) на три подматрицы&nbsp

&nbsp(3) на четыре подматрицы&nbsp

&nbsp(4) на пять подматриц&nbsp

---

Номер 2

Как изменится линейное уравнение наблюдений неполного ранга, если к обеим частям уравнений применить оператор математического ожидания?

Ответ:

&nbsp(1) оно не изменится&nbsp

&nbsp(2) число слагаемых в правой части увеличится на единицу&nbsp

&nbsp(3) число слагаемых в правой части уменьшится на единицу&nbsp

&nbsp(4) левая часть станет равной нулю&nbsp

---

Номер 3

По какому вероятностному закону должны быть распределены элементы   случайного вектора, входящего в уравнение наблюдений неполного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) по закону Стьюдента&nbsp

&nbsp(2) по закону Гаусса&nbsp

&nbsp(3) по закону Пуассона&nbsp

&nbsp(4) по закону Вейбулла&nbsp

&nbsp(5) по закону Пирсона&nbsp

---

Номер 4

Чему равен ранг обобщенной обратной матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) равен числу неизвестных параметров линейной модели наблюдений&nbsp

&nbsp(2) равен нулю&nbsp

&nbsp(3) равен числу линейно независимых столбцов матрицы регрессоров&nbsp

&nbsp(4) равен числу, на единицу меньшего числа неизвестных параметров линейной модели наблюдений&nbsp

&nbsp(5) равен числу линейно независимых строк матрицы регрессоров&nbsp

---

Упражнение 6:

---

Номер 1

С помощью какой функции системы MATLAB определяется ранг прямоугольной матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) randg&nbsp

&nbsp(2) residue&nbsp

&nbsp(3) rank&nbsp

&nbsp(4) ranksum&nbsp

&nbsp(5) range&nbsp

---

Номер 2

Как можно определить размерность вектора наблюдений Y в системе MATLAB?

Ответ:

&nbsp(1) length(Y)&nbsp

&nbsp(2) size(Y, 1)&nbsp

&nbsp(3) size(Y, 2)&nbsp

&nbsp(4) schur(Y)&nbsp

---

Номер 3

Какая из перечисленных функций системы MATLAB может быть использована при расчете обобщенной обратной матрицы?

Ответ:

&nbsp(1) inv&nbsp

&nbsp(2) size&nbsp

&nbsp(3) length&nbsp

&nbsp(4) zeros&nbsp

&nbsp(5) range&nbsp

---

Номер 4

Какая функция системы MATLAB может быть использована для определения оценки вектора параметров линейной модели наблюдений неполного ранга?

Ответ:

&nbsp(1) step&nbsp

&nbsp(2) find&nbsp

&nbsp(3) eye&nbsp

&nbsp(4) eig&nbsp

&nbsp(5) exp&nbsp

---

Главная / Алгоритмы и дискретные структуры / Моделирование систем / Тест 11

Обратные матрицы — Версия Matlab

Обратные матрицы — Версия Matlab

Обратные матрицы

Загрузка файлов Matlab

Matlab часто требуется более одного файла «. m» для всех шагов в модуле. Необходимые файлы для этого модуля «упакованы» в один файл для скачивания. Если вы знаете, какой тип файла вам нужен и что с ним делать, вы можете скачать его прямо сейчас, выбрав из следующей таблицы. Если вы не уверены, пожалуйста, прочитайте подробные инструкции после таблицы.

Windows	Юникс/Линукс	Макинтош
inverse.zip (4K)	inverse.tar.gz (3K)
inverse.exe (27K)	инверсный.tar (20K)	inverse.sea.hqx (37K)

Инструкции по загрузке/распаковке файлов Matlab

Пожалуйста, выберите из следующего списка предпочтительную форму для загрузки. Затем сохраните загруженный файл в каталог по вашему выбору и следуйте инструкциям по его «распаковке».

• Самораспаковывающийся ZIP-файл для Windows (27K)
  • Сохранить с расширением .exe.
  • Запустите этот файл (дважды щелкните его имя).
  • Сохраните извлеченные файлы в каталоге по вашему выбору.
  Загрузите этот файл.
• Заархивированный файл для Windows — требуется программа zip/unzip (4K)
  • Сохранить с расширением .zip.
  • Запустите программу ZIP для Windows, чтобы распаковать архив.
  • Сохраните извлеченные файлы в каталоге по вашему выбору.
  Загрузите этот файл.
• Tared-файл для Unix/Linux (20K)
  • Сохраните файл inverse.tar.
  • В командном окне (не в окне Matlab) перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл, и введите команду
    смола xvfp инверсная.tar
  Загрузите этот файл.
• Заархивированный tar-файл для Unix/Linux (3K)
  • Сохраните файл inverse.tar.gz.
  • В командном окне (не в окне Matlab) перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл, и введите команду
    gunzip inverse. tar.gz
  • Затем введите команду
    tar xvfp inverse.tar
  Загрузите этот файл.
• Самораспаковывающийся архив на Макинтош (37K)
  • Сохраните файл inverse.sea.hqx.
  • Используйте утилиту StuffIt Expander для извлечения файлов. Или используйте утилиту BixHex для создания inverse.sea, а затем запустите это приложение для извлечения файлов.
  Загрузите этот файл.

После сохранения файлов .m выполните следующие действия:

1. Запустите Matlab.
2. Если вы сохранили свои файлы в каталоге, которого еще нет в пути Matlab, используйте addpath , чтобы добавить ваш каталог к ​​пути Matlab.
3. Откройте файл дневника в Matlab, чтобы сохранить свою работу.
4. Откройте первый файл для этого модуля, введя в командной строке Matlab:

   inverse1

5. Начните часть 1 модуля, нажав кнопку «Вперед» (или, если хотите, вернитесь к содержанию, нажав кнопку «Назад»).

---

модули на math.duke.edu

[Решено] обратная помощь, пожалуйста MATLAB: обратная квадратная матрица .В этом…

Получите больше от вашей подписки*

• Доступ к более чем 100 миллионам учебных ресурсов по конкретным курсам
• Круглосуточная помощь опытных наставников по более чем 140 предметам
• Полный доступ к более чем 1 миллиону решений для учебников

*Вы можете изменить, приостановить или отменить в любое время

Вопрос от mattbisgay

обратная помогите, пожалуйста

Текст транскрипции изображения

MATLAB: обратная квадратная матрица . В этом упражнении вы найдете обратную квадратную матрицу двумя способами, используя расширенную матрицу. и с помощью команды inv(). Создайте квадратную матрицу A. А = [1 2 3; 2 2 3; 1 0 1] Используйте следующее для просмотра значений как рациональных чисел, а не десятичных дробей. форматная крыса Создайте расширенную матрицу [A | I], используя единичную матрицу соответствующего размера. AugA = [Глаз(3)] Используйте команду rref(), чтобы уменьшить расширенную матрицу. [rowreducedAugA, pivotvarsAugA] = rref (AugA) Получить обратную матрицу A из сокращенной расширенной матрицы [I | Айнв]. Аргумент имеет две части, одна до запятой и одна после запятой. Двоеточие перед запятой, используемое с никакие дополнительные значения не захватят все строки из rowreducedAugA. Двоеточие после запятой включает значения каких столбцов должны быть получены из матрицы rowreducedAugA. rowreducedAugA ( : , 4:6) Используйте команду inv(), чтобы найти обратную матрицу A. инв (А) Используйте следующую матрицу для этой деятельности. 0 А = 2 1 -1 Скрипт Сохранить C Сбросить Документация по MATLAB 1 А = [1 0 -1;2 1 -5;1 -1 0] 2 форматная крыса 3 AugA = [Глаз (3) ] 4 [ rowreducedAugA , pivotvarsAugA] = rref (AugA) 5 Ainv1 = rowreducedAugA ( : , : ) Ainv2 = инв(Ainv1) Запустить скрипт ? Предыдущая оценка: пройдено 0 из 7 тестов Представлять на рассмотрение ? x Матрица A верна Ошибка при использовании инв. Матрица должна быть квадратной. Ошибка в решении (строка 6) Ainv2 = инв(Ainv1) Отзыв об ошибках ниже скрыт, так как эти ошибки могут быть связаны с исходной ошибкой. Показать отзыв x Матрица AugA верна x Используемая команда форматирования x Матрица rowreducedAugA верна * Вектор pivotvarsAugA верен x Матрица Ainv1 верна x Матрица Ainv2 верна

… Показать больше

Математика Статистика и вероятность матлаб КС 250

Ответ и объяснение

Решено проверенным экспертом

Ответил sb7982

s a molestie consequat, ultrices ac magna. Fusce dui lectus, congue vel laoreet ac, dictum vitae odio. Донец Аликет. Lorem ipsum dolor сидеть

ce dui lectus, congue vel laoreet ac, dictum vitae odio. Донец Аликет. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nam lacinia pulvinar tortor nec facilisis. Pellentesqu

Получите полный доступ к Course Hero

Изучите более 16 миллионов пошаговых ответов из нашей библиотеки

Подпишитесь, чтобы посмотреть ответ

Пошаговое объяснение

icitur laoreet. Nam risus ante, dapibus a molestie consequat, ultrices ac magna. Fusce dui lectus, congue vel laoreet ac, dictum vitae odio. Донец Аликет. Лорем ипсум дол

ultrices

usc

dictum vitae odio. Донец Аликет. Lorem ipsum

нг элит. Nam lacinia pulvinar tortor nec faci

нг элит. Nam lacinia pulvinar tortor nec faci

itur l

usce dui lectus, congue vel laoreet ac, dictum vitae odio.