1
E=eye(3)
E =
R=rand(3,2)
R =
O=zeros(2,3)
O =
S=diag([1,2])
S =
A=[E R; O S]
A =
B= A^2
B =
B1=[E R+R*S; O S^2]
B1 =
2
H=hilb(5)
H =
P= pascal(5)
P =
Hh=det(H)
Hh =
3.7493e-12
Hp=det§
Hp =
Th=cond(H,1)
Th =
9.4366e+05
Tp=cond(P,1)
Tp =
上面是H P 的1-范数下的条件数
下面是H P 的2-范数下的条件数
Th=cond(H)
Th =
4.7661e+05
Tp=cond§
Tp =
8.5175e+03
% 下面是H P 的∞-范数下的条件数
Th=cond(H,inf)
Th =
9.4366e+05
Tp=cond(P,inf)
Tp =
由结果可知，三种条件数TP均小于TH，故帕斯卡矩阵更好，条件数越大，矩阵越病态 。
4
A=[1/2,1/3,1/4;1/3,1/4,1/5;1/4,1/5,1/6]
A =
B=[0.95;0.67;0.52]
B =
x=inv(A)*B
x =
%5-2
B=[0.95;0.67;0.53]
B =
x=inv(A)*B
x =
-6.6000
6.6000
%b
%b3相对变化很小，解相对变化很大
%5-3
%1-范数的条件数
cond(A,1)
ans =
2.0150e+03
%2-范数的条件数
cond(A)
ans =
1.3533e+03
%∞-范数的条件数
cond(A,inf)
ans =
2.0150e+03
%A的条件数较小，较好的矩阵
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