| 函数 |
说明 |
| /或\ |
矩阵除法中的左除或右除，可以用于求解线性方程组 |
| accumarray(ind,val) |
累加创建数组 |
| A^n |
求解矩阵A的n次幂 |
| balance(A) |
将矩阵A进行缩放以提高其特征值的精度 |
| [V,D]=cdf2rdf(V,D) |
将复数对角矩阵转换为两个实数对角矩阵 |
| chol(A) |
对矩阵A进行Cholesky因式分解 |
| cholinc(A,DropTol) |
对矩阵A进行不完全的Cholesky因式分解，DropTol指定分解误差 |
| cholinc(A,Options) |
对矩阵A进行不完全的Cholesky因式分解，Options为包含3个分量的结构体 |
| cholupdate(R,X) |
Cholesky因式分解的秩1升级 |
| cond(A) |
利用奇异值分解求矩阵A的范数 |
| condest(A) |
求矩阵A的范数1的条件数估计 |
| [V,D,s]=condeig(A) |
求矩阵A与重特征值相对应的条件数 |
| det(A) |
求矩阵的行列式 |
| dmperm(A) |
求矩阵A进行Dulmage-Mendelsohn排列 |
| eig(A) |
求矩阵A的特征值和特征向量 |
| [V,D]=eig(A) |
求矩阵A的特征向量矩阵（V）和特征值对角矩阵（D） |
| expm(A) |
矩阵指数函数 |
| funm(A) |
矩阵通用函数 |
| gsvd(A,B) |
求矩阵A的广义奇异值 |
| [U,V,X,C,S]=gsvd(A) |
求矩阵A进行广义奇异值分解 |
| hess(A) |
求矩阵A的Hessenburg标准型 |
| inv(A) |
求矩阵A的逆 |
| linsolve(A,y,options) |
快速求解方程组Ax=y，其中A的结构由options条件给定 |
| logm(A) |
矩阵的对数运算 |
| lscov(A,y,V) |
已知数据的协方差矩阵（V），求线性方程组的最小二乘解 |
| lsqnonneg(A,y) |
求线性方程组的非负最小二乘解 |
| [L,U,P]=lu(A) |
对矩阵A进行LU分解 |
| minres(A,y) |
利用最小残差方法求线性方程组的解 |
| norm(A,type) |
求矩阵或向量（由type指定）的范数 |
| null(A) |
求A的零空间 |
| orth(A) |
求A的正交空间 |
| pinv(A) |
求A的伪逆矩阵 |
| planerot(X) |
求X进行平面旋转 |
| ploy(A) |
求A的特征多项式 |
| polyeig(A0,A1,...) |
多项式的特征值解 |
| polyvalm(A) |
求A的矩阵多项式 |
| qr(A) |
对A进行正交三角分解 |
| qrdelete(Q,R,J) |
从QR分解中删除行或列 |
| qrinsert(Q,R,J,X) |
在QR分解中插入行或列 |
| qz(A,B) |
广义特征值问题求解 |
| rank(A) |
利用奇异值分解求A的秩 |
| rcond(A) |
对A进行LAPACK倒数条件估计 |
| rref(A) |
将矩阵A变换为行阶梯型 |
| rsf2csf(A) |
将A由实块对角阵转换为复块对角阵 |
| schur(A) |
对矩阵A进行Schur分解 |
| sqrtm(A) |
求矩阵A的平方根 |
| subspace(A,B) |
求两个子空间A和B之间的角度 |
| svd(A) |
求矩阵A的奇异值 |
| [U,S,V]=svd(A) |
对A进行奇异值分解 |
| trace(A) |
求矩阵A的迹（即对角线元素之和） |
