内容简介：本章节的内容涉及线性代数的知识，读者应该先去了解，如不了解也可略过本章，无影响在线性代数中我们解方程组的办法一般都是用高斯消去法，即为了找到 x1,x2,x3…的解，我们首先把他们对应的系数作为一个矩阵，称为系数矩阵，然后将等式右边的常数作为常数项矩阵放在系数矩阵的右边作为增广矩阵，通过增广矩阵简化为行阶梯形求得 x1,x2,x3…matlab 给我们提供了高斯消去法的函数
线性回归方程式与线性系统
本章节的内容涉及线性代数的知识，读者应该先去了解，如不了解也可略过本章，无影响
Gaussian Elimination
在线性代数中我们解方程组的办法一般都是用高斯消去法，即为了找到 x1,x2,x3…的解，我们首先把他们对应的系数作为一个矩阵，称为系数矩阵，然后将等式右边的常数作为常数项矩阵放在系数矩阵的右边作为增广矩阵，通过增广矩阵简化为行阶梯形求得 x1,x2,x3…
matlab 给我们提供了高斯消去法的函数 rref() ，其调用格式为： rref([a b]) ，其中 a 是系数矩阵，b 是常数项矩阵
a = [1 2 1;2 6 1;1 1 4]; b = [2 ; 7 ; 3]; R = rref([a b])
这样一目了然我们就知道
x1 = -3 , x2 = 2 , x3 = 1
\
方程组可以抽象为 Ax=b ，其中 A 是系数矩阵，b 是常数项矩阵，那么我们直接下命令 x=A\b
a = [1 2 1 ; 2 6 1 ; 1 1 4]; b = [2 ; 7 ; 3]; x = a \ b
以上所述就是小编给大家介绍的《*Matlab—线性回归方程式与线性系统》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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嵌入式系统软件设计中的常用算法
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