标准值乘上随机值组成的矩阵 得到随机矩阵
n>2时，有很多不同的n阶魔方矩阵
最后一列为向量的零次方，即全为1. 其他各列是 其后列与倒数第二列的点乘积
希尔伯特矩阵是著名的病态矩阵，即任何一个矩阵元素发生较小的变化，整个矩阵的值及逆矩阵都会发生很大变化，病态程度与矩阵阶数呈正相关
帕斯卡矩阵的第一行和第一列的元素均为1，其余位置的元素是该元素的左边元素上边元素的和，即 P(i，j)=P(i-1,j)P(i,j-1)
利用 pascal(n) 函数生成 n阶帕斯卡矩阵
只有指定的对角线上有非零元素的矩阵称为对角矩阵（对角线上元素相等称为数量矩阵，元素都为1 称为单位矩阵）
用一个对角矩阵和已知矩阵构建一个矩阵时，相当于用对角线上的第一个元素乘上已知矩阵的第一行，以此类推。如下
要将A的各列元素分别乘上对角矩阵的对角线元素，可以用对角矩阵右乘已知矩阵 即 A*D
1.上三角矩阵：矩阵的对角线以下的元素全为零的矩阵
2.提取矩阵的下三角矩阵的函数是tril函数，其用法与triu函数一致 up和low1.转置运算是将矩阵的行变成列
2.转置运算符是 小数点后接单引号，即（.’）
3.共轭转置，其运算符号是单引号，即（‘）在专制的基础上还要计算每个元素的复共轭左右 前后列一一对应翻转 上下 前后行 left right up down
1.对于一个矩阵A，如果存在一个预期同阶的矩阵B，使得AB=BA=I (I为单位矩阵)，则称A和B互为单位矩阵 2.矩阵求逆 inv(A) 函数
矩阵求取范数的函数调用形式与向量的应用方式一致
用鼠标拖动绿色的单位向量x绕原点转动，图中同步出现蓝色的Ax向量。Ax的大小和方向均在变化，而且Ax的方向与x不一定相同，在变化过程中，x与Ax共线的位置称为特征方向。在特征方向上，有Ax=λx。这时，矩阵的乘法问题就简化成数的乘法问题
A=sparse(S)将矩阵S转化成稀疏存储方式的矩阵A S=full(A)将矩阵A转化成完全存储方式的矩阵S
用sparse函数将矩阵中非零元素及其所在行列的位置表示出来，从而产生其稀疏存储方式
以下三张ppt简述稀疏带状