对一个矩阵取对数

A=randint(64,64,[0255]);B=reshape(A,8,8,64);dt=[];fork=1:64b=dwt(B(:,:,k),'haar');dt=[dtb(1)];end;re

|A-λE|=(2-λ)(3-λ)^2.所以A的特征值为2,3,3(A-2E)X=0的基础解系为a1=(1,0,0)'.(A-3E)X=0的基础解系为a2=(0,1,0)',a3=(-2,0,1)'.

1.所有特征根都不相等,那么不用说,绝对可以对角化2.有等根,只需要等根（也就是重特征值）对应的那几个特征向量是线性无关的,那么也可以对角化,如果不是,那么就不能了.综合起来是说的：有n个线性无关的特

如果a^n=b,那么logab=n.其中,a叫做“底数”,b叫做“真数”,n叫做“以a为底b的对数”.相应地,函数y=logaX叫做对数函数.零和负数没有对数.底数a为常数,其取值范围是(0,1)∪(

看你以什么为底数了,假设底数为2,A列为你的整数数据数列,B列为你要取的对数数列.先选取B1单元格,输入公式=LOG(A1,2),再拖动单元格让B列的单元格都使用公式即可.如果底数为其他数,那把2替换

你的行没有输入,应该是P_test=P[,1:60].如果只写1:60,matlab会认为是按位置从第一个元素开始先按列提取,再按行提取.找本matlab的书看吧,一般前几章就会有这部分内容.

n级矩阵A可对角化＜=＞A的属于不同特征值的特征子空间维数之和为n.实际判断方法：（1）先求特征值,如果没有相重的特征值,一定可对角化；（2）如果有相重的特征值λk,其重数为k,那么你通过解方程（λk

a([1,3,4],[2,3,6])

对数函数其实就是指数函数的反函数,所以如果不用计算器的话,只能求比较特殊的,比如log以2为底,真数是4,其实求的就是2的多少次幂是4,所以log24=2,同理,求log以2为底,真数是16,就是求2

在工作文件窗口中选取Genr打开生成序列对话框.在打开的生成新序列对话框中,输入生成新序列的方程,然后点OK.此时生成的ly是y的自然对数.用同样的方法生成lnx.然后进行最小二乘估计.

y=a^xlny=ln(a^x)=xlnalgy=lg(a^x)=xlga

log是非常重要地特别是在计量之中经常会用到细说如下：y=x是说x增长1单位Y也增长一个单位y=logx是说x增长一个单位y增长百分之多少有个这么个意思

|A-λE|=1-λ-1-222-λ-2-2-11-λc1+c3-1-λ-1-202-λ-2-1-λ-11-λr3-r1-1-λ-1-202-λ-2003-λ=(-1-λ)(2-λ)(3-λ).所以A

序列分析中,常常还有会序列相关的问题,这样直接进行参数估计,估计量是无效的,取对数可以有效的改善自相关的问题,有时候用来降幂,把非线性的变换为线性、还有就是做宏观经济分析,参数过大,取对数,把值变小,

取了对数之后,左右两边都变成了新的复合函数,如左边变成u=lny,y=lnx这样的复合关系.求导时,自然从最外层的函数关系求导,得到1/y.因为是对x求导,y仍然是x的函数,所以还得继续再导一次,得y

fa=(x.*st(2:end)-y.*st1(2:end))./((st(2:end)).^2+(st1(2:end):1).^2);%这样改就好了再问：大虾，式子对了，可是后边plot还是有问题啊

首先根据原始数据画出草图来,看草图的形状先大致猜测函数的类型如果看到图中曲线上升很快,类似于y=ax^b的函数形式取对数（适当的底数）lny=lna+blnx这样将指数函数化成一次线性函数,更方便画图

解题思路：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反解题过程：同底的对数，真数相同时，对数相等；底大于1时，真数大的对数也大；底小于1时，则相反最终答案：略

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型.W=C×exp(bE)×exp(cX)×μ为了回归分析,就左右取对数,如此连乘变成连加也就是线性.等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了.取对数是计

a=[10100;10010];log10(a)ans=1221