Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 15 стр.

              Лабораторная работа № 2
         Массивы, структуры, ячейки
          и классы системы MATLAB
   Цель работы: изучение принципов работы с матрицами, структу-
рами, ячейками и классами в MATLAB, а также приобретение навы-
ков их применения для построения моделей нейронных сетей и их
исследования.

               Теоретические сведения
     Векторы, матрицы и многомерные массивы
   В системе MATLAB любые данные представляются только в виде
массивов: одномерных (векторов), двумерных (матриц) и многомер-
ных любой размерности.
   Система MATLAB выполняет сложные и трудоемкие операции
над векторами и матрицами даже в режиме прямых вычислений без
какого-либо программирования. Поддерживается множество опера-
ций над матрицами, таких как:
   1. Создание матриц с заданными свойствами: ones, zeros, rand;
   2. Конкатенация матриц: cat (dim, А, В), cat (dim, A1, A2, A3, ...);
   3. Перестановка элементов: fliplr, flipud, perms;
   4. Вычисление произведений и суммирование: prod, cumprod,
sum;
   5. Поворот: rot 90(A), rot 90(A,k);
   6. Выделение треугольных частей матриц: tril (x), tril (x,k), triu ;
   7. Вычисление сопровождающей матрицы: compan;
   8. Матричные операции векторной алгебры: cand, det, rank, norm;
   9. Операции с многомерными массивами: +, -, *, .*, /, ./, ^, .^ .
   Интересно отметить, что даже обычные числа и переменные в
MATLAB рассматриваются как матрицы размера 1х1, что дает еди-
нообразные формы и методы проведения операций над обычными
числами и массивами. Данная операция называется векторизацией.


                                  15