terminos nuevos de matlab

alumno :garcia limay edwin I-B


norma de un vector:
La función norm(x,p) de MATLAB permite calcular cualquiera de estas normas (por defecto, p=2). Adicionalmente, el parámetro p=−∞ permite calcular mink |xk|.

Ejercicio 1 Aplique la función norm(x,p) con p=1, 2, ∞, −∞ al vector x=[1,2,3,4].

A su vez, si A es una matriz m × n, la norma ||·||p inducida se define como
||A||p=
max
x ¹ 0
||Ax||/||x||.

En particular,
||A||1=
max
1 £ j £ n
m
å
i=1
|aij| , ||A||¥=
max
1 £ i £ m
n
å
i=1
|aij| .

MATLAB entiende el comando norm(x,p) aplicado a una matriz para los parámetros p=1, 2, ∞.
producto de vectores:
Es una operacion en matlab que sirve para graficar la multipplicacion entre vectores de diferentes funciones
Debido a la notación empleada , el producto escalar de dos vectores a menudo recibe el nombre de producto punto o producto interno de los vectores. Se puede advertir fácilmente que el producto escalar de dos n-vectores es un escalar. A fin de que se puede hacer el cálculo del producto escalar de A y B es necesario que A y B tengan el mismo número de componentes.
determinante de una matriz:
La función det permite calcular el determinante de una matriz en Matlab, por ejemplo el siguiente código en Matlab calcula el determinante de una matriz:

>> A = [1 1 1 -1; 1 1 -1 1; 1 -1 1 1; -1 1 1 1];

>> det(A)
rango de una matriz:
La función rank permite calcular el rango de una matriz en Matlab, por ejemplo el siguiente código en Matlab calcula el rango de una matriz:

>> A = [ 1 1 2; 2 -1 1; 0 1 1; 1 0 1]
A =
1 1 2 2 -1 1 0 1 1 1 0 1
>> rank(A)
ans =
2
forma canonica de una matriz:
es la forma de la matriz de un endomorfismo de espacios vectoriales en cierta base asociada a la descomposición en suma directa de subespacios invariantes bajo dicho endomorfismo.
vectores propios:
Los vectores propios de las transformaciones lineales son vectores[1] que, o no se ven afectados por la transformación o se ven multiplicados por un escalar, y por tanto no varían su dirección.
valor propio:
El valor propio de un vector propio es el factor de escala por el que ha sido multiplicado.