矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q\(U\b)РРРР（4）cholesky分解类似。Р2、特征值РD＝eig（A）返回A的所有特征值组成的矩阵。[V,D]=eig(A),还返回特征向量矩阵。Р3、A＝U×S×UT，[U,S]=schur(A).其中S的对角线元素为A的特征值。Р4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的，其具体操作函数如下：Рconv 多项式的乘法Рdeconv 多项式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余数Рpoly 求多项式的系数（由已知根求多项式的系数）Рpolyeig 求多项式的特征值РPolyfit（x，y，n） 多项式的曲线拟合，x，y为被拟合的向量，n为拟合多项式阶数。Рpolyder 求多项式的一阶导数，polyder（a，b）返回ab的导数Р[a,b]＝polyder（a，b）返回a/b的导数。Рpolyint РРР多项式的积分Рpolyval 求多项式的值Рpolyvalm 以矩阵为变量求多项式的值Рresidue 部分分式展开式Рroots 求多项式的根（返回所有根组成的向量）Р注：用ploy（A）求出矩阵的特征多项式，然后再求其根，即为矩阵的特征值。Р5、插值常用的插值函数如下：Рgriddata 数据网格化合曲面拟合РGriddata3 三维数据网格化合超曲面拟合Рinterp1 一维插值（yi=interp1(x,y,xi,’method’)Method=nearest/linear/spline/pchip/cubicРInterp2 二维插值zi=interp1(x,y,z,xi,yi’method’),bilinearРInterp3 三维插值Рinterpft 用快速傅立叶变换进行一维插值，help fft。Рmkpp 使用分段多项式Рspline
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