MATLAB的算术运算有两种不同类型：1）矩阵算术运算；2）阵列算术运算。
MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。
矩阵运算符和数组运营商是有区别的句点（.）符号。然而，由于加法和减法运算矩阵和阵列是相同的，操作者这两种情况下是相同的。
下表给出了运算符的简要说明：
操作符 | 描述 |
|---|---|
| 加法或一元加号。A B将A和B。A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。 |
- | 减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。可以从任意大小的矩阵中减去一个标量。 |
* | 矩阵乘法；是一个更精确的矩阵A和B的线性代数积，矩阵乘法对于非纯量A和B，列一个数必须等于B.标量可以乘以一个任意大小的矩阵的行数。 |
.* | 数组的乘法；A.*B是数组A和B的元素积，A和B必须具有相同的大小，除非A、B中有一个是标量。 |
/ | 斜线或矩阵右除法；B/A与B * inv（A）大致相同。更确切地说： B/A = (A'B')' |
./ | 矩阵右除法；矩阵A与矩阵B相应元素相除（A、B为同纬度的矩阵） |
. | 反斜杠或矩阵左除；如果A是一个方阵，AB是大致相同的INV（A）* B，除非它是以不同的方式计算。如果A是一个n*n的矩阵，B是一个n组成的列向量，或是由若干这样的列的矩阵，则X = AB 是方程 AX = B ，如果A严重缩小或者几乎为单数，则显示警告消息。 |
. | 数组左除法；A. B是元素B（i，j）/A（i，j）的矩阵。A和B必须具有相同的大小，除非其中一个是标量。 |
^ | 矩阵的幂。X^P是X到幂P，如果p是标量；如果p是一个整数，则通过重复平方计算功率。如果整数为负数，X首先反转。对P值的计算，涉及到特征值和特征向量，即如果[ D ] = V，EIG（x），那么X^P = V * D.^P / V。 |
.^ | A.^B：A的每个元素的B次幂（A、B为同纬度的矩阵） |
' | 矩阵的转置；A'是复数矩阵A的线性代数转置，这是复共轭转置。 |
.' | 数组的转置；A'是数组A的转置，对于复数矩阵，这不涉及共轭。 |
举例说明
下面的例子显示使用标量数据的算术运算符。创建一个脚本文件，用下面的代码：
代码语言：javascript复制a = 10;
b = 20;
c = a b
d = a - b
e = a * b
f = a / b
g = a b
x = 7;
y = 3;
z = x ^ y运行该文件，产生结果如下：
代码语言：javascript复制c =
30
d =
-10
e =
200
f =
0.5000
g =
2
z =
343MATLAB算术运算功能
除了上述列举的一些算术运算符，MATLAB 中还拥有以下的命令/功能：
函数 | 描述 |
|---|---|
uplus(a) | 一元加号；增加量a |
plus (a,b) | 相加；返回 a b |
uminus(a) | 一元减号；减少a |
minus(a, b) | 相减；返回 a - b |
times(a, b) | 数组相乘；返回 a.*b |
mtimes(a, b) | 矩阵相乘；返回 a* b |
rdivide(a, b) | 右阵划分；返回 a ./ b |
ldivide(a, b) | 左阵划分；返回 a. b |
mrdivide(A, B) | 求解线性方程组xA = B for x |
mldivide(A, B) | 求解线性方程组xA = B for x |
power(a, b) | 数组求幂；返回 a.^b |
mpower(a, b) | 矩阵求幂；返回 a ^ b |
cumprod(A) | 累积乘积；返回与包含累积乘积的数组A相同大小的数组。如果A是向量，则cumprod（A）返回一个包含A的元素的累积乘积的向量。如果A是矩阵，则cumprod（A）返回一个矩阵，其中包含A的每一列的累积乘积。如果A是一个多维数组，那么cumprod（A）将沿着第一个非正整数维。 |
cumprod(A, dim) | 沿维 dim 返回返回累积乘积。 |
cumsum(A) | 累加总和；返回包含累积和的数组A如果A是向量，则cumsum（A）返回一个包含A的元素的累积和的向量。如果A是矩阵，则cumsum（A）返回一个矩阵，其中包含A的每列的累积和。如果A是一个多维数组，那么cumsum（A）将沿着第一个非整数维度起作用。 |
cumsum(A, dim) | 返回沿着dim的元素的累积和。 |
diff(X) | 差分和近似导数；计算x相邻元素之间的差异。如果X是向量，则diff（X）返回相邻元素之间的差异的向量，比X短一个元素：[X（2）-X（1）X（3）-X（2）... X（N）-X（N-1）]如果X是一个矩阵，则diff（X）返回行差的矩阵：[X（2：m，...）-X（1：m-1，:)] |
diff(X,n) | 递归应用n次，导致第n个差异。 |
diff(X,n,dim) | 它是沿标量dim指定的维数计算的第n个差分函数。如果order n等于或超过Dim的长度，diff将返回一个空数组。 |
prod(A) | 数组元素的乘积；返回A数组元素的乘积。如果A是向量，则prod（A）返回元素的乘积。如果A是非空矩阵，则prod（A）将A的列作为向量，并返回每列乘积的行向量。如果A是一个空的0-by-0矩阵，则prod（A）返回1。如果A是一个多维数组，那么prod（A）将沿着第一个非子集维度行为并返回一个乘积数组。 该维数的尺寸减小到1，而所有其他维数的尺寸保持不变。如果输入A为单个，则prod函数计算并返回B为单个；对于所有其他数字和逻辑数据类型，prod函数计算并返回B为double。 |
prod(A,dim) | 沿dim维度返回乘积。例如，如果A是矩阵，则prod（A，2）是包含每一行的乘积的列向量。 |
prod(___,datatype) | 在数据类型指定的类中乘以并返回一个数组。 |
sum(A) | 数组元素的总和；返回数组的不同维度的和。如果A是浮动的，那么是双倍或单个，B是本地累加的，它与A相同，B与A具有相同的类。如果A不是浮动的，则B被累加为双，B具有类double。如果A是向量，则sum（A）返回元素的总和。如果A是矩阵，则sum（A）将A的列作为向量，返回每列的和的行向量。如果A是一个多维数组，sum（A）将沿着第一个非单例维度的值作为向量来处理，返回一个行向量的数组。 |
sum(A,dim) | 沿标量A的维度求和。 |
sum(..., 'double')sum(..., dim,'double') | 执行双精度加法，并返回double类型的答案，即使A具有数据类型单一或整型数据类型。这是整型数据类型的默认值。 |
sum(..., 'native')sum(..., dim,'native') | 在本机数据类型A中执行添加，并返回相同数据类型的答案。这是单和双的默认值。 |
ceil(A) | 向正无穷方向舍入；将a元素舍入为大于或等于A的最近整数。 |
fix(A) | 舍入为零 |
floor(A) | 向负无穷方向舍入；将a元素舍入为小于或等于a的最近整数。 |
idivide(a, b)idivide(a, b,'fix') | 整数除法的舍入选项；与A./B相同，只是分数的商向零舍入到最接近的整数。 |
idivide(a, b, 'round') | 分数的商舍入到最近的整数。 |
idivide(A, B, 'floor') | 分数商向负无穷大舍入到最接近的整数。 |
idivide(A, B, 'ceil') | 分数商向无穷大舍入到最接近的整数。 |
mod (X,Y) | 除法后的模数；返回X - n.* Y，其中 n = floor（X./Y）。如果Y不是整数，并且商X / Y在整数的舍入误差内，则n是整数。输入X和Y必须是相同大小的真实数组或实数标量（提供Y〜= 0）。请注意：mod(X,0) 是 Xmod(X,X) 是 0对于 X ＝ Y 和 Y ＝ 0的 mod(X，Y)具有与Y相同的符号。 |
rem (X,Y) | 除法之后的余数；返回X - n.* Y，其中n = fix（X./Y）。如果Y不是整数，并且商X / Y在整数的舍入误差内，则n是整数。输入X和Y必须是相同大小的真实数组或实数标量（提供Y〜= 0）。请记住：rem(X,0) 是 NaNX〜= 0的rem（X，X）为0对于 X~=Y 和 Y~=0 的rem（X，Y）与X具有相同的符号。 |
round(X) | 舍入到最接近的整数; 将X的元素舍入到最接近的整数。正数元素的小数部分为0.5，最大到最接近的正整数。负数元素的小数部分为-0.5，向下舍入到最接近的负整数。 |
