借助Matlab符號計算過程里，其結果顯得繁冗，當中一個非常重要原因就是：計算結果里有些表達式會多次出現(xiàn)在不同地方。為使表達式簡便，這里小編給大家分享了Matlab化簡表達式/多項式的操作教程，不要錯過哦。

　　相關指令簡介

　　這兒介紹下采用公因子發(fā)簡化表達式的相關置換指令。氣質要的函數(shù)指令為:“subexpr”。subexpr是替換表達式命令。在很多特繁瑣的解析表達式中，常有個在不同地方重復出現(xiàn)的表達式，此時用simple或simplify都無法化簡，而用這個命令就能得到效果很好的簡化結果。下面說下subexpr指令的語法規(guī)則：

　　RS=subexpr(expr) expr為表達式，其表示從expr中提取出公因子sigma，并且將采用sigma重寫的expr表達式賦給RS;

　　RS=subexpr(expr,'s') 從expr中提取出公因子，記為S，并將用S重寫的expr賦給RS;這里能指定公因子的名稱為'S'

　　[RS,s]=subexpr(expr,'s') 該調用語法的效果和上一句“RS=subexpr(expr,'s')”是一樣的。

　　注意，expr可以是符號表達式或符號表達式矩陣。此外還可以應用help指令學習subexpr的用發(fā)，結果如下圖：

　　公因子法簡化表達式

　　至于用公因子法簡化表達式，采用對符號矩陣A=[ a b;c d]進行特征向量分解的實例來演示，以演示cubexpr的正確用法，實例演示復雜符號矩陣的公因子法化簡。這里我們需要生成符號矩陣。如圖所示：

　　特征值和特征向量

　　當生成符號矩陣后，就需對上一步的符號矩陣進行特征之和特征向量分解。這里我們要用到“eig”函數(shù)，其用法是：[V,D]=eig(A)，求矩陣A的全部特征值，構成對角陣D，并求A的特征向量構成矩陣V。下面就用這條指令求第二步符號矩陣的特征值和特征向量，如圖所示：

　　自動識別表達式中的公因子

　　下面開始使用subexpr函數(shù)指令進行公因子識別了，注意subexpr函數(shù)的具體應用哦!這里先使用一下第一步用法中的第一條，具體如圖所示：

　　對D進行“指定公因子名稱”的簡化

　　下面探索一下subexpr函數(shù)指令的另一個用法，即對提取的公因子制定名稱，即把從D中提取出的公因子命名為s，然后用s重寫的D賦給Ds;這里能指定公因子的名稱為's'。代碼：Ds=subexpr(D,'s') ;具體如圖所示：

　　對V、D同時簡化，并且制定相同的公因式名稱

　　下面將V、D合成為一個矩陣，然后同時對矩陣[V;D]提取公因式，這時將公因式命名為w，并用w重寫矩陣[V;D]并命名為VDw。代碼指令：[VDw,w]=subexpr([V;D],'w') ,具體結果如圖所示：

　　學完本文Matlab化簡表達式/多項式的操作內容，是不是覺得以后操作起來會更容易一點呢?