示例：矩阵的特殊特征
求出方阵的迹、秩、广义逆、范数和条件数。
矩阵的迹、秩和广义逆
1. 使用
tr 函数求出
M 的迹或对角线元素之和。
2. 使用
rank 函数求出实值矩阵
M 的秩。
矩阵的不同范数
1. 求出
M 的
L1 范数，并将结果与函数
norm1 的输出进行比较
L1 范数是列绝对值之和的最大值 (j=0, 1, 2 所得的最大值)。
2. 使用
norm2 函数求出
M 的
L2 范数。
3. 使用
norme 函数求出
M 的欧几里得范数：
矩阵的欧几里得范数与矢量的欧几里得范数相似：
4. 求出
M 的无穷范数，并将结果与函数
normi 的输出进行比较。
无穷范数是行绝对值之和的最大值 (i=0, 1, 2 所得的最大值)
矩阵的不同条件数
矩阵的条件数是两个矩阵范数的乘积。它可测量线性方程组的解对输入矢量中错误的敏感度。
1. 使用
cond1 函数求出
M 的
L1 条件数。
2. 使用
cond2 函数求出
M 的
L2 条件数。
3. 使用
conde 函数求出
M 的欧几里得条件数。
4. 使用
condi 函数求出
M 的无穷条件数。
