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实对称矩阵_对称矩阵怎么快速求行列式

实对称矩阵有着很好的性质,如果用一句话概括,就是: n阶实对称矩阵必有n个两两正交的实特征向量。 百度百科对实对称矩阵的性质描述如下: 1.实对称矩阵A的不同特征值对应的特征向量是正交的。...2.实对称矩阵A的特征值都是实数,特征向量都是实向量。 3.n阶实对称矩阵A必可相似对角化,且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。...4.若A具有k重特征值\(\lambda_0\),则\(\lambda_0\)必对应k个线性无关的特征向量,或者说秩 \(r(\lambda_0E-A)\) 必为n-k,其中E为单位矩阵。...5.实对称矩阵A一定可正交相似对角化。 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168061.html原文链接:https://javaforall.cn

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    如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

    作为一只数学基础一般般的程序猿,有时候连怎么求逆矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...当然这个功能在matlab里面非常容易实现,只要使用inv函数或A^-1即可,但是有时候参加个考试什么的还是要笔算的哈哈~ 假设有如下的3×3矩阵,第一步需要求出det(M) ,也就是矩阵M的行列式的值...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值,如果行列式的值为零,说明矩阵不可逆。 什么?行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年的数学课件。 好的,下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步,求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第五步,由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值,从而得到逆矩阵。 注意,这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中,比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。

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    伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)

    minor example 这个例子(我们假设矩阵为A)中我们看到A[1,1]的minor就是将A[1,1]所在的行和列删除后剩下的矩阵的行列式,假设我们把A[1,1]的minor记作M[1,1],...在这个例子中就是 M1,1 同样道理A[i, j]的minor就是去掉第i行和第j列剩下的矩阵的行列式。...Matrix of Minors 我们现在已经知道如何求解某个元素的minor了,现在将某个矩阵所有元素的minors求解出来,得出一个新的矩阵就叫matrix of minors,如下图所示就是我们示例中矩阵...通过这个计算公式,我们可以得到所有的M对应的C,这样也组成了一个矩阵,这就是matrix of cofactors,还以我们上边的例子来看下如何得到的matrix of cofactors,记作C...最后我想说的是我本来想求逆矩阵的,不凑巧找了个奇异矩阵,饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵

    1.7K20

    python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆「建议收藏」

    (此时的逆称为凯利逆) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...函数返回一个与A的转置矩阵A’ 同型的矩阵X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称矩阵X为矩阵A的伪逆,也称为广义逆矩阵。...代码如下: 1.矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵求伪逆 import numpy...A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的逆和伪逆的区别 截至2020/10

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    投影矩阵的推导_分块矩阵的行列式公式

    看了好几篇关于投影矩阵的文章,在z坐标的推导上,没有提到为什么z’和1/z成线性关系,而是通过结论中的投影矩阵,即已知z’= (zA + B)/w,并且x和x’,y和y’关系式中分母都有-z,所以w为-...这是用结论去反推过程,过程再得到结论,这样的逻辑我觉得不对,我认为,应该是先得到x,y,z各自的关系式,才去构造出投影矩阵。...(下文Ze同Z,都是投影前向量坐标(观察空间坐标)) 式1.1 式1.2 重点讨论如何推导z坐标 z坐标的转换关系,并不是投影得到的,而是根据我们的需要: 1、表示物体原有的前后关系。...,如何让近处有更大表示范围,文章中是映射到(0,1),映射到(-1, 1)也是一样的道理。...这里我认为,不只是z’ = A*1/z + B可以达到我们的需求,z’ = A*1/z² + B也可以,还可以构造很多关系式都可以达到我们的需求,但是我们的最终目标是构造一个投影矩阵,投影矩阵*向量/齐次坐标

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    关于矩阵之行列式、方阵、逆矩阵的理解

    如果矩阵A中m等于n,称为矩阵A为n阶矩阵(或n阶方阵) 从左上到右下的对角线为主对角线,从右上到左下的对角线为次对角线 行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det...性质5:若矩阵中有一行为全0行,则行列式为0.利用性质3,全0行,提出一个因子0,行列式肯定为0. 性质6:从一行中减去其它行的几倍,行列式不变。...性质7:若矩阵A为三角阵,则行列式等于对角元上元素的乘积。 性质8:A是奇异阵且不可逆,行列式为0;反之,行列式不为0。...性质9:矩阵AB的行列式等于A的行列式乘以B的行列式行列式的含义是面积(体积)的放大倍数,AB可以看成是级联系统,级联系统的放大倍数等于分别每一级放大倍数的乘积。...A的逆矩阵的逆矩阵还是A,记作(A-1)-1=A 可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆,并且(AT)-1=(A-1)T 若矩阵A可逆,则矩阵A满足消去律,即AB=AC => B=C 矩阵A可逆的充要条件是行列式

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    雅可比矩阵和行列式_雅可比行列式的意义

    1,Jacobian matrix and determinant 在向量微积分学中,雅可比矩阵是向量对应的函数(就是多变量函数,多个变量可以理解为一个向量,因此多变量函数就是向量函数)的一阶偏微分以一定方式排列形成的矩阵...如果这个矩阵为方阵,那么这个方阵的行列式叫雅可比行列式。...} x ), f ( x ⃗ ) ∈ R m f(\vec{x})\in R^m f(x )∈Rm, (显然f是由m个实函数组成的函数) 则函数f的雅可比矩阵 J f J_f Jf​可以定义如下...3.5 三维空间到三维空间的变换 4,雅可比矩阵意义 雅可比矩阵 J f ( p ) J_f(p) Jf​(p)就是函数f在n维空间某点p处的导数,它是一个线性映射(因为它是一个矩阵,矩阵本身代表着线性变换...Note: 微分的本质就是线性化,在局部用线性变化代替非线性变化。 5,雅可比行列式意义 代表经过变换后的空间与原空间的面积(2维)、体积(3维)等等的比例,也有人称缩放因子。

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    线性代数行列式方程求解(正交矩阵的行列式)

    直接利用行列式的定义(逆序数)求解 利用行列式的性质做初等变换在求解: 性质1:互换行列式的两列(或两行),行列式仅改变符号。...1的i+j次方(ij为行列式的行和列) **我们可以看到行列式展开得到的代数余子式又是一个行列式,这是一个逐步求精的过程。...显然可以用递归的方法。 基本算法: 行列式按第一行展开: 循环求各个元素与其对应代数余子式乘积的和。...= m) { cout的矩阵不是方阵!求么子行列式!"...实现线代其它操作的参考链接 线性代数行列式求值/矩阵相乘/求矩阵的逆,一个c++程序全部解决 线性代数矩阵乘法用C++代码实现 让c++程序助你轻松求矩阵的逆 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    读懂矩阵的秩和行列式的意义

    作为一个工科的学生,我们长期以来会使用比如像是矩阵以及行列式这些在线性代数上的知识,在这篇文章中,我想来聊一聊这些问题,即设么事面积,以及什么事面积的高纬度的推广. 1:什么是面积?...,矩阵的行列式对应的面积或者是体积.这样的推广证明相信在任意一本的线性代数书中都会看到,我只是说了人话而已. 5:行列式和矩阵的逆 我们知道很多定理,比如行列式为0的矩阵,不可逆,行列式不为0的矩阵,可逆...,这个时候我们不禁要问,代表面积的行列式,是如何和线性变化的可逆性联合在一起的....变换前,N维体的体积是: 变换之后,N维体的体积是(注意到,第二个等式实际上说明了几何意义是如何定义矩阵乘法的,也就是N*N矩阵A和另外一个N个列向量组成的N*N矩阵的乘法): A的行列式如果不为零,则代表这个变换后...因此我们就建立了A的行列式与其是否可逆的几何关系。 举例说明,我们假设A是一个3维的矩阵。

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    矩阵的行列式的几何意义_行列式的几何意义图

    但具有相同的几何本质,因为矩阵A表示的(矩阵向量所构成的)几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积(即正方形或正方体或超立方体的容积等于1)的几何图形而言,伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积...,也就是矩阵A的行列式。...把行列式的一行的k倍加到另一行,则行列式值不变,即 矩阵的行列式等于其转置矩阵的行列式(根据行列式的定义可证) 总结: (1)用一个数k乘以向量a,b中之一的a,则平行四边形的面积就相应地增大了...矩阵A的行列式等于矩阵A转置的行列式 行列式化为对角形的几何解释: 一个行列式的第i行加上j行的K倍,可以使第i行的某一个元素变为0,而这个行列式的值不变。这个性质在化简行列式时非常有用。...二阶行列式乘积项的几何意义: 对于二阶行列式而言,既然二阶行列式的几何图形是一个有方向的面积,那么从二阶行列式公理化定义 −看,又是如何构成这个面积的呢?显然,式中 项和 项的和构成了这个面积。

    1.2K20

    matlab求矩阵的尺寸

    使用size函数A = imread('lenna.jpg');[h w] = size(A);解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法...:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可

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    算法系列-----矩阵(五)-------------矩阵的求逆

    首先要明确一点:非方阵不能求逆 也就是 n == m需要去判断的,a.length == a[0].length 为了更好的看清代码,我们先看下数学过程: /** * 矩阵求逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型(double)的二维数组, * @return 返回值是一个浮点型二维数组(矩阵a的逆矩阵) */ public...; y < n * 2; y++) { result[x][y - n] = matrix1[x][y]; } } return result; } 现在我们先来跟踪代码输出的四个主...for循环的结果分别是什么: -------------------------------- 1.0 2.00.0 0.0 3.0 4.00.0 0.0 --------------------...编代码就非常的清楚了 接下来我们再看看:过程处理是怎么样的一个过程: -------------------------------- 1.02.01.00.0 0.0-2.0-3.01.0 --

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    求逆矩阵的几种方法_求逆矩阵有几种方法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...1.待定系数法 ** 矩阵A= 1, 2 -1,-3 假设所求的逆矩阵为 a,b c,d 则 这里写图片描述 从而可以得出方程组 a + 2c = 1 b + 2d = 0 -a...– 3c = 0 -b – 3d = 1 解得 a=3; b=2; c= -1; d= -1 2.伴随矩阵求逆矩阵 伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式,所构成的矩阵,转置后得到的新矩阵。...我们先求出伴随矩阵A*= -3, -2 1 , 1 接下来,求出矩阵A的行列式|A| =1*(-3) – (-1)* 2 = -3 + 2 = -1 从而逆矩阵A⁻¹=A*/|A| = A...*/(-1)= -A*= 3, 2 -1,-1 3.初等变换求逆矩阵 (下面我们介绍如何通过初等(行)变换来求逆矩阵) 首先,写出增广矩阵A|E,即矩阵A右侧放置一个同阶的单位矩阵,得到一个新矩阵

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