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严格对角占优矩阵

定义:对于一个n阶方阵A,主对角元素的绝对值大于该行其余元素的绝对值之和,即|aii|>Σ|aij| ( j /= i )。则称矩阵A是严格对角占优矩阵。对列同样成立。...判断下列矩阵是否为严格对角占优矩阵。 ? A是严格对角占优矩阵,因为|3|>|1|+|-1|,|-5|>|2|+|2|,|8|>|1|+|6|。...B则不是严格对角占优矩阵,因为|3|<|2|+|6|,|-2|<|9|+|2|。 严格对角占优矩阵的性质: 1、如果A为严格对角占优矩阵,则A为非奇异矩阵。...2、若A是严格对角占优矩阵,则关于它的非齐次线性方程组有解。...3、若A为严格对角占优矩阵,则雅克比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和0<ω≤1的超松弛迭代法均收敛 证明第一条:如果A为严格对角占优矩阵,则A为非奇异矩阵。 ?

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    对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于

    -------------------------''' ''' triu():提取矩阵上三角矩阵 (upper triangle of an array.) triu(m, k=0) m:表示一个矩阵...k:表示对角线的起始位置(k取值默认为0) ''' #k=0表示正常的上三角矩阵 b = np.triu(a,0) print(b) ''' [[1 2 3] [0 5 6] [0 0 9]] '''...------------------''' ''' tril():提取矩阵下三角矩阵 (lower triangle of an array.) ''' #k=0表示正常的下三角矩阵 e = np.tril...:处理对角线函数 numpy.diag()返回一个矩阵的对角线元素 numpy.diag(v,k=0) 返回:以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素 两次使用:np.diag() 将数组类型转化为矩阵...j) #[4 8] print("-----\n") ''' 使用两次np.diag() 获得二维矩阵的对角矩阵 先将主对角线的元素提取出来,形成一维数组 再将一维数组中的每个元素作为主对角线上面的元素形成二维数组

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    矩阵的对角化:化繁为简的艺术

    旋转这个操作可以用一个矩阵来表示。如果我们可以找到一个特殊的坐标系,在这个坐标系下,这个旋转操作就变得非常简单,只需要沿着坐标轴进行缩放就可以了。这就是矩阵对角化。...如果对于一个方阵A,存在一个可逆矩阵P,使得P^(-1)AP是一个对角矩阵Λ,那么我们称矩阵A可以对角化。 其中: P:由A的特征向量组成的矩阵。 Λ:是一个对角矩阵,对角线上的元素就是A的特征值。...对角化的步骤: 求出矩阵A的特征值和特征向量。 将特征向量作为列向量组成矩阵P。 计算P的逆矩阵P^(-1)。 计算P^(-1)AP,得到对角矩阵Λ。...矩阵对角化就是把一个复杂的矩阵变换成一个对角矩阵的过程。 对角矩阵:就是一个对角线上有非零元素,其他位置都是零的矩阵。...矩阵对角化:就是找到这样一个最简单的遥控器。

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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。...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 。...伴随矩阵是辅助因子矩阵的转置,这就是为什么在第二步中我们要将矩阵转置以求出辅助因子的转置矩阵。 可以通过将 M 与 M^-1相乘检验结果。你应该能够发现,M*M^-1 = M^-1*M = I....I 是单位阵,其对角线上的元素都为1,其余元素全为0。否则,你可能在某一步出了错。

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    对角化可逆矩阵怎么求_正交矩阵一定可逆吗

    1 矩阵对角化方法 摘要: 本文给出了一种不同于传统方法的矩阵对角化方法,利用矩阵的初等变换,先求出矩阵的特征根与特征向 量,接着再判断矩阵是否可对角化。...Key words: Matrix; Characteristic roots; Characteristic vectors; Diagonalization 1 、引言 对角化后的矩阵在计算和应用等方面比一般矩阵更具优越性..., 而矩阵对角化方法 有很多, 如对于对称矩阵可以将其看成二次型所对应的矩阵, 通过配方法将其化为标 准形从而实现矩阵的对角化,再如通过求解特征根和特征向量方法,首先求解 0 | |   A E ...1    T T A ,从而 1    T T A n n , 在这个对角化过程中,  中的元素即为矩阵 A 的特征根, T 中每个列向 量即为矩阵 A 的属于每个特征根的特征向量。...本文主要介绍一种异于传统方法的矩阵 对角化方法, 即将矩阵的特征矩阵经过一系列初等变换将其化为上三角形矩阵或对角 形矩阵从而得到矩阵的特征根与特征向量,同时判断矩阵是否可对角化。

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    算法系列-----矩阵(八)-------------矩阵元素排序

    其实这个内容是对列向量或者行向量进行排序,实质是进行一维数组的排序 说白了就是维度处理: 用冒泡法对一维数组的排序: // 冒泡法对数组中的元素从小到大排序 /** * 冒泡法对数组中的元素从小到大排序...temp; } } } return b; } 测试结果: 测试数据 -------------------------------- 5.0 6.0 9.0 8.0 一维数组排序...-------------------------------- 5.0 6.0 8.0 9.0 // 冒泡法对数组中的元素从大到小排序 /** * 冒泡法对数组中的元素从大到小排序 *...-------------------------------- 9.0 8.0 6.0 5.0 // 冒泡法对数组中的元素从大到小排序,并记录排序后元素在数组中的位置 /** * 冒泡法对数组中的元素从大到小排序...-------------------------------- 9.0 8.0 6.0 5.0 2.0 3.0 1.0 0.0 然后需要去排矩阵的话,只需对行或者列向量进行排序,然后根据每行A

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    一维数组&二维数组&对称矩阵&三角矩阵&三对角矩阵地址的计算

    设每个元素的大小是size,首元素的地址是a[1],则 a[i] = a[1] + (i-1)*size 若首元素的地址是a[0] 则a[i] = a[0] + i*size 二维数组的地址计算 (m*n的矩阵...二维数组通常用来存储矩阵,特殊矩阵分为两类: (1)元素分布没有规律的矩阵,按照规律对用的公式实现压缩。 (2)无规律,但非零元素很少的稀疏矩阵,只存储非零元素实现压缩。...一、三角矩阵 包括上三角矩阵,下三角矩阵和对称矩阵 (1)若i矩阵为下三角矩阵。 (2)若i>j时,ai,j=0,则称此矩阵为上三角矩阵。...(3)若矩阵中的所有元素满足ai,j=aj,i,则称此矩阵为对称矩阵。 下三角 上三角 二、三对角矩阵 带状矩阵的压缩方法:将非零元素按照行优先存入一维数组。

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    2025-08-15:按对角线进行矩阵排序。用go语言,给你一个 n × n 的整数矩阵,要求返回一个按下面规则调整后的矩阵: • 将每一条与主对角线平行的斜线视为一个序列。...识别所有对角线: • 矩阵中与主对角线平行的斜线共有2n-1条 • 每条斜线可以用k = i - j + n来唯一标识,其中k的范围是1到2n-1 • 当k=n时对应的是主对角线 2....分类处理对角线: • 对于每条斜线k: a. 计算该斜线在矩阵中的起始和结束位置 b. 收集该斜线上的所有元素 c. 根据斜线位置决定排序方式 d. 将排序后的元素放回原矩阵 3....收集和排序元素: • 对于每条斜线,收集所有元素到一个临时数组 • 判断斜线位置: • 如果斜线在主对角线及其下方(k ≥ n):降序排序 • 如果斜线在主对角线上方(k 排序 5....回写排序结果: • 将排序后的元素按顺序写回原矩阵的对应位置 示例解析(以输入[[0,1],[1,2]]为例) 1.

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