math4-數(shù)組,線代,微積分(線性規(guī)劃)-預(yù)覽頁
【正文】 atrixForm[list] 將 list輸出成矩陣 例： f=Table[i^2j,{i,3},{j,3}] MatrixForm[f] ?向量運(yùn)算 Dot[v1,v2]或 計(jì)算向量 v1與 v2的點(diǎn)積 Cross[v1,v2] 計(jì)算向量 v1與 v2的叉積 ?矩陣運(yùn)算 Inverse[A] 求矩陣 A的 逆矩陣 Transpose[A] 求矩陣 A的轉(zhuǎn)置矩陣 MatrixPower[A,n] 求矩陣 A的 n次方 MatrixExp[A] 求矩陣 A的冪即 eA Tr[A] 求矩陣 A的跡，即對角線元素之和 在 LinearAlgebra`MatricManipulation`函數(shù)庫中提供了一些命令用以刪除矩陣的行或列，或者合并相同列數(shù)的矩陣，提取矩陣元素等，大家可以通過 Help Browser了解。 ? 確定在列表{a,{b,c},{{d,e},{f,g},{{h,i}},{j,{k,l,m}}}}中最高層次元素是什么。 Sin[lis1] lst1*lst2+lst1/lst2 lst1+3+lst2^2 ?生成數(shù)組 Table[f,{n}] 生成包含 n個(gè)元素 f的數(shù)組 Table[f,{k,n}] k從 1到 n，間隔為 1，生成 f的數(shù)組 Table[f,{k,m,n,di}] k從 m到 n，間隔為 di，生成 f的數(shù)組 Table[f,{i,imin,imax},{j,jmin,jmax},…] 生成多維數(shù)組 例： Table[x,{10}] Table[k^2,{k,10}] Table[1/k,{k,5,13}] Table[Prime[n],{n,5,30,2}] Table[x^i+y^j,{i,2},{j,2}] ?一維與二維數(shù)組 形如 {a,b,c}的數(shù)組稱為一維數(shù)組，而形如 {{a,b},{c,d}}的數(shù)組則稱為二維數(shù)組。 ? 數(shù)組的元素不公可以是數(shù)值，還可以是符號(hào)、表達(dá)式或者函數(shù)、圖形等等。 Mathematica的語法與數(shù)組有著密切的關(guān)系，因此學(xué)會(huì)數(shù)組運(yùn)算有助于 Mathematica的程序設(shè)計(jì)。 lst1+lst2。求第 5個(gè)子列表中的第 4個(gè)數(shù)加到第 6個(gè)子列表中的第 3個(gè)數(shù)上的結(jié)果。 M在線性代數(shù)中的運(yùn)用 ?一維與多維數(shù)組 在 Mathematica中，向量（ vector）是用一維數(shù)組表示的，而矩陣（ matrix）則是數(shù)組的數(shù)組（ list of list），但矩陣的各個(gè)次數(shù)組必須有相同的長度。 求它的特征值與特征向量。 ?非線性規(guī)劃 Maximize與 Minimize只能解決線性規(guī)劃的問題， NMaximize 與 NMinimize卻能解決非線性規(guī)劃問題。 M沒有提供進(jìn)行隱微分的命令，但可以推導(dǎo)出函數(shù)的隱微分。見 隱微分定義 .nb ddx f HxLdydx = f x Hx, yLfy x, ydydxd2 y?dx2?最大值 /最小值的數(shù)值解 在學(xué) Math在線性規(guī)劃中的應(yīng)用的時(shí)候，我們學(xué)了兩個(gè)命令，一個(gè)是 Maximize,另一個(gè)是 Minimize。a bf HxL 226。j=cdf228。k = 0165。 Hx 0L2 ! Hx x 0L+ ... + fHkL H0Lk ! Hx x 0Lk + ...?級(jí)數(shù)方程式的系數(shù)解 在求解方程式： 3a x^2+(a+2b) x+ac=4x^2+5x+6 要解出式中的變量 a,b和 c，則必須比較多項(xiàng)式各項(xiàng)的系數(shù)。H0 + , 0 LSin x yD200。x 1 182。a 2b 2 ... 224。 x n
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