矩陣解題總結(jié)精選5篇(完整版)
【正文】 果在算法里決定里決定用哪個。我想該章更大的應(yīng)用應(yīng)該在解線性方程組中，解決生活中的計算問題，提供了又一高效辦法。通過對矩陣的收斂性、矩陣級數(shù)、矩陣函數(shù)、矩陣微分、矩陣積分、矩陣四種分解等系統(tǒng)性學(xué)習(xí)研究，讓我明白了矩陣?yán)碚撛趯嶋H生活中的巨大作用——矩陣論將大大減少工程運算量及提高計算速度、精度。第一章中的特征值與特征向量、矩陣的相似對角化、向量內(nèi)積是本科期間《線性代數(shù)》中的內(nèi)容，我想作者的目的是借助以前大家都熟悉的知識，將我們引領(lǐng)到另一個嶄新的知識領(lǐng)域，起到承上啟下的作用，讓我們對《矩陣論》感到不陌生。b，a+b+c，b24ac⑶不等式判別應(yīng)用型方法：先定函數(shù)名稱，再定圖象形狀，或從坐標(biāo)軸的含義作判斷。如：頂點、與坐標(biāo)軸的交點。五、解直角三角形單一直角三角形雙直角三角形中，含完全已知的直角三角形：有完全已知直角三角形求出不完全直角三角形的已知元素。②過最遠(yuǎn)點作坐標(biāo)軸的垂線，構(gòu)建矩形或直角梯形。特殊的，如果A可逆（因此顯然A是方陣），顯然證得B=C。⑦ 結(jié)論：任何一個n階方陣均可表為一個對稱陣與一個反對稱陣之和。并且再用已知條件可得到前面的累和式子都等于lAl。因為A為非零實對稱矩陣，因此存在一元素不為零，從而證得lAl≠0。證明：A=1/2A+1/2A1/2A*+1/2A*=1/2（A+A’）+1/2（AA’）=B+C。⑩ A為n階方陣，則R(A)≤1的充要條件是存在兩個nx1矩陣U,V使A=UV’。附：⑴多邊形中面積的解決方法：相似比，等底等高。雙直角三角形中，無完全已知的直角三角形：利用方程組；尋找等腰三角形進(jìn)行已知元素重組，使其中一個三角形具備完全已知元素。非常規(guī)題：已知不完全點。注意：只需要第一象限部分。該章中的Jordan標(biāo)準(zhǔn)形、HamiltonCayley定理、酉相似的標(biāo)準(zhǔn)形是本科期間不曾深入學(xué)習(xí)的知識，這些知識為后續(xù)學(xué)習(xí)《矩陣論》吹響了號角。有了矩陣?yán)碚撟髦笇?dǎo)，現(xiàn)實生活中很多不能解決或者很難解決的數(shù)學(xué)問題等都能夠得到很好的解決。第七章矩陣的直積是很易懂的知識，是以前向量直積在矩陣中的推廣。irst 我想問：(A)和稀疏矩陣B（階數(shù)和a一樣）的求逆運算inv(B)是不是采取一樣的方法啊？也就是說他們的計算量是不是一樣的?。坎粫驗槭窍∈杈仃嚲筒扇√厥獾姆椒▉硖幚砬竽姘桑课译娔X內(nèi)存256M，做4096*4096的矩陣求逆還可以，上萬階的就跑不動了稀疏存儲方式會減少不必要的計算，雖然原理還是一樣，不過計算量大大減少了。matlab中有函數(shù)可以直接調(diào)用。但稀疏矩陣的直接解法還是不少的。~brey/對稱正定的稀疏矩陣很好辦啊，用LU分解就可以了。如果原矩陣還是對稱的，可以考慮三角分解，把單位陣的列向量作為右端項，求解得到的是對應(yīng)的逆陣的列向量。至少，一般我們不會在有限元求解或者普通的線性方程組求解的時候，是先對系數(shù)矩陣求逆的吧。好多文獻(xiàn)中用Cholesky分解處理的，好像結(jié)果還可以你覺得LL’分解不會破壞矩陣的稀
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