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2025年1月7日
线性代数10.矩阵的初等变换&矩阵的标准形
摘要: 10.矩阵的初等变换 10.1 矩阵初等变换的规则 对于任意存在第\(i,j\)两行、或第\(i,j\)两列的矩阵,满足以下初等变换规则: 10.1.1 对调 对调\(i,j\)两行,记为:\(r_i \leftrightarrow r_j\) 对调\(i,j\)两列,记为:\(c_i \leftr
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posted @ 2025-01-07 23:04 nafe
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2025年1月6日
线性代数9.矩阵的逆-分块矩阵
摘要: 9.矩阵的逆-分块矩阵 9.1 分块矩阵的加法 设矩阵\(A、B均为m\times n\)的矩阵,且A、B均按相同的方式划分为\(s \times t\)块,其中: \[A= \begin{bmatrix} A_{11} &...&A_{1t}\\ &...&\\ A_{s1} &...&A_{st
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posted @ 2025-01-06 17:25 nafe
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2025年1月5日
线性代数8.矩阵的逆-相关性质&特殊矩阵&算法应用
摘要: 8.矩阵的逆 8.1 相关性质 性质1:若矩阵A可逆,则\(A^{-1}\)也可逆: \[(A^{-1})^{-1}=A \] 性质1的证明:\(A \cdot A^{-1}=E\) 性质2:若矩阵A可逆,则\(\lambda \cdot A\)也可逆: \[(\lambda \cdot A)^{-
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posted @ 2025-01-05 20:16 nafe
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线性代数7.矩阵的逆-定义&定理
摘要: 7.矩阵的逆-定义和定理 7.1 逆矩阵的定义 对于n阶矩阵A,存在一个n阶矩阵B,使: \[AB=BA=E \]则称矩阵A是可逆的。 且B是A的逆矩阵,简称“逆阵”,记为: \[B=A^{-1} \]7.2 对逆矩阵的理解 若存在矩阵\(A_{n×n}\)、\(X_{n×1}\)、\(Y_{n×1
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posted @ 2025-01-05 17:46 nafe
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2025年1月4日
线性代数6.矩阵的行列式-代数余子式
摘要: 6.矩阵的行列式-代数余子式 6.1 余子式和代数余子式 设存在n阶行列式\(|A|\),并存在\(|A|\)中的元素\(a_{ij}\) 则\(|A|\)中,除去元素\(a_{ij}\)所在的第\(i\)行和第\(j\)列所有元素后,剩下元素所形成的行列式称为\(a_{ij}\)的\(余子式\),
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posted @ 2025-01-04 16:36 nafe
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2025年1月1日
线性代数5.矩阵的行列式-相关性质
摘要: 5.矩阵的行列式-相关性质 若存在行列式: \[|A|= \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} &...& a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} &...& a_{2n}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33}
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posted @ 2025-01-01 23:29 nafe
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2024年12月30日
线性代数4.矩阵的行列式-特殊矩阵的行列式求值
摘要: 4.矩阵的行列式-特殊矩阵的行列式求值 (1)设存在以下n阶行列式\(|A_1|\): \[|A_1|= \begin{vmatrix} \lambda_{11}\\ & \lambda_{22}\\ && \lambda_{33}\\ &&&\lambda_{44}\\ &&&&...\\ &&&
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posted @ 2024-12-30 17:54 nafe
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2024年12月29日
线性代数3.矩阵的行列式-二阶行列式&n阶行列式计算
摘要: 3.矩阵的行列式-二阶行列式&克莱姆法则&n阶行列式计算 3.1 二阶行列式 定义: \[形如 \begin{vmatrix} a & b\\ c & d \end{vmatrix} 的式子为二阶行列式,其中\begin{vmatrix} a & b\\ c & d \end{vmatrix}=ad
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posted @ 2024-12-29 23:32 nafe
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2024年12月27日
线性代数2.矩阵的迹&转置&对称矩阵
摘要: 2.矩阵的迹&转置&对称矩阵 2.1 矩阵的迹 定义: \(n \times n\)矩阵主对角线上元素的总和称为\(矩阵的迹\) 矩阵X的迹记为\(tr(X)\) 示例: 设存在以下\(n \times n\)的矩阵: \[X_{n \times n}= \begin{bmatrix} x_{11}
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posted @ 2024-12-27 23:13 nafe
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线性代数1.矩阵的基本概念&意义&特殊矩阵&基本运算
摘要: 1.矩阵的基本概念&意义&特殊矩阵&基本运算 1.1 矩阵的定义: 矩阵是由\(m \times n\)个数排成的数表。 如以下矩阵: \[A= \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & ... & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & a
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posted @ 2024-12-27 14:21 nafe
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