矩陣的演算法

Ⅰ 矩陣的計算

這是一個稀疏矩陣，你知道掌握矩陣相乘的規則就可以了。這個屬於方陣相乘，第一個的第一行乘以第一列得到目標矩陣第一個元素，然後第一個的第二行乘以第二個的第一列得第二個元素，依次相乘，最後得到結果就行了，應該是5以內，一般不會太復雜。也可以編程序讓電腦幫你算，這個簡單一點。

Ⅱ 矩陣的計算

矩陣相乘得 A^2 =
[-1/2 -√3/2]
[√3/2 -1/2]
A^3 = -E
A^99 = (A^3)^33 = -E
A^100 = AA^99 = -A =
[ -1/2 √3/2]
[-√3/2 -1/2]

Ⅲ 矩陣計算！

左邊矩陣的行的每一個元素 與右邊矩陣的列的對應的元素一一相乘然後加到一起形成新矩陣中的aij元素 i是左邊矩陣的第i行 j是右邊矩陣的第j列
例如 左邊矩陣：
2 3 4
1 4 5
右邊矩陣
1 2
2 3
1 3
相乘得到： 2×1+3×2+4×1 2×2+3×3+4×3
1×1+4×2+5×1 1×2+4×3+5×3
這樣2×2階的一個矩陣
我也是自學的線性代數 希望能幫到你 加油！

Ⅳ 矩陣a*演算法是什麼

矩陣A*表示A矩陣的伴隨矩陣。

伴隨矩陣的定義：某矩陣A各元素的代數餘子式，組成一個新的矩陣後再進行一下轉置，叫做A的伴隨矩陣。

某元素代數餘子式就是去掉矩陣中某元素所在行和列元素後的形成矩陣的行列式，再乘上-1的（行數+列數）次方。

伴隨矩陣的求發：當矩陣是大於等於二階時：

主對角元素是將原矩陣該元素所在行列去掉再求行列式。

非主對角元素是原矩陣該元素的共軛位置的元素去掉所在行列求行列式乘以(-1)^(x+y) x,y為該元素的共軛位置的元素的行和列的序號，序號從1開始的。

主對角元素實際上是非主對角元素的特殊情況，因為x=y,所以(-1)^(x+y)=(-1)^(2x)=1,一直是正數，沒必要考慮主對角元素的符號問題。

Ⅳ 矩陣的計算是什麼

矩陣相乘最重要的方法是一般矩陣乘積。它只有在第一個矩陣的列數（column）和第二個矩陣的行數（row）相同時才有意義。一般單指矩陣乘積時，指的便是一般矩陣乘積。

1、當矩陣A的列數（column）等於矩陣B的行數（row）時，A與B可以相乘。

2、矩陣C的行數等於矩陣A的行數，C的列數等於B的列數。

3、乘積C的第m行第n列的元素等於矩陣A的第m行的元素與矩陣B的第n列對應元素乘積之和。

矩陣乘法的運算規則：

頓時矩陣乘法的運算規則誕生了。也許凱萊特別幸運，也或許是他的數學直覺格外敏銳，但不論如何，他給出了一個自然而且有用的矩陣乘法定義。

凱萊的基本思想是用矩陣乘積來表示線性復合映射，但他並不是第一個考慮線性復合映射問題的數學家。早在 1801 年，高斯(Carl Friedrich Gauss) 就已經使用這種復合計算，但高斯並沒有以陣列形式記錄系數。

Ⅵ 關於矩陣的演算法

3 X 3 矩陣，可以設逆矩陣為3 X 3 且9個未知數，用原矩陣乘以逆矩陣，結果為單位矩陣即可。

Ⅶ 矩陣的計算方法是什麼

1、確認矩陣是否可以相乘。只有第一個矩陣的列的個數等於第二個矩陣的行的個數，這樣的兩個矩陣才能相乘。

圖示的兩個矩陣可以相乘，因為第一個矩陣，矩陣A有3列，而第二個矩陣，矩陣B有3行。

(7)矩陣的演算法擴展閱讀

一般計算中，或者判斷中還會遇到以下11種情況來判斷是否為可逆矩陣：

1、秩等於行數。

2、行列式不為0。

3、行向量(或列向量)是線性無關組。

4、存在一個矩陣,與它的乘積是單位陣。

5、作為線性方程組的系數有唯一解。

6、滿秩。

7、可以經過初等行變換化為單位矩陣。

8、伴隨矩陣可逆。

9、可以表示成初等矩陣的乘積。

10、它的轉置矩陣可逆。

11、它去左(右)乘另一個矩陣,秩不變。

Ⅷ 矩陣的演算法~

a1*a2+b1*a3這是第一個數，a1*b2+b1*b3這是第二個數，也就是用A1/B1分別乘第一列，第二列得到的數字作為新矩陣的行，就是解

Ⅸ 矩陣乘法如何計算詳細步驟!

回答：

此題2行2列矩陣乘以2行3列矩陣。

所得的矩陣是：2行3列矩陣

最後結果為： |1 3 5|

|0 4 6|

拓展資料

1、確認矩陣是否可以相乘。只有第一個矩陣的列的個數等於第二個矩陣的行的個數，這樣的兩個矩陣才能相乘。

圖示的兩個矩陣可以相乘，因為第一個矩陣，矩陣A有3列，而第二個矩陣，矩陣B有3行。

6、檢查相應的數字是否出現在正確的位置。19在左下角，-34在右下角，-2在左上角，-12在右上角。

Ⅹ 矩陣演算法

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