鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤。

1、行列式

可自行更改阶数

from numpy import *

# 求行列式 ,建议:取小数点前整数

A = array([[3, 1, 1, 1],
[1, 3, 1, 1],
[1, 1, 3, 1],
[1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A)
print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48

2、矩阵相乘

注意要内标相同

from numpy import *

# 求矩阵相乘

A = array([[1, -1, 1],
[1, 1, 0],
[-1, 0, 1]]) B = array([[3, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]) # N=AB
N = dot(A, B) # N=BA,则 N = dot(B, A) print(N) # 正确答案:
# [ 3 0 0]
# [ 3 0 0]
# [-3 0 0]

3、逆矩阵

自行判断|A|≠0,这里 \(A^{*}\) = \(A^{-1}\) · \(|A|\)

from numpy import *

# 求逆矩阵 ,建议:取小数点后一位化为分数

A = mat([[1, -1, 1],
[1, 1, 0],
[-1, 0, 1]]) B = A.I
print(B) # [ 0.33333333 0.33333333 -0.33333333]
# [-0.33333333 0.66666667 0.33333333]
# [ 0.33333333 0.33333333 0.66666667]
# 0.333≈ 1/3 ,0.667≈ 2/3

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