excel矩阵运算操作-转置 行列式 相乘 逆阵 https://jingyan.baidu.com/article/154b463128e13928ca8f41a4.html Excel中矩阵的相关运算.我们在学习线性代数或者对一些矩阵进行计算时,可以使用到我们常用的excel,轻便的excel的计算功能还是十分强大,本例分享如何使用excel对矩阵进行常见的运算处理. 工具/原料 电脑 excel 方法/步骤 输入初始矩阵到单元格中后,选中该矩阵区域,然后复制,右键粘贴,选择"转置"

如何用电子表格计算两个矩阵相乘 https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7c9039cde452d3854.html   工具/原料 Microsoft Excel 2003 MMULT函数 方法/步骤 1 打开Excel,将需要相乘的两个矩阵数据全部写在Excel中,比如A1:C2区域写第一个矩阵,E1:F3区域写第二个矩阵: 2 然后,在任间单元格插入公式=MMULT(A1:C2,E1:F3),回车确定: 3 我们知道,一个m×n的矩阵a(m,n)左

package matrix import ( "math" "github.com/astaxie/beego" ) type Matrix4 struct { Elements [16]float64 `json:"elements"` } type SQ struct { //矩阵结构 M,N int //m是列数,n是行数 Data [][]float64 } //矩阵定义 func (this*SQ)Set(m int,n int,da

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4031 裸题........ 问题在于模数是$10^9$ 我们发现消元的目的是让一个地方为0 辗转相除法也可以做到这一点 只不过取模用减整除来代替就好了 注意本题需要分配$id$,因为柱子不能算 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #inclu

简单入门一下矩阵树Matrix-Tree定理.(本篇目不涉及矩阵树相关证明) 一些定义与定理 对于一个无向图 G ,它的生成树个数等于其基尔霍夫Kirchhoff矩阵任何一个N-1阶主子式的行列式的绝对值. 所谓的N-1阶主子式就是对于一个任意的一个 r ,将矩阵的第 r 行和第 r 列同时删去得到的新矩阵. 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的一种求法: 基尔霍夫Kirchhoff矩阵 K =度数矩阵 D - 邻接矩阵 A 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的具体构造 度数矩阵D:是一个 ${N}\t

# 代数 排列 对换,对于一个排列操作,对于一个偶排列一次对换之后变为奇排列 反之变为偶排列 行列式 N阶行列式室友N^2个数aij(i,j = 1,2,3,...n) 行列式的数=\(\sum_ {j_1,j_2,....j_n}sgn(j_1j_2...j_n)a_{1j_1}a_{2j_2}...a_{nj_n}\) \(sgn()对于排列的函数,若排列A为奇排列则,sgn(A) = -1,为偶排列,则sgn(A) = 1\) 那么对于行列式的计算也就是从第一排走到最后一排的所有路径分别*

在说明Hill加密之前要先复习线性代数的知识,主要是关于矩阵的一些运算和概念. 一.矩阵的逆: 定义方阵M的逆矩阵应该满足M*M^-1==I,其中I是单位矩阵,比如: 但是这个地方是对英文字母进行加密,所以矩阵中的数字都是模26的值,比如:   *  = 这个地方结果就应该mod26, 最后结果就是: 那么上面两个相乘的矩阵就互为逆矩阵. 这个地方要多说一下密码学中的mod运算,数学中-5%26结果肯定是-5,但是这个地方我们取值只能在0-25之间,所以-5%26的结果应该是21. 求解一个方阵

1.Jacobian矩阵 在矩阵论中,Jacobian矩阵是一阶偏导矩阵,其行列式称为Jacobian行列式.假设 函数 $f:R^n \to R^m$, 输入是向量 $x \in R^n$ ,输出为向量 $f(x) \in R^m$ ,那么对应的Jacobian矩阵 $J$ 是一个 $m*n$ 的矩阵,其定义如下: \[\mathbf J = \frac{d\mathbf f}{d\mathbf x} = \begin{bmatrix}\dfrac{\partial \mathbf{f}}{\

这一章节开始介绍线性代数中另外一个基本概念——行列式. 其实与矩阵类似,行列式也是作为简化表述多项式的一种工具,关于行列式的历史渊源,有如下的介绍. 在介绍逆矩阵的时候,我们曾提及二阶矩阵有一个基于矩阵A对应行列式|A|和伴随矩阵的计算方法,当时由于没有引入行列式就暂且搁置,今天在这里将给出详细的证明过程. 关于行列式.伴随矩阵以及余子式.代数余子式等基本概念,这里不做累述. 另外由于MathType编辑器的符号所限,这里将证明过程手写在黑板上然后拍下图片. 值得注意的是,这种基于矩阵对应行列式

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/643/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535   Description 一个n阶方阵A行列式记作detA,或者|A|.detA是一个数字,它的值按照下面的方式递归定义: 如果n=1,detA=a11; 如果n>1,detA= s1 *a11*detA1+s2 * a12 *detA2 +......+sn * a1n *det An 一个上三角矩阵的行列式等于主对角线

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

1.矩阵了解 1)矩阵的维度和记法 (先数多少行,再数多少列) 2)矩阵的转置 行变成列,第一行变成第一列...矩阵的转置的转置就是原矩阵            即        3)矩阵和标量的乘法 4)矩阵和矩阵的乘法 例.[2,3]X[3,4] =[2,4] 矩阵的乘法不支持交换律,强调顺序,左乘和右乘是不一样的. NXM阶与SXT阶矩阵相乘,必须满足M和S维度相同,乘法的结果是一个NXT矩阵. 5)单位矩阵 主对角线全部为1,非主对角线都为0,则为单位矩阵. 单位矩阵乘任何矩阵,任何矩阵

I. 行列式(Determinants)和迹(Trace) 1. 行列式(Determinants) 为避免和绝对值符号混淆,本文一般使用\(det(A)\)来表示矩阵\(A\)的行列式.另外这里的\(A∈R^{n×n}\)默认是方阵,因为只有方阵才能计算行列式. 行列式如何计算的就不在这里赘述了,下面简要给出行列式的各种性质和定理. 定理1:当且仅当一个方阵的行列式不为0,则该方阵可逆. 定理2:方阵\(A\)的行列式可沿着某一行或某一列的元素展开,形式如下: 沿着第\(i\)行展开:\[de

首先,恭喜你读到了咪博士的这篇文章.本文可以说是该系列最重要.最核心的文章.你对线性代数的一切困惑,根源就在于没有真正理解矩阵到底是什么.读完咪博士的这篇文章,你一定会有一种醍醐灌顶.豁然开朗的感觉! 咱们先来说说啥叫变换.本质上,变换就是函数. 例如,你输入一个向量[ 5  7 ] [57], 经过某个变换(即函数)的作用之后,输出另一个向量[ 2  -3 ] [2−3] 既然,变换本质上就是函数,那为啥还要多搞出这样一个术语? 其实,“变换”这个词暗示了我们能够以某种方式可视化 输入—-输出

在线性代数中, LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种,可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积(有时是它们和一个置换矩阵的乘积).LU分解主要应用在数值分析中,用来解线性方程.求反矩阵或计算行列式. 什么是LU分解 如果有一个矩阵A,将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,称为A的LU分解. 更进一步,我们希望下三角矩阵的对角元素都为1: 一旦完成了LU分解,解线性方程组就会容易得多. LU分解的步骤 上一章讲到,对于满秩矩阵A来说,通过左乘一个消

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

相关概念: 正交矩阵:若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量,则该矩阵为正交矩阵,且该矩阵的转置和其逆相等.两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0 正定矩阵:如果对于所有的非零实系数向量x ,都有 x'Ax>0,则称矩阵A 是正定的.正定矩阵的行列式必然大于 0, 所有特征值也必然 > 0.相对应的,半正定矩阵的行列式必然 ≥ 0.   QR分解 矩阵的正交分解又称为QR分解,是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式. 任意实数方阵A,都能被分解为A=QR.这里的Q为正交单位阵

[BZOJ1494][NOI2007]生成树计数(动态规划,矩阵快速幂) 题面 Description 最近,小栋在无向连通图的生成树个数计算方面有了惊人的进展,他发现: ·n个结点的环的生成树个数为n. ·n个结点的完全图的生成树个数为n^(n-2).这两个发现让小栋欣喜若狂,由此更加坚定了他继续计算生成树个数的 想法,他要计算出各种各样图的生成树数目.一天,小栋和同学聚会,大家围坐在一张大圆桌周围.小栋看了看, 马上想到了生成树问题.如果把每个同学看成一个结点,邻座(结点间距离为1)的同学间

“如果不熟悉线性代数的概念,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多.” --瑞典数学家Lars Garding名著<Encounter with Mathematics>. 1. 矩阵的基本问题 然而“按照现行的国际标准,线性代数是通过公理化来表述的,它是第二代数学模型,...,这就带来了教学上的困难.”事实上,当我们开始学习线性代数的时候,不知不觉就进入了“第二代数学模型”的范畴当中,这意味着数学的表述方式和抽象性有了一次全面的进化,对于从小一直在“第一代数学模型”,即以实用为导向的.具体

矩阵运算: \(A\times B\)叫做\(A\)左乘\(B\),或者\(B\)右乘\(A\). 行列式性质: \(1.\)交换矩阵的两行(列),行列式取相反数. \(2.\)某一行元素都\(\times k\),行列式值也\(\times k\). \(3.\)某一行加到另一行上,行列式值不变. \(4.\)矩阵某两行(列)元素分别成比例,行列式值为\(0\). \(5.A+B=C\Rightarrow|A|+|B|=|C|\). \(6.\)矩阵与转置矩阵行列式相等. 对于方阵而言: \(