矩阵的基本运算公式大全 1.矩阵加法: A + B = C,其中A,B和C都是m×n矩阵,则C的元素为: Cij = Aij + Bij,其中i = 1,2,...,m,j = 1,2,...,n 2.矩阵减法: A - B = C,其中A,B和C都是m×n矩阵,则C的元素为: Cij = Aij - Bij,其中i = 1,2,...,m,j = 1,2,...,n 3...
6.数量矩阵:n阶对角形矩阵主对角线上元素相等时,称为数量矩阵。 7. 上(下)三角形矩阵:n阶方阵中,主对角线下方元素全为零,称为上三角矩阵;主对角线上方元素全为零,称为下三角矩阵。 8.同型矩阵:A=aij(m×n),B=bij(s×t),m=s、n=t,A与B为同型矩阵,若对应元素相等,则A与B相等。 9.转置矩阵:...
1 矩阵A的转置的转置等于原来的矩阵A，矩阵A加矩阵B的转置等于矩阵A的转置加上B的转置。如果转置矩阵前面是与常数K，那么常数是不发生变化的，仍然是K。2 AB矩阵的转置等于B的转置乘以A的转置。对于逆矩阵，如果A矩阵的逆矩阵的逆矩等于A矩阵。KA的逆矩阵等于K分之一乘以A的逆矩阵。AB的逆矩阵等于B的逆矩阵...
7. 逆矩阵(Inverse Matrix): 对于一个可逆的 n×n 的方阵 A,它的逆矩阵 A^(-1) 存在,并且满足 AA^(-1) = A^(-1)A = I,其中 I 是单位矩阵。 8. 矩阵的秩(Rank): 矩阵A 的秩定义为矩阵 A 的行空间和列空间中向量组的最小线性无关组所含的向量个数。 9. 矩阵的特征值(Eigenvalues)和特征...
线性代数:矩阵运算常用公式[1] 码着方便自己查。 1 转置 (Transpose) (A+B)T=AT+BT (AB)T=BTAT 2逆 (Inverse) (AB)−1=B−1A−1 (AT)−1=(A−1)T 注:一般矩阵为方阵且可逆时,才能做逆运算。 3 行列式 (Determinant) 为的特征值det(A)=λ1λ2⋯λn, λi为A的特征值. det...
矩阵的运算公式大全,速求 E+BA-B(E+AB)^-1A-BAB(E+AB)^-1A= E+BA-B [(E+AB)^-1A+AB(E+AB)^-1A]= E+BA-B [E+AB](E+AB)^-1A左边提出 -B,右边提出 (E+AB)^-1A
D11-2 线性代数公式大全 线性代数 基本运算 ① A+ B = B+ A ② ( A + B ) + C = A + (B + C ) ③ c( A + B ) = cA + cB ④ c(dA)
输入公式 得到结果 2, 对不同形状的两个矩阵,先在幕后将它们扩展为相同形状的矩阵,然后再进行“并行化运算” 这个过程非常类似于numpy中矩阵间运算的广播过程。 在下面这个例子中,左边的矩阵和右边矩阵的行数相同,列数则分别是1和3。这时候excel会自动先将左边的矩阵横向重复三次,得到一个和右边矩阵形状一致的矩...
称A为(反)对称矩阵; (2) ,称A为(斜)Hermite矩阵; (3) ,称A为幂等矩阵; (4) ,称A为幂零矩阵; (5) ,称A为对合矩阵; (6) ,称实数矩阵A为正交矩阵. 另外,还有一些特殊的方阵,比如:对角矩阵,数量矩阵,上(下)三角矩阵,等等,就不再赘述...