通过这样的运算方式,我们得以将向量 \vec u,\vec v 转化了标量 a_1b_1+a_2b_2 ,而这个计算结果的标量就被称为内积。 如果从线性性质的角度来看,内积的运算相当于对两个线性函数进行相乘,故它实际是一个双线性函数。 有了内积的定义之后,若我们对向量自己作内积,则有: \vec v\cdot \vec v=(a_1,a...
1-范数 各个元素的绝对值之和 2-范数 每个元素的平方和再开平方根 p-范数 其中正整数p≥1,并且有limp→∞∥X∥p=max1≤i≤n|xi|. 无穷范数 为向量中绝对值最大的元素的值。 矩阵范数 1-范数(列模) 矩阵的每一列上的元素绝对值先求和,再从中取个最大的,(列和最大) 2-范数(谱模): 最大特征值...
也就是点 B 的纵坐标是固定的,等于\frac{p_2-p_1}{2l}l^2+p_1l+c \\也就是\frac{p_2+p_1}{2l}l+c \\将抛物线的一阶导数等于0,得到:2 \frac{p_2-p_1}{2l}x+p_1=0 \\得到:x=\frac{lp_1}{p_1-p_2}则有最大点的纵坐标:y=\frac{p_2-p_1}{2l}(\frac{lp_1}{p_1-p...
其中A^-1就是逆矩阵,(注意,矩阵乘法,不能变化顺序, 例如 A*B =C 不变成 B*A=C ) 逆矩阵 有些类似 A(2) * B(4)=8 (C) 求B , 则 0.5*8=4 通过R语言可以求得A的逆矩阵 A <- cbind(c(21, 10), c(3, 5)) A1<-solve(A) A1 通过它去验证一下演示一个B矩阵中 产品1的成本过程 ...
解答一 举报 首先要明白矩阵的基本知识:若矩阵A的特征值为λ,则A的转置的特征值也为λ,而A的逆的特征值为1/λ.对于正交矩阵来说,矩阵的转置即为矩阵的逆,即:λ=1/λ,所以:λ=1或-1. 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 相似问题 设A是正交矩阵,绝对值A=-1,证明-1是A的特征值. 证明任何...
答案 首先要明白矩阵的基本知识: 若矩阵A的特征值为λ,则A的转置的特征值也为λ,而A的逆的特征值为1/λ. 对于正交矩阵来说,矩阵的转置即为矩阵的逆,即: λ=1/λ,所以:λ=1或-1. 相关推荐 1 线性代数中怎么证明正交矩阵的特征值是1或者-1? 反馈 收藏 ...
因为它是三阶矩阵,-1是乘以矩阵里面每一个元素,所以算行列式的值的时候,第一行取公共倍数-1,第二行取公共倍数-1,第三行。。。所以有一个(-1)的三次方
解如下图所示
右上角的 -1表示 矩阵的逆 有点类似有理数的倒数的意思 就是A^-1这个矩阵 乘上A这个矩阵等于单位阵 截图看不到 有问题再问我吧
求法如下:计算矩阵A的行列式值|A|:|A|=14-23=-2,由于|A|≠0,矩阵A是可逆的。计算A的伴随矩阵adj(A):adj(A)=[4,-2;-3,1]。计算A的逆矩阵A^(-1):A^(-1)=1/(-2)×adj(A)=[-2,1;3/2,-1/2],矩阵A的逆矩阵A^(-1)为:A^(-1)=[-2,1;3/2,-1/2]...