0105行列式按行(列)展开-行列式-线性代数

2024-03-18 17:28

本文主要是介绍0105行列式按行(列)展开-行列式-线性代数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在n阶行列式中,把 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij所在的第 i 行和第 j i行和第j i行和第j列划去后,留下来的 n − 1 n-1 n1阶行列式叫做 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij的余子式,记作 M i j M_{ij} Mij;记 A i j = ( − 1 ) i + j M i j , A i j 叫做 ( i , j ) 元 a i j A_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ij},A_{ij}叫做(i,j)元a_{ij} Aij=(1)i+jMij,Aij叫做(i,j)aij的代数余子式。

引理 一个n阶行列式,如果其中第 i i i行所有元素除 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij外都是零,那么这行列式等于 a i j a_{ij} aij与它的代数余子式的乘积,即

D = a i j A i j D=a_{ij}A_{ij} D=aijAij

证明: 先证明 ( i , j ) = ( 1 , 1 ) 的情形,此时 D = ∣ a 11 0 ⋯ 0 a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ 这是上一节例 10 , k = 1 的情形,按例 10 的结论,有 D = a 11 M 11 又 A 11 = ( − 1 ) 1 + 1 M 11 = M 11 ∴ D = a 11 A 11 = a 11 M 11 在证一般情形,此时 ∣ a 11 ⋯ a 1 j ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 ⋯ a i j ⋯ a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 ⋯ a n j ⋯ a n n ∣ 把第 i 行依次与第 i − 1 , i − 2 , ⋯ , 1 行做交换;然后把第 j 列依次与第 j − 1 , j − 2 , ⋯ 列做交换 这样数 a i j 换成 ( 1 , 1 ) 元,经过的交换次数为 i + j − 2 ,所得行列式 D 1 有 D 1 = ( − 1 ) i + j − 2 D = ( − 1 ) i + j D D 1 中 ( 1 , 1 ) 的余子式就是 D 中 ( i , j ) 元的余子式 M i j D = ( − 1 ) i + j D 1 = ( − 1 ) i + j a i j M i j = a i j A i j 证明:\\ 先证明(i,j)=(1,1)的情形,此时\\ D=\begin{vmatrix} a_{11}&0&\cdots&0\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 这是上一节例10,k=1的情形,按例10的结论,有\\ D=a_{11}M_{11}\\ 又A_{11}=(-1)^{1+1}M_{11}=M_{11}\\ \therefore D=a_{11}A_{11}=a_{11}M_{11}\\ 在证一般情形,此时\\ \begin{vmatrix} a_{11}&\cdots&a_{1j}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&&\vdots&&\vdots\\ 0&\cdots&a_{ij}&\cdots&a_{in}\\ \vdots&&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&\cdots&a_{nj}&\cdots&a{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 把第i行依次与第i-1,i-2,\cdots,1行做交换;然后把第j列依次与第j-1,j-2,\cdots列做交换\\ 这样数a_{ij}换成(1,1)元,经过的交换次数为i+j-2,所得行列式D_1\\ 有D_1=(-1)^{i+j-2}D=(-1)^{i+j}D\\ D_1中(1,1)的余子式就是D中(i,j)元的余子式M_{ij}\\ D=(-1)^{i+j}D_1=(-1)^{i+j}a_{ij}M_{ij}=a_{ij}A_{ij} 证明:先证明(i,j)=(1,1)的情形,此时D= a11a21an10a22an20a2nann 这是上一节例10k=1的情形,按例10的结论,有D=a11M11A11=(1)1+1M11=M11D=a11A11=a11M11在证一般情形,此时 a110an1a1jaijanja1nainann 把第i行依次与第i1,i2,,1行做交换;然后把第j列依次与第j1j2列做交换这样数aij换成(1,1)元,经过的交换次数为i+j2,所得行列式D1D1=(1)i+j2D=(1)i+jDD1(1,1)的余子式就是D(i,j)元的余子式MijD=(1)i+jD1=(1)i+jaijMij=aijAij

定理2 行列式等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和,即

D = a i 1 A i 1 + a i 2 A i 2 + ⋯ + a i n A i n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) D=a_{i1}A_{i1}+a_{i2}A_{i2}+\cdots+a_{in}A_{in}(i=1,2, \cdots,n) D=ai1Ai1+ai2Ai2++ainAin(i=1,2,,n)​或者

D = a 1 j A 1 j + a 2 j A 2 j + ⋯ + a n j A n j ( j = 1 , 2 , ⋯ , n ) D=a_{1j}A_{1j}+a_{2j}A_{2j}+\cdots+a_{nj}A_{nj}(j=1,2, \cdots,n) D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj(j=1,2,,n)

证明: D = ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ a i 1 + 0 + ⋯ + 0 0 + a i 2 + ⋯ + 0 ⋯ 0 + ⋯ + 0 + a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ = ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ a i 1 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ + ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 a i 2 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ + ⋯ + ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ 根据引理,有 D = a i 1 A i j + a i 2 A i 2 + ⋯ + a i n A i n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) 类似地,若按列证明,可得 D = a 1 j A 1 j + a 2 j A 2 j + ⋯ + a n j A n j ( j = 1 , 2 , ⋯ , n ) 证明:\\ D=\begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i1}+0+\cdots+0&0+a_{i2}+\cdots+0&\cdots&0+\cdots+0+a_{in}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i1}&0&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}+ \begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&a_{i2}&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}+\cdots+ \begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&0&\cdots&a_{in}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 根据引理,有 D=a_{i1}A_{ij}+a_{i2}A_{i2}+\cdots+a_{in}A_{in}(i=1,2,\cdots,n)\\ 类似地,若按列证明,可得\\ D=a_{1j}A_{1j}+a_{2j}A_{2j}+\cdots+a_{nj}A_{nj}(j=1,2,\cdots,n) 证明:D= a11ai1+0++0an1a120+ai2++0an2a1n0++0+ainann = a11ai1an1a120an2a1n0ann + a110an1a12ai2an2a1n0ann ++ a110an1a120an2a1nainann 根据引理,有D=ai1Aij+ai2Ai2++ainAin(i=1,2,,n)类似地,若按列证明,可得D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj(j=1,2,,n)

例7 计算 D = ∣ 3 1 − 1 2 − 5 1 3 − 4 2 0 1 − 1 1 − 5 3 − 3 ∣ D=\begin{vmatrix} 3&1&-1&2\\ -5&1&3&-4\\ 2&0&1&-1\\ 1&-5&3&-3\\ \end{vmatrix} D= 3521110513132413
解: D = c 1 − 2 c 3 , c 4 + c 3 ∣ 5 1 − 1 1 − 11 1 3 − 1 0 0 1 0 − 5 − 5 3 0 ∣ = ( − 1 ) 3 + 3 ∣ 5 1 1 − 11 1 − 1 − 5 − 5 0 ∣ = r 2 + r 1 ∣ 5 1 1 − 6 2 0 − 5 − 5 0 ∣ = ( − 1 ) 1 + 3 ∣ − 6 2 − 5 − 5 ∣ = 30 + 10 = 40 解:\\ D\overset{c_1-2c_3,c_4+c_3}{=}\begin{vmatrix} 5&1&-1&1\\ -11&1&3&-1\\ 0&0&1&0\\ -5&-5&3&0\\ \end{vmatrix}\\ =(-1)^{3+3}\begin{vmatrix} 5&1&1\\ -11&1&-1\\ -5&-5&0\\ \end{vmatrix}\\ \overset{r_2+r_1}{=}\begin{vmatrix} 5&1&1\\ -6&2&0\\ -5&-5&0\\ \end{vmatrix}\\ =(-1)^{1+3}\begin{vmatrix} -6&2\\ -5&-5\\ \end{vmatrix}\\ =30+10=40 解:D=c12c3,c4+c3 51105110513131100 =(1)3+3 5115115110 =r2+r1 565125100 =(1)1+3 6525 =30+10=40

例12 证明范德蒙德行列式

D n = ∣ 1 1 ⋯ 1 x 1 x 2 ⋯ x n x 1 2 x 2 2 ⋯ x n 2 ⋮ ⋮ ⋮ x 1 n − 1 x 2 n − 1 ⋯ x n n − 1 ∣ = ∏ n ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) D_n=\begin{vmatrix} 1&1&\cdots&1\\ x_1&x_2&\cdots&x_n\\ x_1^2&x_2^2&\cdots&x_n^2\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ x_1^{n-1}&x_2^{n-1}&\cdots&x_n^{n-1}\\ \end{vmatrix}=\prod_{n\ge i\gt j\ge1}(x_i-x_j) Dn= 1x1x12x1n11x2x22x2n11xnxn2xnn1 =ni>j1(xixj)
证明: 用数学归纳法 ∵ D 2 = ∣ 1 1 x 1 x 2 ∣ = x 2 − x 1 = ∏ 2 ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) ∴ 当 n = 2 时,等式成立 现在假设当等式与 n − 1 阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于 n 阶范德蒙德行列式成立。 把 D n 降阶:从第 n 行开始,后行减去前行的 x 1 倍,有 D n = ∣ 1 1 1 ⋯ 1 0 x 2 − x 1 x 3 − x 1 ⋯ x n − x 1 0 x 2 ( x 2 − x 1 ) x 3 ( x 3 − x 1 ) ⋯ x n ( x n − x 1 ) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 x 2 n − 2 ( x 2 − x 1 ) x 3 n − 2 ( x 3 − x 1 ) ⋯ x n n − 2 ( x n − x 1 ) ∣ 按第一列展开,并把每列的公因子 ( x i − x j ) 提出,有 D n = ( x 2 − x 1 ) ( x 3 − x 1 ) ⋯ ( x n − x 1 ) ∣ 1 1 ⋯ 1 x 2 x 3 ⋯ x n x 2 2 x 3 2 ⋯ x n 2 ⋮ ⋮ ⋮ x 2 n − 2 x 3 n − 2 ⋯ x n n − 2 ∣ 上式右端的行列式是 n − 1 阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有 ( x i − x j ) 因子的乘积,其中 n ≥ i > j ≥ 2 故 D n = ( x 2 − x 1 ) ( x 3 − x 1 ) ⋯ ( x n − x 1 ) ∏ n ≥ i > j ≥ 2 ( x i − x j ) = ∏ n ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) 证明:\\ 用数学归纳法\\ \because D_2=\begin{vmatrix} 1&1\\ x_1&x_2\\ \end{vmatrix} =x_2-x_1=\prod_{2\ge i\gt j\ge1}(x_i-x_j)\\ \therefore 当n=2时,等式成立\\ 现在假设当等式与n-1阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于n阶范德蒙德行列式成立。\\ 把D_n降阶:从第n行开始,后行减去前行的x_1倍,有\\ D_n=\begin{vmatrix} 1&1&1&\cdots&1\\ 0&x_2-x_1&x_3-x_1&\cdots&x_n-x_1\\ 0&x_2(x_2-x_1)&x_3(x_3-x_1)&\cdots&x_n(x_n-x_1)\\ \vdots&\vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&x_2^{n-2}(x_2-x_1)&x_3^{n-2}(x_3-x_1)&\cdots&x_n^{n-2}(x_n-x_1)\\ \end{vmatrix}\\ 按第一列展开,并把每列的公因子(x_i-x_j)提出,有\\ D_n=(x_2-x_1)(x_3-x_1)\cdots(x_n-x_1)\begin{vmatrix} 1&1&\cdots&1\\ x_2&x_3&\cdots&x_n\\ x_2^2&x_3^2&\cdots&x_n^2\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ x_2^{n-2}&x_3^{n-2}&\cdots&x_n^{n-2}\\ \end{vmatrix}\\ 上式右端的行列式是n-1阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有(x_i-x_j)因子的乘积,其中n\ge i\gt j\ge2\\ 故 D_n=(x_2-x_1)(x_3-x_1)\cdots(x_n-x_1)\prod_{n\ge i\gt j\ge2}(x_i-x_j)\\ =\prod_{n\ge i\gt j\ge 1}(x_i-x_j) 证明:用数学归纳法D2= 1x11x2 =x2x1=2i>j1(xixj)n=2时,等式成立现在假设当等式与n1阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于n阶范德蒙德行列式成立。Dn降阶:从第n行开始,后行减去前行的x1倍,有Dn= 10001x2x1x2(x2x1)x2n2(x2x1)1x3x1x3(x3x1)x3n2(x3x1)1xnx1xn(xnx1)xnn2(xnx1) 按第一列展开,并把每列的公因子(xixj)提出,有Dn=(x2x1)(x3x1)(xnx1) 1x2x22x2n21x3x32x3n21xnxn2xnn2 上式右端的行列式是n1阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有(xixj)因子的乘积,其中ni>j2Dn=(x2x1)(x3x1)(xnx1)ni>j2(xixj)=ni>j1(xixj)

推论 行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零。即

a i 1 A j 1 + a i 2 A j 2 + ⋯ + a i n A j n = 0 , i ≠ j a_{i1}A_{j1}+a_{i2}A_{j2}+\cdots+a_{in}A_{jn}=0,i\not=j ai1Aj1+ai2Aj2++ainAjn=0,i=j

a 1 i A 1 j + a 2 i A 2 j + ⋯ + a n i A n j = 0 , i ≠ j a_{1i}A_{1j}+a_{2i}A_{2j}+\cdots+a_{ni}A_{nj}=0,i\not=j a1iA1j+a2iA2j++aniAnj=0,i=j

证明: 设有 n 阶行列式 D = d e t ( a i j ) ,按第 j 行展开式为 D = a j 1 A j 1 + a j 2 A j 2 + ⋯ + a j n A j n 因诸 A j k ( k = 1 , 2 , ⋯ n ) 都是先划去了 D 中第 j 行在经计算而得 所以当第 j 行元素依次取 b 1 , b 2 , ⋯ , b n 时,就有 D j = ∣ a 11 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ a j − 1 , 1 ⋯ a j − 1 , n b 1 ⋯ b n a j + 1 , 1 ⋯ a j + 1 , n ⋮ ⋮ a n 1 ⋯ a n n ∣ 这里 D j 表示除第 j 行外其余行均与 D 相同的行列式。特别当 b 1 , b 2 , ⋯ , b n 依次取 D = d e t ( a i j ) 的第 i 行 ( i ≠ j ) 时 上式扔成立,此时 D j 中第 i 行与第 j 行相同,故 D j = 0 ∴ a i 1 A j 1 + a i 2 A j 2 + ⋯ + a i n A j n = 0 ( i ≠ j ) 类似地,对于列也成立。 证明:\\ 设有n阶行列式D=det(a_{ij}),按第j行展开式为\\ D=a_{j1}A_{j1}+a_{j2}A_{j2}+\cdots+a_{jn}A_{jn}\\ 因诸A_{jk}(k=1,2,\cdots n)都是先划去了D中第j行在经计算而得\\ 所以当第j行元素依次取b_1,b_2,\cdots,b_n时,就有\\ D_j=\begin{vmatrix} a_{11}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{j-1,1}&\cdots&a_{j-1,n}\\ b_1&\cdots&b_n\\ a_{j+1,1}&\cdots&a_{j+1,n}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{n1}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 这里D_j表示除第j行外其余行均与D相同的行列式。 特别当b_1,b_2,\cdots,b_n依次取D=det(a_{ij})的第i行(i\not=j)时\\ 上式扔成立,此时D_j中第i行与第j行相同,故D_j=0\\ \therefore a_{i1}A_{j1}+a_{i2}A_{j2}+\cdots+a_{in}A_{jn}=0(i\not=j) 类似地,对于列也成立。 证明:设有n阶行列式D=det(aij),按第j行展开式为D=aj1Aj1+aj2Aj2++ajnAjn因诸Ajk(k=1,2,n)都是先划去了D中第j行在经计算而得所以当第j行元素依次取b1,b2,,bn时,就有Dj= a11aj1,1b1aj+1,1an1a1naj1,nbnaj+1,nann 这里Dj表示除第j行外其余行均与D相同的行列式。特别当b1,b2,,bn依次取D=det(aij)的第i(i=j)上式扔成立,此时Dj中第i行与第j行相同,故Dj=0ai1Aj1+ai2Aj2++ainAjn=0(i=j)类似地,对于列也成立。

综合定理2及其推论,有关于代数余子式的重要性质:
∑ k = 1 n a k i A k j = { D , 当 i = j 0 , 当 i ≠ j 或 ∑ k = 1 n a i k A j k = { D , 当 i = j 0 , 当 i ≠ j \sum_{k=1}^n{a_{ki}A_{kj}}= \begin{cases} D,&当i=j\\ 0,&当i\ne j \end{cases}\\ 或\sum_{k=1}^n{a_{ik}A_{jk}}= \begin{cases} D,&当i=j\\ 0,&当i\ne j \end{cases} k=1nakiAkj={D,0,i=ji=jk=1naikAjk={D,0,i=ji=j

例13 设

D = ∣ 3 − 5 2 1 1 1 0 − 5 − 1 3 1 3 2 − 4 − 1 − 3 ∣ D=\begin{vmatrix}3&-5&2&1\\1&1&0&-5\\-1&3&1&3\\2&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ D= 3112513420111533

D 的元 ( i , j ) D的元(i,j) D的元(i,j)的余子式和代数余子式依次记作 M i j 和 A i j M_{ij}和A_{ij} MijAij

A 11 + A 12 + A 13 + A 14 及 M 11 + M 21 + M 31 + M 41 A_{11}+A_{12}+A_{13}+A_{14}及M_{11}+M_{21}+M_{31}+M_{41} A11+A12+A13+A14M11+M21+M31+M41
解: A 11 + A 12 + A 13 + A 14 = 1 ⋅ A 11 + 1 ⋅ A 12 + 1 ⋅ A 13 + 1 ⋅ A 14 = ∣ 1 1 1 1 1 1 0 − 5 − 1 3 1 3 2 − 4 − 1 − 3 ∣ = r 3 − r 1 , r 4 + r 1 ∣ 1 1 1 1 1 1 0 − 5 − 2 2 0 2 3 − 3 0 − 2 ∣ = ∣ 1 1 − 5 − 2 2 2 3 − 3 − 2 ∣ = c 1 + c 2 ∣ 2 1 − 5 0 2 2 0 − 3 − 2 ∣ = 4 M 11 + M 21 + M 31 + M 41 = A 11 − A 21 + A 31 − A 41 = ∣ 1 − 5 2 1 − 1 1 0 − 5 1 3 1 3 − 1 − 4 − 1 − 3 ∣ = r 4 + r 3 ∣ 1 − 5 2 1 − 1 1 0 − 5 1 3 1 3 0 − 1 0 0 ∣ = − ∣ 1 2 1 − 1 0 − 5 1 1 3 ∣ = r 1 − 2 r 3 − ∣ − 1 0 − 5 − 1 0 − 5 1 1 3 ∣ = 0 解:\\ A_{11}+A_{12}+A_{13}+A_{14}=1\cdot A_{11}+1\cdot A_{12}+1\cdot A_{13}+1\cdot A_{14}\\ =\begin{vmatrix}1&1&1&1\\1&1&0&-5\\-1&3&1&3\\2&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ \overset{r3-r1,r_4+r1}{=}\begin{vmatrix}1&1&1&1\\1&1&0&-5\\-2&2&0&2\\3&-3&0&-2\end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix}1&1&-5\\-2&2&2\\3&-3&-2\end{vmatrix}\\ \overset{c_1+c_2}{=}\begin{vmatrix}2&1&-5\\0&2&2\\0&-3&-2\end{vmatrix}=4\\ M_{11}+M_{21}+M_{31}+M_{41}=A_{11}-A_{21}+A_{31}-A_{41}=\\ \begin{vmatrix}1&-5&2&1\\-1&1&0&-5\\1&3&1&3\\-1&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ \overset{r_4+r_3}{=}\begin{vmatrix}1&-5&2&1\\-1&1&0&-5\\1&3&1&3\\0&-1&0&0\end{vmatrix}\\ =-\begin{vmatrix}1&2&1\\-1&0&-5\\1&1&3\end{vmatrix}\\ \overset{r_1-2r_3}{=}-\begin{vmatrix}-1&0&-5\\-1&0&-5\\1&1&3\end{vmatrix}\\ =0 解:A11+A12+A13+A14=1A11+1A12+1A13+1A14= 1112113410111533 =r3r1,r4+r1 1123112310001522 = 123123522 =c1+c2 200123522 =4M11+M21+M31+M41=A11A21+A31A41= 1111513420111533 =r4+r3 1110513120101530 = 111201153 =r12r3 111001553 =0

结语

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参考:

[1]同济大学数学系.工程数学.线性代数 第6版 [M].北京:高等教育出版社,2014.6.p15-20.

[2]同济六版《线性代数》全程教学视频[CP/OL].2020-02-07.p5.

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1 NumPy 中的矩阵与数组 在 NumPy 中,矩阵实际上是一种特殊的二维数组,因此几乎所有数组的操作都可以应用到矩阵上。不过,矩阵运算与一般的数组运算存在一定的区别,尤其是在点积、乘法等操作中。 1.1 创建矩阵 矩阵可以通过 NumPy 的 array() 函数创建。矩阵的形状可以通过 shape 属性来访问。 import numpy as np# 创建一个 2x3 矩阵mat

线性代数 第六讲 特征值和特征向量_相似对角化_实对称矩阵_重点题型总结详细解析

文章目录 1.特征值和特征向量1.1 特征值和特征向量的定义1.2 特征值和特征向量的求法1.3 特征值特征向量的主要结论 2.相似2.1 相似的定义2.2 相似的性质2.3 相似的结论 3.相似对角化4.实对称矩阵4.1 实对称矩阵的基本性质4.2 施密特正交化 5.重难点题型总结5.1 判断矩阵能否相似对角化5.2 已知两个矩阵相似,求某个矩阵中的未知参数5.3 相似时,求可逆矩阵P,使

【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数

在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。 标量(Scalar)的基本操作 标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的 Python 代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。 代码实现: import torch# 定义两个标量x = torch.tens

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录 1. ImageNet2. 卷积计算2.1 两个多项式卷积2.2 函数卷积2.3 循环卷积 3. 周期循环矩阵和非周期循环矩阵4. 循环卷积特征值4.1 卷积计算的分解4.2 运算量4.3 二维卷积公式 5. Kronecker Product 1. ImageNet ImageNet 的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可 通过网盘分享的文件:image

Matlab初等数学与线性代数

初等数学 算术运算 基本算术 加法 +添加数字,追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和 A = 1:5;B = cumsum(A)B = 1×51 3 6 10 15 减法 -减法diff差分和近似导数 乘法 .*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法 (自 R202

通知Notification(可展开的大布局)使用,适配android8.0

补充修正: 2018-11-07 问题:Notification PendingIntent失效,每个通知都响应第一个PendingIntent https://blog.csdn.net/u013370255/article/details/83791750 2018-08-16 问题:app版本更新,通知形式显示安装包下载进度 https://blog.csdn.net/u01337025

【高等代数笔记】(18)N阶行列式

2. N阶行列式 2.12 行列式按k行(列)展开 【拉普拉斯定理】 n n n阶矩阵 A = ( a i j ) \boldsymbol{A}=(a_{ij}) A=(aij​),取定第 i 1 , i 2 , . . . , i k i_{1},i_{2},...,i_{k} i1​,i2​,...,ik​行(其中 i 1 < i 2 < . . . < i k i_{1}<i_{2}<.