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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-533390.html
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目錄 1，矩陣的初等變換 1.1，初等變換 1.2，增廣矩陣? ?1.3，定義和性質(zhì) 1.4，行階梯型矩陣、行最簡型矩陣 1.5，標(biāo)準(zhǔn)形矩陣? 1.6，矩陣初等變換的性質(zhì)? 2，矩陣的秩? 3，線性方程組的解? 初等變換包括三種：交換行或列、某行或列乘以一個非零系數(shù)、某行或列加上零一行
緊接前文學(xué)習(xí)完向量組秩的基本概念后，繼續(xù)往后學(xué)習(xí)向量的內(nèi)容。 性質(zhì) 1（三秩相等） —— 設(shè) A = ( β 1 , β 2 , … , β n ) = ( α 1 , α 2 , … , α n ) T pmb{A=(beta_1,beta_2,dots,beta_n)=(alpha_1,alpha_2,dots,alpha_n)^T} A = ( β 1 ? , β 2 ? , … , β n ? ) = ( α 1 ? , α 2 ? , … , α n ? )
緊接前文學(xué)習(xí)完向量組秩的基本概念后，繼續(xù)往后學(xué)習(xí)向量的內(nèi)容。 性質(zhì) 1（三秩相等） —— 設(shè) A = ( β 1 , β 2 , … , β n ) = ( α 1 , α 2 , … , α n ) T pmb{A=(beta_1,beta_2,dots,beta_n)=(alpha_1,alpha_2,dots,alpha_n)^T} A = ( β 1 ? , β 2 ? , … , β n ? ) = ( α 1 ? , α 2 ? , … , α n ? )
線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的一個分支，用于研究線性方程組及其解的性質(zhì)、向量空間及其變換的性質(zhì)等。在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中，線性代數(shù)常用于圖形學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹 JS 中常用的線性代數(shù)算法，并提供代碼示例。 向量是有大小和方向的量，通常用一
【計算機(jī)視覺：算法和應(yīng)用】第二章：圖像形成——2.1 幾何圖元與變換_Lu.馬夋的博客-CSDN博客 【計算機(jī)視覺：算法和應(yīng)用】第二章：圖像形成——2.2相機(jī)輻射成像-CSDN博客 【計算機(jī)視覺：算法和應(yīng)用】第二章：圖像形成——2.3數(shù)碼相機(jī)-CSDN博客 【計算機(jī)視覺：算法和應(yīng)用】
本系列文章將從下面不同角度解析線性代數(shù)的本質(zhì)，本文是本系列第一篇 向量究竟是什么？ 向量的線性組合，基與線性相關(guān) 矩陣與線性相關(guān) 矩陣乘法與線性變換 三維空間中的線性變換 行列式 逆矩陣，列空間，秩與零空間 克萊姆法則 非方陣 點積與對偶性 叉積 以線性變換
如何利用行列式，矩陣求解線性方程組。 用矩陣方程表示 齊次線性方程組：Ax=0； 非齊次線性方程組：Ax=b. 可以理解 齊次線性方程組 是特殊的 非齊次線性方程組 如何判斷線性方程組的解 其中R(A)表示矩陣A的秩 B表示A的增廣矩陣 n表示末知數(shù)個數(shù) 增廣矩陣 矩陣的秩 秩r= 未知
從代數(shù)的角度定義向量的長度 ： ??????正如我在另外一篇文章中（見本文底部的推薦鏈接）提到的，兩個向量（這是默認(rèn)是兩個列向量）的內(nèi)積，可以表示為也可以表示為?，F(xiàn)在我們考慮一種特殊情形，現(xiàn)在我們有一個向量v=(1,2,3),那么這個向量自己和自己的內(nèi)積是多少呢
目錄 向量的概念 基本概念 抽象概念 向量的意義? 幾何意義 物理意義 歐式空間 特點和性質(zhì) ?行向量與列向量 行向量 列向量 兩者的關(guān)系 向量的基本運算與范數(shù) 向量的基本運算 向量的加法 數(shù)乘運算（實數(shù)與向量相乘） 轉(zhuǎn)置 向量的范數(shù) 向量的模與內(nèi)積 向量的模 向量的內(nèi)積
線性代數(shù)的核心是向量的加和乘兩種運算的組合，本篇博客為線性代數(shù)的一個引子，主要從向量、線性組合和矩陣逐步引出線性代數(shù)的相關(guān)知識。 首先介紹的是向量相關(guān)，向量是基礎(chǔ)。 已知列向量： υ = [ v 1 v 2 ] boldsymbol{upsilon}=left[begin{matrix} v_1 \\\\ v_2end{matrix} right] υ =
