這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了線性代數(shù)：矩陣的定義。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
目錄
一、定義
二、方陣
三、對角陣
四、單位陣
五、數(shù)量陣?
六、行（列）矩陣
?七、同型矩陣
八、矩陣相等
九、零矩陣
十、方陣的行列式
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-814226.html
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本文參考www.deeplearningbook.org一書第二章2.3 Identity and Inverse Matrices 2.4 Linear Dependence and Span 本文圍繞 線性方程求解 依次介紹矩陣的逆、線性組合、線性獨立等線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識點。 本文主要圍繞求解線性方程展開，我們先把線性方程寫出來，方程如下： 其中，是已知的；，
定義7 對于 n n n 階矩陣A，如果有一個 n n n 階矩陣B，使 A B = B A = E AB=BA=E A B = B A = E 則說矩陣A是可逆的，并把矩陣B稱為A的逆矩陣，簡稱逆陣。 定理1 若矩陣A可逆，則 ∣ A ∣ =? 0 vert Avert not = 0 ∣ A ∣ = 0 證明： A 可逆，即有 A ? 1 ，使得 A A ? 1 = E ∣ A A ? 1 ∣ = ∣ A
矩陣的秩（Rank）是線性代數(shù)中一個非常重要的概念，表示一個矩陣的行向量或列向量的線性無關(guān)的數(shù)量，通常用 r ( A ) r(boldsymbol{A}) r ( A ) 表示。具體來說： 對于一個 m × n mtimes n m × n 的實矩陣 A boldsymbol{A} A ，它的行秩 r ( A ) r(boldsymbol{A}) r ( A ) 定義為 A boldsymbol{A} A 的各
利用計算技巧湊出公式：兩邊加E、提取公因式、沒有公因式可提時利用隱形的E=AA^(-1)，因為E可看作系數(shù)1 主對角線有矩陣（副對角線是0矩陣），則分別逆后放在原位置 副對角線有矩陣（主對角線是0矩陣），則分別逆后互換位置
?矩陣是由排列在矩形陣列中的數(shù)字或其他數(shù)學(xué)對象組成的表格結(jié)構(gòu)。它由行和列組成，并且在數(shù)學(xué)和應(yīng)用領(lǐng)域中廣泛使用。 元素：矩陣中的每個數(shù)字稱為元素。元素可以是實數(shù)、復(fù)數(shù)或其他數(shù)學(xué)對象。 維度：矩陣的維度表示矩陣的行數(shù)和列數(shù)。一個 m × n 的矩陣有 m 行和
線性代數(shù)-矩陣的本質(zhì)
對稱矩陣是線性代數(shù)中一種非常重要的矩陣結(jié)構(gòu)，它具有許多獨特的性質(zhì)和應(yīng)用。下面是對稱矩陣的詳細(xì)描述： ### 定義 對稱矩陣，即對稱方陣，是指一個n階方陣A，其轉(zhuǎn)置矩陣等于其本身，即A^T = A。這意味著方陣A中的元素滿足交換律，即對于任意的i和j（i ≤ j），都有A[
目錄 矩陣研究的是什么呢？ 逆陣 什么叫做逆陣？ ?例題1： ?例題2： ?逆陣的存在性 定理1： 定理2： 定理3： 定理4： 拉普拉茨方程 方陣可以的條件 ?例題3： ?Note1： 例題4 ?Note2： ?Note3： Note4： ?Note5： ?Note6： Note7： ?例題5： ?逆矩陣的求法： 方法1：伴隨矩陣法： ?方
學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)需要的初等數(shù)學(xué)知識 線性代數(shù)——行列式 線性代數(shù)——矩陣 線性代數(shù)——向量 線性代數(shù)——線性方程組 線性代數(shù)——特征值和特征向量 線性代數(shù)——二次型 本文大部分內(nèi)容皆來自李永樂老師考研教材和視頻課。 從矩陣的轉(zhuǎn)置章節(jié)到方陣和行列式
目錄 矩陣： 矩陣的定義： 0矩陣 方陣 ?同型矩陣： 矩陣相等的判定條件 ?矩陣的三則運(yùn)算： 乘法的適用條件 矩陣與常數(shù)的乘法： 矩陣的乘法： 矩陣的乘法法則：? Note1： ?Note2： ?Note3： ?向量與矩陣的關(guān)系： 轉(zhuǎn)置矩陣： ?矩陣多項式： 矩陣的重要性質(zhì)： ?性質(zhì)2： ?性質(zhì)
