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三列矩阵跟一列矩阵相乘可得
一个
矩阵
的迹和秩都为1,能得出什么结论
答:
迹为
1
,说明矩阵的特征值和为1;秩为1,说明矩阵的任意两行或两列都线性相关;可表示为A=a×b‘的形式,其中a,b为
列向量
;还
可得
到 0是n-1重特征值,其中n为
矩阵
的阶数;再结合迹为1的性质,
可得
另外一个特征值是1
矩阵
范数怎么算?
答:
||a|| = √(a,a) = √a^Ta 其中 (a,a) 是a与a的内积,是a的各分量的平方之和 如a=(X1,X2,X3),则||a||=√X1^2+X2^2+X3^
3
些
矩阵
范数不可以由
向量
范数来诱导,比如常用的Frobenius范数(也叫Euclid范数,简称F-范数或者E-范数):║A║F= ( ∑∑ aij^2 )^1/2 (A全部...
矩阵
范数怎么算
答:
||a|| = √(a,a) = √a^Ta 其中 (a,a) 是a与a的内积,是a的各分量的平方之和 如a=(X1,X2,X3),则||a||=√X1^2+X2^2+X3^
3
些
矩阵
范数不可以由
向量
范数来诱导,比如常用的Frobenius范数(也叫Euclid范数,简称F-范数或者E-范数):║A║F= ( ∑∑ aij^2 )^1/2 (A全部...
对一个实对称
矩阵
,已知两个特征值及对应的特征
向量
,如何求第三个特征...
答:
方法二:实对称
矩阵
所有特征值的和等于矩阵对角线上元素的代数和,所有特征值的积等于矩阵的行列式的值。据此
可得
第三个特征值。实对称矩阵A的不同特征值对应的特征
向量
是正交的。实对称矩阵A的特征值都是实数,特征向量都是实向量。n阶实对称矩阵A必可对角化,且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值...
矩阵
空投 与 十大核心竞争力
答:
我在上图的最后
一列
增加了出血DPE等于邪恶DPE时所需的最低AP,供大家参考。这里有一个结论:当盗贼的AP超过1200,并且武器速度大于或等于2.8时,出血的DPE开始赶上甚至超过邪恶的DPE。至于背刺,无论当前顶尖三把匕首的哪一把,DPE都远远超过了邪恶和出血,而且战斗技能系统完全不同,因此这里就暂时不进行临界点的计算了...
高数设
矩阵
A=(
1
-
3
1 -2)的秩为2,则t=?,0 0 t 1 -1 3 -4 1
答:
1
-3 1 2 0 0 t 1 -1 3 -4 1 经过变形r1+r2+r3 可以得到 1 -3 1 2 0 0 t 1 0 0 t-3 0 然后第
三列与
第四列进行交换,
可得
到下三角
矩阵
因为矩阵的秩为2,所以任意三阶矩阵的行列式为0,且二阶矩阵行列式有不为0的 ∴有后三列 -3 2 1 0 1 t 0 0 t-3
可得
-3(t-...
怎么证明
矩阵
谱范数满足||A||_2=max{|y'Ax|, ||x||_2=1, ||y||_2=...
答:
证明:将x和y分别扩充到Cn上的两组酉基X = [x, x2, ... , xn]和Y = [y, y2, ..., yn],那么X和Y必然等价,即存在酉
矩阵
Q满足Y = Q * X,取第
一列可得
y = Q * x。2. 再证:||P * A * Q||2 = ||A||2,其中P和Q都是Cn上的酉阵。这其实是矩阵2范数的一个...
设
3
阶方阵B≠0,B的每
一列
都是方程组x1+2x2?2x3=02x1?x2+λx3=03x1+x...
答:
(
1
)由B≠0,且B的
列向量
为方程组的解,可知方程组有非零解,所以有系数
矩阵
A= 12−2 2−1λ 31−1 ,R(A)<
3
,所以,|A|=0 |A|= .12−2 2−1λ 31−1 .= .12−2 0−5λ+4 0−55 .= .12−2 0...
如何证明:
与
任意一个n阶方阵
相乘
都可交换的方阵必为数量
矩阵
?请给出详...
答:
则EijA = AEij EijA 是 第i行为 aj1,aj2,...,ajn, 其余行都是0的方阵 AEij 是 第j列为 a1i,a2i,...,ani, 其余列都是0的方阵 所以当i≠j时, aij=0.所以A是一个对角
矩阵
.设E(i,j)是对换i,j两行的初等矩阵.由E(i,j)A=AE(i,j)
可得
aii=ajj 所以A是主对角线元素相同的...
求
矩阵
的秩的时候可以混合使用初等行变换和初等列变换吗?
答:
可以。在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地,行秩是A的线性无关的横行的极大数目。即如果把矩阵看成一个个行向量或者
列向量
,秩就是这些行向量或者列向量的秩,也就是极大无关组中所含向量的个数。A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为
矩阵
A的秩,记作...
棣栭〉
<涓婁竴椤
5
6
7
8
10
11
12
9
13
14
涓嬩竴椤
灏鹃〉
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