矩阵的算法

‘壹’ 矩阵的计算是什么

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。

1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

矩阵乘法的运算规则：

顿时矩阵乘法的运算规则诞生了。也许凯莱特别幸运，也或许是他的数学直觉格外敏锐，但不论如何，他给出了一个自然而且有用的矩阵乘法定义。

凯莱的基本思想是用矩阵乘积来表示线性复合映射，但他并不是第一个考虑线性复合映射问题的数学家。早在 1801 年，高斯(Carl Friedrich Gauss) 就已经使用这种复合计算，但高斯并没有以阵列形式记录系数。

‘贰’ 矩阵的计算

矩阵相乘得 A^2 =
[-1/2 -√3/2]
[√3/2 -1/2]
A^3 = -E
A^99 = (A^3)^33 = -E
A^100 = AA^99 = -A =
[ -1/2 √3/2]
[-√3/2 -1/2]

‘叁’ 矩阵乘法如何计算详细步骤!

回答：

此题2行2列矩阵乘以2行3列矩阵。

所得的矩阵是：2行3列矩阵

最后结果为： |1 3 5|

|0 4 6|

拓展资料

1、确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。

图示的两个矩阵可以相乘，因为第一个矩阵，矩阵A有3列，而第二个矩阵，矩阵B有3行。

6、检查相应的数字是否出现在正确的位置。19在左下角，-34在右下角，-2在左上角，-12在右上角。

‘肆’ 关于矩阵的算法

3 X 3 矩阵，可以设逆矩阵为3 X 3 且9个未知数，用原矩阵乘以逆矩阵，结果为单位矩阵即可。

‘伍’ 矩阵算法

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‘陆’ 矩阵计算！

左边矩阵的行的每一个元素 与右边矩阵的列的对应的元素一一相乘然后加到一起形成新矩阵中的aij元素 i是左边矩阵的第i行 j是右边矩阵的第j列
例如 左边矩阵：
2 3 4
1 4 5
右边矩阵
1 2
2 3
1 3
相乘得到： 2×1+3×2+4×1 2×2+3×3+4×3
1×1+4×2+5×1 1×2+4×3+5×3
这样2×2阶的一个矩阵
我也是自学的线性代数 希望能帮到你 加油！

‘柒’ 矩阵的算法~

a1*a2+b1*a3这是第一个数，a1*b2+b1*b3这是第二个数，也就是用A1/B1分别乘第一列，第二列得到的数字作为新矩阵的行，就是解

‘捌’ 矩阵a*算法是什么

矩阵A*表示A矩阵的伴随矩阵。

伴随矩阵的定义：某矩阵A各元素的代数余子式，组成一个新的矩阵后再进行一下转置，叫做A的伴随矩阵。

某元素代数余子式就是去掉矩阵中某元素所在行和列元素后的形成矩阵的行列式，再乘上-1的（行数+列数）次方。

伴随矩阵的求发：当矩阵是大于等于二阶时：

主对角元素是将原矩阵该元素所在行列去掉再求行列式。

非主对角元素是原矩阵该元素的共轭位置的元素去掉所在行列求行列式乘以(-1)^(x+y) x,y为该元素的共轭位置的元素的行和列的序号，序号从1开始的。

主对角元素实际上是非主对角元素的特殊情况，因为x=y,所以(-1)^(x+y)=(-1)^(2x)=1,一直是正数，没必要考虑主对角元素的符号问题。

‘玖’ 矩阵的计算

这是一个稀疏矩阵，你知道掌握矩阵相乘的规则就可以了。这个属于方阵相乘，第一个的第一行乘以第一列得到目标矩阵第一个元素，然后第一个的第二行乘以第二个的第一列得第二个元素，依次相乘，最后得到结果就行了，应该是5以内，一般不会太复杂。也可以编程序让电脑帮你算，这个简单一点。

‘拾’ 矩阵的计算方法是什么

1、确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。

图示的两个矩阵可以相乘，因为第一个矩阵，矩阵A有3列，而第二个矩阵，矩阵B有3行。

(10)矩阵的算法扩展阅读

一般计算中，或者判断中还会遇到以下11种情况来判断是否为可逆矩阵：

1、秩等于行数。

2、行列式不为0。

3、行向量(或列向量)是线性无关组。

4、存在一个矩阵,与它的乘积是单位阵。

5、作为线性方程组的系数有唯一解。

6、满秩。

7、可以经过初等行变换化为单位矩阵。

8、伴随矩阵可逆。

9、可以表示成初等矩阵的乘积。

10、它的转置矩阵可逆。

11、它去左(右)乘另一个矩阵,秩不变。