逆值算法

㈠ 什么是逆算法

逆算法就是把一个像方程一样有未知数但不用方程解。

㈡ 逆矩阵的计算（详细）

可以用行列式计算：即：一个矩阵的逆矩阵为该矩阵的伴随矩阵除以原矩阵行列式的值：具体过程如下：所给矩阵的行列式等于
1
1
2
的行列式
1
0
0
3
2
6等于（-1）^(1+2)X1X(1X6-2X2)=-2原矩阵的伴随矩阵转置为
2
-6
2
-1
0
1
-1
2
-1
故原伴随矩阵为
2
-1
-1
-6
0
2
2
1
-1所以最终答案为：转置矩阵除以行列式的值-2，最后等于：
-1
1/2
1/2
3
0
-1
-1
-1/2
1/2

㈢ 什么叫做逆运算是什么意思

逆运算是一种对应法则。假设A是一个非空集合，对A中的任意两个元素a和b，根据某种法则使A中有唯一确定的元素c与它们对应，我们就说这个法则是A中的一种运算。反过来，如果已知元素c，以及元素a、b中的一个，按照某种法则，可以得到另一个元素，这样的法则也定义了一种运算，这样的运算叫做原来运算的逆运算。如减法是加法的逆运算。

㈣ 可逆矩阵的计算公式

计算公式：A^(-1)=(︱A︱)^(-1) A﹡(方阵A的行列式的倒数乘以A的伴随矩阵)。

这个公式在矩阵A的阶数很低的时候（比如不超过4阶）效率还是比较高的，但是对于阶数非常高的矩阵，通常我们通过对2n*n阶矩阵[A In]进行行初等变换，变换成矩阵[In B],于是B就是A的逆矩阵。

矩阵的乘法满足以下运算律：

结合律：的行向量（或列向量）线性无关。

假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于域K，也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解，其中U是m×m阶酉矩阵；Σ是m×n阶实数对角矩阵；而V*，即V的共轭转置，是n×n阶酉矩阵。

这样的分解就称作M的奇异值分解 。Σ对角线上的元素Σi,i即为M的奇异值。常见的做法是将奇异值由大而小排列。如此Σ便能由M唯一确定了。

㈤ 逆等于自身的矩阵

逆矩阵等于自身的矩阵，即满足A²=E的矩阵，这样的矩阵称为对合矩阵。几个明显的性质有：

1，(E+A)(E-A)=0成立的充要条件为A为对合矩阵。

2，若A,B都为对合矩阵，则AB为对合矩阵的充要条件为AB=BA。

3，对合矩阵的行列式为±1。

在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。

矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。

将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。

数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个已持续几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。 矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。 针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。 无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。 无限矩阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

㈥ 矩阵的逆,的计算方法!

这种算法就是在右边加上一个单位矩阵E组成一个新矩阵，然后使用初等变换，当变换到新矩阵左半部分是单位矩阵的时候，右半部分就是原来矩阵的逆了。
1.0 2.0 3.0 1.0 0.0 0.0
2.0 2.0 1.0 0.0 1.0 0.0
3.0 4.0 3.0 0.0 0.0 1.0
可以变换到：
1.0 0.0 0.0 1.0 3.0 -2.0
0.0 1.0 0.0 -1.5 -3.0 2.5
0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 -1.0

所以右边就是他的逆。

要从理论上证明这个算法的正确性不难，但是这里写不出来。。。如果你需要的话留下邮箱，或者往我邮箱发信[email protected]

㈦ 逆矩阵的计算方法

这是计算行列式
一般用行列式的性质结合展开定理
r2-r3 8 6 9 5
1 1 1 1
5 8 4 9
10 6 11 4

c2-c1,c3-c1,c4-c1 8 -2 1 -3
1 0 0 0
5 3 -1 4
10 -4 1 -6

按第2行展开D= (-1)^(2+1) *
-2 1 -3
3 -1 4
-4 1 -6

r2+r1,r3-r1-2 1 -3
1 0 1
-2 0 -3

按第2列展开D = - (-1)^(1+2) *
1 1
-2 -3

= -3 + 2= -1.

㈧ 求：MD5逆运算算法

对MD5算法简要的叙述可以为：MD5以512位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为16个32位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。

第一步、填充：如果输入信息的长度(bit)对512求余的结果不等于448，就需要填充使得对512求余的结果等于448。填充的方法是填充一个1和n个0。填充完后，信息的长度就为N*512+448(bit)；

第二步、记录信息长度：用64位来存储填充前信息长度。这64位加在第一步结果的后面，这样信息长度就变为N*512+448+64=(N+1)*512位。

第三步、装入标准的幻数（四个整数）：标准的幻数（物理顺序）是（A=(01234567)16，B=(89ABCDEF)16，C=(FEDCBA98)16，D=(76543210)16）。如果在程序中定义应该是（A=0X67452301L，B=0XEFCDAB89L，C=0X98BADCFEL，D=0X10325476L）。