矩阵相乘秩的关系:矩阵相乘之后秩变小或者不变。矩阵相乘可以理解为一种映射,比如本来矩阵是3维的,要映射到2维空间,那么秩就是2了,但是要映射到4维空间,不够分,所以还是3维的。综上所述,乘另一个矩阵,结果秩不变或者变小。 扩展资料 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.列数和第二个矩阵的行数相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。
我的毕业论文题目是矩阵的乘法及其应用~个人感觉相当简单~我是数学与应用数学专业
矩阵与矩阵相乘 第一个矩阵的列数一必须等于第二个矩阵的行数 假如第一个是m*n的矩阵 第二个是n*p的矩阵 则结果就是m*p的矩阵 且得出来的矩阵中元素具有以下特点:第一行第一列元素为第一个矩阵的第一行的每个元素和第二个矩阵的第一列的每个元素乘积的和
以此类推 第i行第j列的元素就是第一个矩阵的第i行的每个元素与第二个矩阵第j列的每个元素的乘积的和
扩展资料
当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时,A与B可以相乘。
矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数。
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。
参考资料
矩阵乘法_百度百科
矩阵相乘,其几何意义就是两个线性变换的复合,比如A矩阵表示旋转变换,B矩阵表示伸长变换,AB就是伸长加旋转的总变换:同时伸长和旋转。
其现实意义的例子,汽车生产线上的机械手有几个关节,每个关节的转动都可看作一个空间转动矩阵,最后机械手末端的位置就是所有关节矩阵连乘(联动)的结果。
矩阵是线性变换的表示,矩阵乘以一个向量等于对这个向量施加此矩阵代表的线性变换。这种线性变换通过变换基来实现,矩阵中的各列就是变换后的新基。两个矩阵相乘,AB,就是把B中各列代表的“新基”又经过了A代表的线性变换得到了一组“新新基”。实际就是B线性变换和A线性变换的复合。
扩展资料:
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和第二个矩阵的行数相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。
两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去。更抽象的说,一个矩阵可以表示一种线性变换。很多同学在学线性代数时对矩阵相乘的方法感到奇怪,但是如果明白了矩阵相乘的物理意义,其合理性就一目了然了。
参考资料:百度百科-矩阵乘法
这个可以继续化简:1.用第3行把的1把所有的第四列的数都化为012-900-1500001(下面的不写了)2.用第2行的-1把第1行的2消去10100-1500001(当然你也可以把第2行乘以-1)这个矩阵的非零行就是3行,所以秩就是3因为第一行的以一个1他下面的全部是0所以这个1是消不去le第2行的-1他的那一列也全部是0同理第三行
两个矩阵相乘可能使某一行或者某一列为零,从而是秩减小,但是原来是零的一行或者一列乘过以后还是零,所以秩不可能增大,只会不变或者减小
两个矩阵乘积的秩满足的不等式如下:
1、r(A)≤min(m,n)≤m,n。
2、r(kA+lB)≤r(A)+r(B)。
3、r(AB)≤min(r(A),r(B)) ≤r(A)。
4、r(ABC)≥r(AB)+r(BC)-r(B)。
5、r(AC)≥r(A) +r(C) -n上推,令B=In。6、r(kA+lB)-n≤r(A)+r(B)-n≤r(AB)≤min(r(A),r(B))≤r(A)。
扩展资料:
m×n矩阵的秩最大为m和n中的较小者。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩,否则矩阵是秩不足的。矩阵的列秩和行秩总是相等的,因此它们可以简单地称作矩阵A的秩。通常表示为rk(A) 或 rankA。
只有零矩阵有秩0,A的秩最大为 min(m,n) f是单射,当且仅当A有秩n(在这种情况下,我们称 A有“满列秩”)。
参考资料:百度百科-秩
找点文献给你自己看看吧,需要就发邮件给我[1]高朝邦,祝宗山.关于矩阵的秩的等价描述[J].成都大学学报(自然科学版),2006,25(1)从行列式、矩阵的等价、线性方程组、线性空间、线性映射等角度来刻画矩阵的秩,进而用这些命题来证明与矩阵的秩有关的一些命题.[2]费绍金.用矩阵的秩判断空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系[J].牡丹江教育学院学报,2007,(6)利用线性方程组解的理论讨论空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系,给出用矩阵的秩判定以上关系的方法及结论.[3]严坤妹.一类矩阵的秩[J].福建商业高等专科学校学报,2005,(4)矩阵的秩是矩阵的一个重要不变量,根据两个重要的矩阵的秩的不等式以及分块矩阵的初等变换的性质,本文研究了一类矩阵的秩的特征.[4]戴红霞.关于矩阵的秩的例题教学[J].南京审计学院学报,2005,2(2)本文通过三个典型例题的具体讲解,加深学生对抽象概念"矩阵的秩"的理解和掌握.[5]余航.试论分块矩阵的秩[J].桂林师范高等专科学校学报,2001,15(3)任一矩阵都可求得它的秩,而在矩阵运算中,矩阵的分块是一个很重要的技巧.本文从不同角度,从特殊到一般地探求了分块矩阵的秩.[6]徐兰.利用分块矩阵探讨矩阵的秩的有关定理[J].昌吉学院学报,2003,(4)矩阵是线性代数的主要研究对象之一,利用分块矩阵,研究高阶矩阵的秩及矩阵在运算后秩的变化,得到有关的定理.[7]邹晓光.互素多项式矩阵的秩的一个简单结论及其应用[J].金华职业技术学院学报,2006,6(1)本文给出了互素多项式在矩阵的秩讨论中的一个简单结果:定理:设f(x),g(x)∈P[x],A是n阶方阵,若(f(x),g(x))=1,则n+r[f(A)g(A)]=r(f(A))+r(g(A)).以及结果的一些简单应用,对文献[1]中的一些结论进一步讨论.[8]张丽梅,乔立山,李莹.可逆坡矩阵与坡矩阵的秩[J].山东大学学报(理学版),2007,42(9)坡是两个元素的乘积小于等于每个因子的加法幂等半环.讨论了可逆坡矩阵的若干性质,证明了可逆坡矩阵必是满秩的.讨论了坡矩阵的行秩、列秩与Schein秩.给出了坡矩阵的Schein秩的一个重要性质.
依次相称,比如A*B*C=(A*B)*C
三个矩阵相乘时,按照顺序相乘即可,比如ABC,先乘AB,再算ABC,这样是对的;也可以先算BC,再算ABC,因为矩阵乘法满足结合律。
矩阵乘法的性质:
1、满足乘法结合律: (AB)C=A(BC)
2、满足乘法左分配律:(A+B)C=AC+BC
3、满足乘法右分配律:C(A+B)=CA+CB
4、满足对数乘的结合性k(AB)=(kA)B=A(kB)
5、转置 (AB)T=BTAT
6、矩阵乘法一般不满足交换律
扩展资料
乘法结合律:三个数相乘,先把前面两个数相乘,先乘第三个数,或者先把后面两个数相乘,再和第一个数相乘,它们的积不变。
字母表示:(a×b)×c=a×(b×c)
集合交并
集合的交,并运算都满足结合律:
交:(A∩B)∩C=A∩(B∩C)
并:(A∪B)∪C=A∪(B∪C)
矩阵乘法
矩阵乘法满足结合律。
一个A x B的矩阵乘以一个B x C的矩阵将得到一个A x C的矩阵,时间复杂度为A x B x C。
参考资料来源:百度百科--矩阵乘法
矩阵相乘满足结合律的,翻翻书就有: ABC = (AB)C = A(BC)。
C, D, E显然都是错的,不论这些矩阵是否能那样乘,乘出来的结果都无法保证和ABC相等只有A,B这两种计算次序能产生正确结果A的计算量是2mnp+2mpq,B的计算量是2npq+2mnq,两者相减可得A的计算量教小这里假定“效率”直接由计算量决定
matlab两个矩阵的相关性的分析方法:用corrcoef(X,Y) 函数实现两个矩阵的相关性的分析。函数格式 : corrcoef(X,Y) ;函数功能:其中%返回列向量X,Y的相关系数,等同于corrcoef([X Y]);函数举例:在命令窗口产生两个10×3阶的随机数组x和y,计算关于x和y的相关系数矩阵:x=rand(10,3);y=rand(10,3);cx=cov(x)cy=cov(y)cxy=cov(x,y)px=corrcoef(x)pxy= corrcoef(x,y)
matlab两个矩阵的相关性的分析方法:用corrcoef(X,Y) 函数实现两个矩阵的相关性的分析。函数格式 corrcoef(X,Y) 函数功能:其中%返回列向量X,Y的相关系数,等同于corrcoef([X Y]);函数举例:在命令窗口产生两个10*3阶的随机数组x和y,计算关于x和y的相关系数矩阵:x=rand(10,3);y=rand(10,3);cx=cov(x) cy=cov(y) cxy=cov(x,y) px=corrcoef(x) pxy= corrcoef(x,y)矩阵相当于向量,行列式相当于向量的模。一般教学上都先介绍行列式,再进行对矩阵的介绍,我觉得这样是不好的。应该先了解矩阵。一开始,在实际应用的时候,会出现很多很多的未知数,为了通过公式解出这些未知数,就进行联立方程组进行求解。比如要知道x1,x2的值,就联立方程{a*x1+b*x2=ic*x1+d*x2=j},这样子来求解。可是啊,现实生活中,特别遇到一些复杂的工艺的时候,就会出现超级多的未知数,所以就会有超级多的方程需要联立求解
好写哦!科技论文,专业性这么强,写出来,也是只有专业人员才能明白。首先,序言:把矩阵的乘法原理,加以介绍、解释和说明,这些就是书上现成的东西。接着介绍其应用都有哪些,具体在哪些方面。最后说明本文主要介绍哪些方面的具体应用及事例。进入正文,集中写清楚,你要介绍的应用及事例。字数要多,就多写,写详细一些;字数一般,就写得一般,就可以啦。。。祝成功!
数学领域中的一些著名悖论及其产生背景
代数学的一个分支,主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如,在解析几何里,平面上直线的方程是二元一次方程;空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。 九章算术线性代数作为一个独立的分支在20世纪才形成,然而它的历史却非常久远。最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中国古代的数学著作《九章算术·方程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。随着研究线性方程组和变量的线性变换问题的深入,行列式和矩阵在18~19世纪期间先后产生,为处理线性问题提供了有力的工具,从而推动了线性代数的发展。向量概念的引入,形成了向量空间的概念。凡是线性问题都可以用向量空间的观点加以讨论。因此,向量空间及其线性变换,以及与此相联系的矩阵理论,构成了线性代数的中心内容。线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。
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