Tulajdonságai meghatározói az n-edik érdekében
Minden téma ebben a szakaszban:
Lineáris egyenletek.
Lineáris egyenletrendszer az ismeretlenek x1, x2, ..., xn kifejeződése formájában a1 X1 + A2 x2 + ... + a n
A lineáris egyenletrendszer.
Az utolsó sor lineáris egyenletet az ismeretlenek x1, x2, ..., xn nevezzük lineáris egyenletrendszer. Ha számozni rendszer egyenletek, a rendszer L
Matrix.
Egy téglalap alakú tömb a számok.
A szorzás a mátrix száma és összetétele a mátrixok.
A definíció szerint szaporodnak a mátrix száma k, akkor szüksége lesz minden eleme a mátrix számának szorzatával k. Például,
Mátrixszorzással.
A termék A mátrix a B mátrix határozza csak abban az esetben, amikor az oszlopok száma a mátrix A jelentése a sorok számát a mátrix B. A kapott eredmény mátrix szorzás AB, amelyben az ugyanazon az oldalon
Meghatározói tér mátrixok.
A másodlagos azonosító. Cramer-szabály. Adott egy négyzet alakú asztal, amely négy számot:
A meghatározó a harmadik rend.
Nézzük egy négyzetes mátrix a harmadik rend, azaz asztal szám
Meghatározói n-Nogo érdekében.
Vegyünk egy négyzet alakú asztal, amely a számokat. Ez a táblázat az úgynevezett négyzetes mátrixa érdekében n.Chislo Állandó
Bővítése a meghatározó mentén egy sorban vagy oszlopban.
Az előző képlet kevéssé hasznos kiszámításához determinánsok n-edik rendű: a tagok száma egyenlő n-nel! És ez a szám rohamosan növekszik n. Gyakorlati kiszámítása determinánsok alapul
A kapcsolat a kiskorúak és cofactors.
Tétel. Kofaktor bármely elemének aij meghatározó egyenlő a kisebb az elem.
A fordított mátrixba.
Egy négyzetes mátrix nevezzük egységet, és jelöljük az E. Ez könnyen ellenőrizhető, hogy a
Transzponált mátrixszal.
Együtt a mátrix gyakran szükséges, hogy kezelje a mátrix, amelynek oszlopai a mátrix sorai a A. Ez a mátrix az úgynevezett transzponáltja A és jelöli egy „vagy Ar.
Mátrix és egy vektor.
Single-oszlop mátrix kerül meghívásra, oszlopvektor, és egy egysoros mátrix - sorvektor. Ha A - mátrix dimenzió m × n, oszlopvektor x a dimenzió
Rögzítési megoldások segítségével a fordított mátrixba.
Különösen fontosak a rendszerek azonos számú egyenletek és ismeretlenek - nn rendszer. Ebben az esetben, az A mátrix