矩阵的秩有什么用-搜答案-智慧作业帮

对矩阵没有要求.化阶梯形是为了找最高阶非零子式

这是两个完全不同的概念转置是行变成列列变成行,没有本质的变换逆矩阵是和这个矩阵相乘以后成为单位矩阵的矩阵这个是一个本质的变换,逆矩阵除了一些显然的性质以外还有一些很特殊的性质,例如无论左乘还是右乘原矩

特征向量的个数与矩阵的秩并没有直接的联系有多少个特征值就有多少个特征向量但是不一定所有特征向量都线性无关所以秩主要是与线性无关向量有关所以此处秩大再问：那如果特征向量中存在0，那么阶数等于特征向量为0

同型矩阵等价的充要条件是秩相等向量组等价需互相线性表示,充要条件是R(A)=R(A,B)=R(B)

A小于n-1伴随矩阵为0等于n-11等于n为n

矩阵的迹是矩阵特征值的和,即矩阵主对角线元素的和.性质：1.迹是所有对角元的和2.迹是所有特征值的和3.trace(AB)=trace(BA)

1.合同是针对对称矩阵来说的,也就是在二次型里面才有,两个矩阵的正惯性指数相等就合同2.矩阵等价:与等价矩阵能够经过初等变换变成矩阵；3.相似:存在可逆矩阵,使得A=M^(-1)*B*M.实对称矩阵相

对于矩阵的准对角化,求逆矩阵等等运算来说,行变换和列变换是等价的,都可以做到.只是解线性方程组时未知元向量的方向决定了用行变换.如果你把方程写成x'A=b;那么就要用列变换来解了.

大学基础课程学习的矩阵论、概率论、高等数学都相当于工具.为你以后的学习以及研究生学习打下基础.矩阵的实际意义比如实际工程中的大量的数据处理,很方便.

对于n阶方阵A来讲,R(A)=n等价于|A|≠0.就是这样.

矩阵是像素的集合,通道是指每个像素用几种基色（不知道这样描述准不准确）组成,一般由RGB组成,有的带有a（alpha）.可以用cvSplit函数将3/4通道的图像的RGB(假设是RGB颜色空间)分离成

忘得差不多了,只记得有一个：两个n阶矩阵的乘积为零矩阵,则两个n阶矩阵的秩之和小于等于n

ank(A)

1.AX=B先求出A的逆A^(-1)则X=A^(-1)B2.AX=B对(A,B)进行初等行变换,把它变为行最简形矩阵（E,X）E后面即为X=A^(-1)B

很多用处,你以后写论文时或者做课题研究时或许用到矩阵的相关知识,比如模糊矩阵,求特征根有助于你利用层次分析法进行综合评价,或者排序.

应该没有但是可以实现,现将其左右翻转,然后求其转置,进而在左右翻转.命令如下：X=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];%例如3*3矩阵X=fliplr(X);%左右翻转X=X';X=fliplr(

举个例子在数值计算中计算矩阵的算法中常常要判断算法的解是否收敛这时最准确的方法是判断矩阵的最大特征值但是矩阵的特征值得计算相对麻烦所以可以近似的用范数代替但是不够准确但是很高效理论上讲范数的概念属于赋

没有要求

1.A^2=A,即是A^2-A=0,即A(A-E)=0,所以R(A)+(A-E)小于或等于n,又因为A+(E-A)=E,所以R(A)+(A-E)＝R(A)+R(E-A)大于或等于n,于是R(A)+(A

说白了就是可以把你任意选定的监控图像放到你指定的监视器上.假如有20个监控图像,6个监视器.你可以从1-20号任意选一个图像,然后任意放到1-6号监视器上.当然这些都是通过矩阵键盘实现的.