矩阵迹的意义

理论上看,意义是明显的.相似是一种等价关系,对角化相当于对一类矩阵在相似意义下给出了一种简单的等价形式,这对理论分析是方便的.相似的矩阵拥有很多相同的性质,比如特征多项式,特征根,行列式……如果只关心

建议看看CSDN的孟岩的《理解矩阵》,里面的观点你看过之后,肯定会拍案叫绝的.

矩阵是无法进行除法的,我们用逆矩阵与原来矩阵的乘法来表示两个矩阵相除.

矩阵乘法就是线性映射的复合.有很多实际用途.

协方差矩阵的详细说明在做人脸识别的时候经常与协方差矩阵打交道,但一直也只是知道其形式,而对其意义却比较模糊,现在我根据单变量的协方差给出协方差矩阵的详细推导以及在不同应用背景下的不同形式.变量说明：设

一句话概括说来就是各个节点在广义力的作用下节点的位移变化量.

任意一个向量x,跟他垂直的超平面把空间分成两部分,一部分和x在同一侧,即满足和x的内积为正的那侧,一部分在异侧,内积为负.由定义,正定的线性变换把任意一个向量x都变到x的同侧.如果它有实特征值,必定是

进行二维坐标的坐标变换,就是把一个坐标系旋转到另外一个坐标系,原来坐标系中的点的坐标,求在新的坐标系中的坐标的变换公式

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

z矩阵就是二维网格的数据等高线就是从这个二维网格矩阵中计算得出contour(z,1,'r')是从矩阵z,中画1个值的等值线,用红色线条画出因为缺省了x,y,x和y的数据就用z的数据数量代替x=1:2

矩阵相乘主要用来对应线性变换我们之前会把x变为2x当然也想把(x,y)变为(x+2y,3x-4y)(x+2y,3x-4y)=(x,y)[1,3;2,-4]或记为x+2y12x3x-4y=3-4y这与矩

那要看你在哪方面的应用啦.实际作用大大的

伴随矩阵A的伴随矩阵可按如下步骤定义：1.把A的每个元素都换成它的代数余子式；（代数余子式定义：在一个n级行列式D中,把元素第i行第j列元素aij(i,j=1,2,.n)所在的行与列划去后,剩下的(n

不能说矩阵乘法有什么意义你首先明白矩阵是用来记录大量数据的工具,是个存放数据的地方,简洁明了,不论你是多少维的!当两个或多个矩阵之间的数据存在某种关系时候（比如多个向量之间的积）,我们可以有意识的把他

矩阵是系数的集合或者说是同一个体的不同属性的集合再问：举个例子？再答：线性方程组中，系数就成了矩阵，解就成了向量.AX=B矩阵的物理意义_百度文库http://wenku.baidu.com/view

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

你可以去看看《你不可不知的50个数学知识》中讲到矩阵的产生和意义,其实矩阵是系数的集合或者说是同一个体的不同属性的集合,如在一个（单价的表格）乘以（一个数量的表格）得到的是（一个收入表格）,但更深层的

当两个矩阵行数相等、列数相等时,可以相加.A+B=CC矩阵与A、B矩阵也是同行同列的.C矩阵i行j列元素等于A,B矩阵i行j列元素之和：cij＝aij+biji=1,2,...,mj=1,2,...,

设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量x,使得Ax=mx成立,则称m是A的一个特征值（characteristicvalue)或本征值（eigenvalue).非零n维列向量x称为矩阵A的属于（

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