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严格对角占优矩阵

定义:对于一个n阶方阵A,主对角元素的绝对值大于该行其余元素的绝对值之和,即|aii|>Σ|aij| ( j /= i )。则称矩阵A是严格对角占优矩阵。对列同样成立。...判断下列矩阵是否为严格对角占优矩阵。 ? A是严格对角占优矩阵,因为|3|>|1|+|-1|,|-5|>|2|+|2|,|8|>|1|+|6|。...B则不是严格对角占优矩阵,因为|3|<|2|+|6|,|-2|<|9|+|2|。 严格对角占优矩阵的性质: 1、如果A为严格对角占优矩阵,则A为非奇异矩阵。...2、若A是严格对角占优矩阵,则关于它的非齐次线性方程组有解。...3、若A为严格对角占优矩阵,则雅克比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和0<ω≤1的超松弛迭代法均收敛 证明第一条:如果A为严格对角占优矩阵,则A为非奇异矩阵。 ?

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对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于

-------------------------''' ''' triu():提取矩阵矩阵 (upper triangle of an array.) triu(m, k=0) m:表示一个矩阵...k:表示对角线的起始位置(k取值默认为0) ''' #k=0表示正常的上矩阵 b = np.triu(a,0) print(b) ''' [[1 2 3] [0 5 6] [0 0 9]] '''...__class__) # print("-----\n") #k=1表示对角线的位置上移1个对角线 c = np.triu(a,1) print(c) '''...------------------''' ''' tril():提取矩阵矩阵 (lower triangle of an array.) ''' #k=0表示正常的下矩阵 e = np.tril...:处理对角线函数 numpy.diag()返回一个矩阵对角线元素 numpy.diag(v,k=0) 返回:以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素 两次使用:np.diag() 将数组类型转化为矩阵

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一维数组&二维数组&对称矩阵&矩阵&对角矩阵地址的计算

即a[i][j] = a[1][1] + [n*(i-1) + (j-1)]*size 维数组的地址计算 (rmn) r行m列n纵 行优先 首元素的地址a[1,1,1] a[i,j,k] = a[...二维数组通常用来存储矩阵,特殊矩阵分为两类: (1)元素分布没有规律的矩阵,按照规律对用的公式实现压缩。 (2)无规律,但非零元素很少的稀疏矩阵,只存储非零元素实现压缩。...一、矩阵 包括上矩阵,下矩阵和对称矩阵 (1)若i<j时,ai,j=0,则称此矩阵为下矩阵。 (2)若i>j时,ai,j=0,则称此矩阵为上矩阵。...(3)若矩阵中的所有元素满足ai,j=aj,i,则称此矩阵为对称矩阵。 下角 上角 二、对角矩阵 带状矩阵的压缩方法:将非零元素按照行优先存入一维数组。...前i-1行非零元素个数+第i行中ai,j前非零元素的个数 前i-1行:3 * (i-1) - 1,因为第一行只有两个,所以要减去1 第i行中ai,j前非零元素的个数=(j-i)+1, j-i有种情况

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如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

作为一只数学基础一般般的程序猿,有时候连怎么求逆矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第步,求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第五步,由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值,从而得到逆矩阵。 注意,这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中,比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...伴随矩阵是辅助因子矩阵的转置,这就是为什么在第二步中我们要将矩阵转置以求出辅助因子的转置矩阵。 可以通过将 M 与 M^-1相乘检验结果。你应该能够发现,M*M^-1 = M^-1*M = I....I 是单位阵,其对角线上的元素都为1,其余元素全为0。否则,你可能在某一步出了错。

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对角化可逆矩阵怎么求_正交矩阵一定可逆吗

1 矩阵对角化方法 摘要: 本文给出了一种不同于传统方法的矩阵对角化方法,利用矩阵的初等变换,先求出矩阵的特征根与特征向 量,接着再判断矩阵是否可对角化。...Key words: Matrix; Characteristic roots; Characteristic vectors; Diagonalization 1 、引言 对角化后的矩阵在计算和应用等方面比一般矩阵更具优越性..., 而矩阵对角化方法 有很多, 如对于对称矩阵可以将其看成二次型所对应的矩阵, 通过配方法将其化为标 准形从而实现矩阵对角化,再如通过求解特征根和特征向量方法,首先求解 0 | |   A E ...1    T T A ,从而 1    T T A n n , 在这个对角化过程中,  中的元素即为矩阵 A 的特征根, T 中每个列向 量即为矩阵 A 的属于每个特征根的特征向量。...本文主要介绍一种异于传统方法的矩阵 对角化方法, 即将矩阵的特征矩阵经过一系列初等变换将其化为上角形矩阵对角矩阵从而得到矩阵的特征根与特征向量,同时判断矩阵是否可对角化。

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