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    伴随矩阵矩阵(已知A的伴随矩阵A的矩阵)

    在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念,本篇文章主要就求解矩阵进行进一步总结。...奇异矩阵是没有矩阵的。...最后我想说的是我本来想矩阵的,不凑巧找了个奇异矩阵,饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵...,但如果是非奇异矩阵,我们则可以按照之前的公式求得矩阵。...矩阵计算 初等变换 求解矩阵除了上面的方法外,还可以用更加直观的方法进行求解,这就是初等变换,其原理就是根据A乘以A的等于单位矩阵I这个原理,感兴趣的同学可以看参考链接中的视频。

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    python矩阵的方法,Python 如何矩阵的「建议收藏」

    (此时的称为凯利) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪矩阵是矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪矩阵。...代码如下: 1.矩阵 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I ,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵 import numpy...A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A) print(A) # print(A.I) 将报错,矩阵 A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 矩阵...A 的伪(广义矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的和伪的区别 截至2020/10/4,matrix函数还可以使用,但已经过时,应该是mat函数这种。

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    RSA简介(四)——算法

    此处所谓逆运算,是指在模乘群里。   第一节里提到互质的两个定义:   (1)p,q两整数互质指p,q的最大公约数为1。   ...辗转相除法的每一轮除法,最大公约数都是由被除数、除数的最大公约数转变为被除数和玉树的最大公约数,最大公约数不变,数变小了。直到余数为0,求得最大公约数就是最一个除法下的除数。   ...顺便说一下,整数环具有这种相除法的结构,但不是所有的环都具有此种结构,可以做相除法的环叫欧几里得整环(Euclidean domain),给个其他的例子,比如复系数多项式环、实系数多项式环、整数系数多项式环...直到把bn+1表示为b0和b1的线性组合   我们这里是逆元,如果b0和b1互质,那么bn+1应为1。   ...另外,此算法在RSA中的应用不只在于私钥的指数,也可用于优化模幂算法。

    1.6K90
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