- meira
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// ---------------- ---------------------
// ----------------------------------------------------------------
// 假期无聊,实现的矩阵类,模板哦!哈哈。。。
/// ------------- ---------------
/// ---------------------------------------------------
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cassert>
using namespace std;
template < class T >
class CMatrix
{
public: //------------------ 构造部 -------------------------
CMatrix( void );
CMatrix( unsigned h, unsigned w );
CMatrix( const CMatrix& m );
CMatrix( const vector<T>& vec );
CMatrix( const vector<T>& vec,unsigned h,unsigned w );
~CMatrix(void);
private: //------------------- 数据部 ---------------------------
vector<T> m_vec_data;
unsigned m_u_width;
unsigned m_u_height;
public: // ------------------- 重载运算符 -------------------------
/// --- 以下均要求T具有如下运算能力:+ - += 等用到的。。。。
//取值运算
T& operator() ( unsigned row, unsigned col );
T operator() ( unsigned row, unsigned col ) const;
//赋值运算
CMatrix& operator = ( const CMatrix& );
CMatrix& operator += ( const CMatrix& );
CMatrix& operator -= ( const CMatrix& );
CMatrix& operator *= ( T );
CMatrix& operator /= ( T );
//二元运算符
CMatrix operator + ( const CMatrix& ) const;
CMatrix operator - ( const CMatrix& ) const;
CMatrix operator * ( const CMatrix& ) const;
CMatrix operator * ( T ) const;
CMatrix operator / ( T ) const;
bool operator == ( const CMatrix& ) const;
bool operator != ( const CMatrix& ) const;
public: // -------------------- 操作函数部 -------------------------
void transpose();
inline bool empty();
inline long size();
inline unsigned height();
inline unsigned width();
public: // ------------------ 输入输出 ----------------------
// 注意:矩阵元素必须支持输入输出,否则程序会错误!!
/*friend ostream& operator << ( ostream& os,const CMatrix& ma );*/
template < typename T > friend ostream& operator << ( ostream& os,const CMatrix<T>& ma );
//friend istream& operator >> ( istream& is,CMatrix& ma );
template < class T > friend istream& operator >> ( istream& is,CMatrix<T>& ma );
};
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 输出
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
ostream& operator << ( ostream& os,const CMatrix<T>& ma )
{
if(!ma.m_u_height || !ma.m_u_width)
{
os<<"这是一个空矩阵! ";
return os;
}
for(unsigned i=0;i<ma.m_u_height;i++)
{
for(unsigned j=0;j<ma.m_u_width;j++)
{
os<<ma.m_vec_data[i*ma.m_u_width + j]<<" ";
}
os<<endl<<endl;
}
return os;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 输入
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
istream& operator >> ( istream& is,CMatrix<T>& ma )
{
if( !ma.m_u_height && !ma.m_u_width )
{
cerr<<"空矩阵! ";
return is;
}
cout<<"请依次输入各个共"<<ma.m_u_height*ma.m_u_width<<"个成员: ";
for( unsigned i=0;i<ma.m_u_height;i++ )
{
for( unsigned j=0;j<ma.m_u_width;j++ )
{
cout<<"["<<i<<"]["<<j<<"]=";
is>>ma.m_vec_data[i*ma.m_u_width + j];
}
}
return is;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 普通构造
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::CMatrix(void):m_u_width(0),m_u_height(0)
{
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 构造指定大小的全0矩阵
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::CMatrix( unsigned h,unsigned w ):m_u_width(w),m_u_height(h)
{
//unsigned size = w*h;
//while(size--)
//{
// m_vec_data.push_back(0);
//}
vector<T> temp(w*h,T());
m_vec_data = temp;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 拷贝构造函数
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::CMatrix( const CMatrix& m ):m_vec_data(m.m_vec_data),m_u_width(m.m_u_width),m_u_height(m.m_u_height)
{
//m_vec_data = m.m_vec_data;
//m_u_width = m.m_u_width;
//m_u_height = m.m_u_height;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 以向量构造
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::CMatrix(const vector<T>& vec):m_u_width(static_cast<unsigned>(vec.size())),m_u_height(1),m_vec_data(vec)
{
//m_u_width = static_cast<unsigned>(vec.size());
//m_u_height = 1;
//m_vec_data = vec;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 以向量+大小构造
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::CMatrix(const vector<T>& vec, unsigned int h, unsigned int w):m_u_height(h),m_u_width(w)
{
// --- 1.0 版 -----
//unsigned input_capability = h * w;
//unsigned fact_capability = static_cast<unsigned>(vec.size());
//if( input_capability == fact_capability )
//{
// m_vec_data = vec;
//}
//else if( input_capability < fact_capability )
//{
// unsigned gap = fact_capability - input_capability;
// vector<T> temp = vec;
// while( gap-- )
// {
// temp.pop_back();
// }
// m_vec_data = vec;
//}
//else
//{
// unsigned gap = input_capability - fact_capability;
// vector<T> temp = vec;
// while( gap-- )
// {
// temp.push_back(0);
// }
// m_vec_data = vec;
//}
// --- 2.0 版 ------
int gap = h*w - static_cast<unsigned>(vec.size());
if( !gap )
{
m_vec_data = vec;
}
else if( gap < 0 )
{
m_vec_data = vec;
m_vec_data.erase( m_vec_data.end() + gap,m_vec_data.end() ); //注意:此时gap为负数,故为+
}
else
{
//注意,此时使用了类型T的默认构造函数
m_vec_data = vec;
m_vec_data.insert(m_vec_data.end(),gap,T());
}
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 析构函数
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>::~CMatrix(void)
{
m_u_width = 0;
m_u_height = 0;
m_vec_data.clear();
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 取值
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
T& CMatrix<T>::operator ()(unsigned int row, unsigned int col)
{
assert( row < m_u_height&&col < m_u_width ); //必须在范围内
return m_vec_data[row*m_u_width + col];
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* const取值
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
T CMatrix<T>::operator ()(unsigned int row, unsigned int col) const
{
assert( row < m_u_height&&col < m_u_width ); //在范围内
return m_vec_data[row*m_u_width + col];
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵=
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator = ( const CMatrix& ma )
{
m_u_width = ma.m_u_width;
m_u_height = ma.m_u_height;
m_vec_data = ma.m_vec_data;
return *this;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵+=
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator += ( const CMatrix& ma )
{
assert( (m_u_height == ma.m_u_height) && (m_u_width == ma.m_u_width) ); //行、列相同
for(unsigned i=0;i<m_vec_data.size();i++)
{
m_vec_data[i] += ma.m_vec_data[i];
}
return *this;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵-=
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator -= ( const CMatrix& ma )
{
assert( (m_u_height == ma.m_u_height) && (m_u_width == ma.m_u_width) ); //行、列相同
for(unsigned i=0;i<m_vec_data.size();i++)
{
m_vec_data[i] -= ma.m_vec_data[i];
}
return *this;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵*=T
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator *= ( T n )
{
for(vector<T>::iterator it = m_vec_data.begin();it!=m_vec_data.end();it++)
{
*it *= n;
}
return *this;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵/=T
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator /= ( T n )
{
assert(n); //非零
for(vector<T>::iterator it = m_vec_data.begin();it!=m_vec_data.end();it++)
{
*it /= n;
}
return *this;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵+
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T> CMatrix<T>::operator + ( const CMatrix& ma ) const
{
assert( (m_u_width == ma.m_u_width)&&(m_u_height == ma.m_u_height) );
vector<T> temp( m_u_width * m_u_height );
for(unsigned i=0;i<m_vec_data.size();i++)
{
temp[i] = m_vec_data[i] + ma.m_vec_data[i];
}
return CMatrix(temp,m_u_height,m_u_width);
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵-
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T> CMatrix<T>::operator - ( const CMatrix& ma ) const
{
assert( (m_u_width == ma.m_u_width)&&(m_u_height == ma.m_u_height) );
vector<T> temp( m_u_width * m_u_height );
for(unsigned i=0;i<m_vec_data.size();i++)
{
temp[i] = m_vec_data[i] - ma.m_vec_data[i];
}
return CMatrix(temp,m_u_height,m_u_width);
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵* --==>>>算法待优化 时间复杂度 n^3
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T> CMatrix<T>::operator * ( const CMatrix& ma ) const
{
assert( m_u_width == ma.m_u_height );
CMatrix temp( m_u_height, ma.m_u_width );
for(unsigned i=0; i<m_u_height; i++)
{
for(unsigned j=0;j<ma.m_u_width;j++)
{
for( unsigned m=0;m<ma.m_u_width;m++ )
temp(i,j) += m_vec_data[i*m_u_width + m] * ma(m,j);
}
}
return temp;
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵*T
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T> CMatrix<T>::operator * ( T n ) const
{
vector<T> temp(m_vec_data);
for(vector<T>::iterator it=temp.begin();it!=temp.end();it++)
{
*it *= n;
}
return CMatrix(temp,m_u_height,m_u_width);
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵/T
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
CMatrix<T> CMatrix<T>::operator / ( T n ) const
{
assert(n);
vector<T> temp(m_vec_data);
for(vector<T>::iterator it=temp.begin();it!=temp.end();it++)
{
*it /= n;
}
return CMatrix(temp,m_u_height,m_u_width);
}
/**-----------------------------------------------------------------------------
* 矩阵 ==
*------------------------------------------------------------------------------
*/
template < class T >
- 瑞瑞爱吃桃
-
class CMatrix
{
public:
CMatrix(){m_pData = 0;}
CMatrix(int rows, int cols) : m_iRows(rows), m_iCols(cols)
{
pData = new double[m_iRows * m_iCols];
//Generate data here
}
~CMatrix()
{
if(pData) delete []pData;
}
CMatrix& operator=(CMatrix& other);
double* operator[](int row)
{
return m_pData + row*m_iCols;
}
CMatrix& operator+(CMatrix& mat);
CMatrix& operator-(CMatrix& mat);
CMatrix& operator*(CMatrix& mat);
CMatrix& operator*(double c);
CMatrix& operator/(double c);
CMatrix& trans();//transpose
CMatrix& inv();//inverse
double det();//determinant
private:
int m_iRows, m_iCols;
double *m_pData;
}
实现部分自己写
矩阵的加减法运算法则
矩阵的加减法运算法则 两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减!注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的.2023-05-24 18:38:351
矩阵的加减法怎么算
矩阵的加减法直接将两个矩阵对应位置的数字相加减。在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。2023-05-24 18:38:421
矩阵减单位矩阵怎么减
知道如何进行矩阵的加减,就会知道矩阵减单位矩阵怎么减了。我们首先找到一个全新的矩阵,要进行矩阵的加减操作我们首先需要两个矩阵,我们把第一个矩阵定义成A。第二步,我们再找到一个矩阵,我们将这个矩阵定义成B矩阵,我们分开定义下面比较好区分。第三步,我们首先进行加法的运算,操作的过程就是把两个矩阵并排写上,对应的位置上的数进行加减。第四步,我们进行矩阵的减法运算,我们把A作为被减矩阵,把B作为减数。和加法基本上是相似的,也是对应位置上的数字进行减法运算。2023-05-24 18:38:481
矩阵可以减去一个数吗
没听说过...矩阵不向行列式..不是一个具体的值,所以不能直接减一个数2023-05-24 18:38:552
矩阵减法的集合意义
矩阵的几何意义:对于m×n矩阵,当m<=n且矩阵的秩等于m时,可将矩阵看作是存放了n个m维列向量,每一列的各个元素可看作一个在m维坐标系内的空间向量对应的维坐标。矩阵减法的几何意义,可看作对两个同行同列的矩阵,依次从1列到n列所代表的空间向量求和。两向量求和的几何意义就是力平行四边形的对角线或力三角线的第三边。矩阵的基本运算:矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算矩阵减法预算的方法:只有同型矩阵之间才可以进行减法运算,将两个矩阵相同位置的元相减即可,m行n列的两个矩阵相减后得到一个新的m行n列矩阵。2023-05-24 18:39:021
矩阵有减法吗?
矩阵减矩阵相当于一个矩阵加上另一个乘以负一的矩阵2023-05-24 18:39:091
矩阵减一个数,怎么算
矩阵无法和数相减。2023-05-24 18:39:293
一个矩阵减1
矩阵不能与一个数进行运算,如果是一个关于t的多项式f(t),那么如果求f(A),你将多项式f(t)中的t用A代替,常数项要乘以单位阵,如f(t)=t^2-3t+5,此时 f(A)=A^2-3A+5E2023-05-24 18:39:361
什么是矩阵相加,相减急.通俗点
同型矩阵相加减的结果,就是两个矩阵对应的元素相加减。非同型的矩阵无法进行加减运算。2023-05-24 18:39:441
线性代数题中,矩阵减去常数怎么减去的
错了矩阵不可以和一个常数相加减两个行列都相同的矩阵才可以相加减正确的推导是:AX=2X+B(A-2E)X=Bx=(A-2E)^-1B是A-2E不是A-2而且是左乘不是右乘2023-05-24 18:39:521
如何使矩阵的各行同减去一个数
矩阵只能和矩阵去减,所以设一个新的矩阵M,然后这个矩阵M的所有元素都是你想要减的那个数,再用已知矩阵去减M矩阵就可以了,希望能帮到你2023-05-24 18:39:581
矩阵的运算,主要是加减法!或者叫矩阵的和!以及一个矩阵的值!
矩阵加减法运算时可以移项。一般的矩阵加(减)法如下,至于下一节的“直和”请另找参考资料。1.先输入要相加的两个矩阵,大小必须一致为mxn,一般矩阵加法才有定义;2.用鼠标选取大小为的空白格矩阵;3.输入=4.用鼠标选取矩阵15.输入+ (若做减法则输入-)6.用鼠标选取矩阵27.按“ctrl+shift+enter”这三个键的组合。2023-05-24 18:40:061
矩阵两行可以相互加减吗
可以啊,2023-05-24 18:40:143
矩阵加法怎么算
矩阵加法运算方法如下:首先,我们需要明确一下,通常的矩阵加减法被定义在两个相同大小的矩阵之间,大小必须一致为mxn,这样矩阵的加减法才有定义。两个矩阵相加,标记为A+B,得到的新矩阵各元素其相对应元素相加后的值,如图所示。矩阵的加减法运算法则两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减!注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的.同理,大小相同的两个矩阵相减,标记为A-B,得到的新矩阵各元素为其相对应元素相减后的值,例如下图。另外,还有一种运算叫做直和。直和可以由任何一对矩阵形成,其定义和符号如图所示。m行n列的两个矩阵相加后得到一个新的m行n列矩阵。在任两个向量空间内取定基底,并取两基底的联集为向量空间直和的基底,则两空间上的线性变换的直和可以表成两矩阵的直和。只要其大小相同的话。A-B内的各元素为其相对应元素相减后的值,且此矩阵会和A、B有相同大小。2023-05-24 18:40:221
这个矩阵相减怎么得来的
(a2,b1)=0*1+1*1+1*1 = 2,(b1,b1)= b1^2 = 1*1+1*1+1*1 = 3,0-2/3 = -2/3,1-2/3 = 1/3,1-2/3 = 1/3 。2023-05-24 18:40:542
矩阵可以减去一个数吗?
没听说过...矩阵不向行列式..不是一个具体的值,所以不能直接减一个数2023-05-24 18:41:034
请问如何计算矩阵的加减法(C程序)
昨晚写的,运行调试已通过。以后问问题要坚持久一点呀。。。还不许我说话,我留句话是为了晚上好找到你的题目呀。。。=。=##include<stdio.h>#include<stdlib.h>main(){int *p1,*p2,*p3;int i,n;char ch;printf("qing shu ru jie shu:");scanf("%d",&n);p1=(int*)malloc(n*n*sizeof(int));p2=(int*)malloc(n*n*sizeof(int));p3=(int*)malloc(n*n*sizeof(int));printf("qing shu ru ju zhen: ");for(i=0;i<n*n;i++)scanf("%d",p1+i);while(scanf(" %c",&ch),ch!="#"){for(i=0;i<n*n;i++)scanf("%d",p2+i);if(ch=="+"){for(i=0;i<n*n;i++)*(p3+i)=*(p1+i)+*(p2+i);}if(ch=="-"){for(i=0;i<n*n;i++)*(p3+i)=*(p1+i)-*(p2+i);}p1=p3;}for(i=0;i<n*n;i++){printf("%5d",*(p3+i));if(i%n==n-1)printf(" ");}free(p1);free(p2);free(p3);getch();}2023-05-24 18:41:101
矩阵加法的在MS Excel做矩阵加(减)法
这个讲起来就麻烦了2023-05-24 18:41:175
怎样算矩阵的每个数都减去一个数
矩阵只能和矩阵去减,所以设一个新的矩阵M,然后这个矩阵M的所有元素都是你想要减的那个数,再用已知矩阵去减M矩阵就可以了,希望能帮到你2023-05-24 18:41:431
矩阵减数字的意义是什么啊
是A的负一次方的话就是求逆矩阵,如果是减一的话那就把矩阵值算出做差。2023-05-24 18:41:521
矩阵a减去其转置矩阵的行列式一定等于 0
如果 A 是对称矩阵,则 A^T = A ,因此 |A - A^T| = 0 ,如果 A 不是对称矩阵,这结论不一定正确。2023-05-24 18:42:041
矩阵初等变换可以用某一行减去其余任意两行之和吗?
可以。但k≠0还有:要向便于化为行阶梯型矩阵努力。2023-05-24 18:42:281
矩阵E减矩阵A的值怎么求
1、利用公式a乘方n减b乘方n等于(a减b)a乘方(n减1)加a乘方(n减2)b加b乘方(n减1)即可。2、将a代为E,b代为A,则有E乘方n减A乘方n=(E减A)E乘方(n减1)+E乘方(n减2)A加A乘方(n减1)。3、由于A乘方k等于O,E乘方k等于E,因此(E减A)E加A加A乘方(n减1)等于E,根据可逆矩阵的定义,就有E减A可逆,且其逆等于E加A加A乘方(n减1)。2023-05-24 18:42:351
矩阵减法是不是M(R)上的二元运算?
矩阵减法是二元运算,Mn(R)上的任意两个矩阵相减仍然是Mn(R)中的一个矩阵。A,B属于Mn(R), 有A-B=A+(-B)2023-05-24 18:42:431
矩阵也是在解线性方程组时引入的一种极好,请问矩阵有加、减、乘、除运算吗?
矩阵有加减乘但貌似没有除2023-05-24 18:42:524
矩阵阶数减去秩等于什么
也就是n-r,n元齐次线性方程组基础解系含线性无关解向量的个数,把楼上看成呆比就行2023-05-24 18:42:592
矩阵与数之间怎么加减
矩阵之间进行加减法,只能是在同样的m*n阶矩阵之间才能进行,矩阵和数之间进行加减显然是不能进行计算的2023-05-24 18:43:192
矩阵加减的行列式等于行列式的加减吗
不相等。就跟两个数相减的绝对值和两个数的绝对值相减是一样的,矩阵加减不等于行列式加减,行列式的减法是数值的加减,而矩阵的减法是矩阵的每个元素都减去2023-05-24 18:43:251
n阶矩阵减单位矩阵可逆吗
可逆。n阶,可以理解为台阶,而不是阶乘,单位矩阵是指主对角线上元素全部为1,其余元素全部为0的方阵。根据数学公式可知n阶矩阵减单位矩阵是可逆的。n阶矩阵减单位矩阵可逆吗2023-05-24 18:43:331
矩阵的运算,主要是加减法!或者叫矩阵的和!以及一个矩阵的值!
矩阵对应项相加减就可以了2023-05-24 18:43:403
矩阵怎么进行加减
我们在大学学习线性代数的时候都学过矩阵,由 m × n 个数排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵。那么矩阵怎么进行加减呢?下面我就来讲讲这方面的内容。 01 首先,我们需要明确一下,通常的矩阵加减法被定义在两个相同大小的矩阵之间,大小必须一致为mxn,这样矩阵的加减法才有定义。 02 两个矩阵相加,标记为A+B,得到的新矩阵各元素为其相对应元素相加后的值,如图所示。 03 同理,大小相同的两个矩阵相减,标记为A-B,得到的新矩阵各元素为其相对应元素相减后的值,例如下图。 04 另外,还有一种运算叫做直和。直和可以由任何一对矩阵形成,其定义和符号如图所示。2023-05-24 18:43:581
矩阵减3怎么算
按照矩阵的四则运算处理。加法运算:两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加,相加的前提是:两个矩阵要是通行矩阵,即具有相同的行和列数。如:矩阵A=12,B=23,A+B=1+22+3=35。减法运算:两个矩阵相减,跟加法类似。乘法运算:两个矩阵要可以相乘,必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等,才可以进行乘法,矩阵乘法的原则是,A矩阵的第i行中的`元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和,得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。除法运算:一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆。2023-05-24 18:44:041
矩阵减去单位矩阵是怎样计算
1、我们首先找到一个全新的矩阵,要进行矩阵的加减操作我们首先需要两个矩阵,我们把第一个矩阵定义成A。2、再找到一个矩阵,我们将这个矩阵定义成B矩阵,我们分开定义下面比较好区分。3、进行加法的运算,操作的过程就是把两个矩阵并排写上,对应的位置上的数进行加减。2023-05-24 18:44:101
矩阵怎么加减
矩阵之间进行的加减只有行和列个数都相等即都是m*n的矩阵才能进行加减计算而且计算的时候就是对应的各个元素对应加减2023-05-24 18:44:181
c语言编写矩阵减运算
//a b两个二维数组,按位置相减,结果放到c中int i, j;int a[5][3], b[5][3], c[5][3];//a b两个数组复制略for(i=0; i<5; i++) for(j=0; j<3; j++) c[i][j] = a[i][j] - b[i][j];2023-05-24 18:44:261
矩阵减一个常数
矩阵不可以减一个常数,除非这个矩阵是1*1阶的。m*n阶矩阵A是m*n个数组成的数表,若A与B可以做加减运算,则B也必须是m*n阶的。 扩展资料 加法运算:两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加,相加的前提是:两个矩阵要是通行矩阵,即具有相同的行和列数。如:矩阵A=[1 2],B=[2 3] ,A+B=[1+2 2+3]=[3 5]。 减法运算:两个矩阵相减,跟加法类似。 乘法运算:两个矩阵要可以相乘,必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等,才可以进行乘法,矩阵乘法的原则是,A矩阵的第i行中的元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和,得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。 除法运算:一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆。 矩阵乘法的注意事项 1、当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时,A与B可以相乘。 2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数。 3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。 基本性质 乘法结合律: (AB)C=A(BC)。 乘法左分配律:(A+B)C=AC+BC 。 乘法右分配律:C(A+B)=CA+CB 。 对数乘的.结合性k(AB)=(kA)B=A(kB)。 转置 (AB)T=BTAT. 矩阵乘法一般不满足交换律。 *注:可交换的矩阵是方阵。 计算矩阵的除法,先将被除的矩阵先转化为它的逆矩阵,再将前面的矩阵和后面的矩阵的逆矩阵相乘。 那么,一个矩阵的逆矩阵的求解方法是:先把一个单位矩阵放在目的矩阵的右边,然后把左边的矩阵通过初等行变换转换为单位矩阵,此时右边的矩阵就是我们要求的逆矩阵。 我们再通过举一个实例来说明矩阵的除法的具体计算方法。 先把单位矩阵放在矩阵A的右边并放在同一个矩阵里边。现用第二行和第三行分别减去第一行的3倍和-1倍。2023-05-24 18:44:331
矩阵没有减法吗?为什么有矩阵减单位矩阵
矩阵减矩阵相当于一个矩阵加上另一个乘以负一的矩阵2023-05-24 18:44:591
线性代数中一个矩阵减一个常数怎么算
这个常数a实际上是 a倍单位矩阵.就是aI2023-05-24 18:45:241
矩阵向量的运算
在普通的几何空间里,向量是一个带方向和大小的量,但一旦建立了坐标系,向量就与有序数组(x,y,z)对应起来了。项这样的3维有序数组(x,y,z)就是一个向量,但也可以说是一个一行三列的矩阵。但推广到n维空间时,有序数组(a1,a2,...an)就是一个n维向量,同时也可以说是一个一行n列的矩阵。所以矩阵有时也叫向量。不过要是行矩阵或列矩阵。2023-05-24 18:45:362
我想问一下,矩阵的减法不是对应元素相减吗?为什么a-2e会是这种结果
答案没错啊!单位矩阵E的结构是主对角线上全是1,其余元素都是0.2023-05-24 18:45:582
请问矩阵加减乘除如何计算?
为你奉上,请你参考: 一、两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加,相加的前提是:两个矩阵要是通行矩阵,即具有相同的行和列数。 如矩阵A=[12]B=[23],A+B=[1+22+3]=[35]。 二、两个矩阵相减,跟加法类似。 三、矩阵的乘法。两个矩阵要可以相乘,必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等,才可以进行乘法,乘法的原则是,A矩阵的第i行中的元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和,得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。这个举例我不是很好通过键盘打出来,如果你还不懂,可以再接着问。 四、矩阵的除法,一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆,找一点参考资料看看比较好啦,用这个简单文字语言不是很好描述的哟。2023-05-24 18:46:071
矩阵有两个不同的特征值 那么减去其中一个特征值倍的e能证明不是零矩阵吗
f(λ)=|λE-A|是A的特征多项式.则矩阵f(A)=0,这就是著名的哈密尔顿—凯莱定理,书上都有著名的,但证明比较复杂,有两大版,自己去看看吧.2023-05-24 18:46:202
怎么在matlab里用数减去矩阵
直接减即可,会自动生成一个同等大的等值矩阵2023-05-24 18:46:532
两个矩阵相减后的行列式怎么求?
两个矩阵相加后求行列式以二阶矩阵为例写一写,每个步骤均可活用.供参考.下面的数字形式表示下标.方阵A=(a1,a2),为方便引用,这里a1,a2为列向量.a11,a12a21,a22方阵B=(b1,b2),为方便故引用,这里b1,b2为列向量.b11,b12,b21,b22则|A+B|=|a11,a12+b12a21,a22+b22|+|b11,a12+b12b21,a22+b22|=|a11,a12a21,a22|+|a11,b12a21,b22|+|b11,a12b21,a22||b11,b12b21,b22|写成列形式是=|a1,a2|+|a1,b2|+|b1,a2|+|b1,b2|这里是二阶方阵.拆开后有四个项.以上是按列拆分,各个行列式分别是由类推得知三阶行列式拆开后有8个项,写成列形式为.|a1,a2,a3|+|a1,a2,b3|+|a1,b2,a3|+|a1,b2,b3|+|b1,a2,a3|+|b1,a2,b3|+|b1,b2,a3|+|b1,b2,b3|2023-05-24 18:47:082
一个矩阵减去单位矩阵得到的矩阵代表什么?求大佬解答!
特征值减12023-05-24 18:47:272
矩阵a减矩阵b的行列式值怎么计算公式
只能先减出来 再算行列式|A+B|不等于|A|+|B|但|AB|=|A||B|2023-05-24 18:47:471
一个常数减一个矩阵怎么算啊?
矩阵每个元素减去常数即可2023-05-24 18:48:011
一个n阶矩阵A减去2怎么算,是矩阵中每个数都减去2吗?
是的2023-05-24 18:48:122
请问矩阵加减乘除如何计算?
为你奉上,请你参考: 一、两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加,相加的前提是:两个矩阵要是通行矩阵,即具有相同的行和列数。 如矩阵A=[12]B=[23],A+B=[1+22+3]=[35]。 二、两个矩阵相减,跟加法类似。 三、矩阵的乘法。两个矩阵要可以相乘,必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等,才可以进行乘法,乘法的原则是,A矩阵的第i行中的元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和,得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。这个举例我不是很好通过键盘打出来,如果你还不懂,可以再接着问。 四、矩阵的除法,一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆,找一点参考资料看看比较好啦,用这个简单文字语言不是很好描述的哟。2023-05-24 18:48:223
matlab中如何实现:矩阵减去一个数然后在求矩阵元素之和?
sum(sum(A-1))A-1就是矩阵减去一个数sum(sum(A-1))就是先对矩阵各列求和,然后将各列的和相加2023-05-24 18:48:301