线性代数 把矩阵化为行最简形矩阵的方法

 时间:2024-11-14 18:12:32

化成下三角的技巧主要茧盯璜阝就是“从左至右,从下至上”,找看起来最容易一整行都化为0或者尽可能都化为0的一行(一般是最下面一行),将其放至最后一行,然后通过初等变换将唁昼囫缍这一行的元素从左至右依次设法都变成0直至无法再化为0为止。

接着从这一行的上一行开始依次从左至右化为0,不停重复直至处理完第一行。最后要检查首非零元是否从最后一行开始依次往左移,如不是,要换行调整到是为止。例:

2341。

0123。

0001。

这样就算完成了第一步。接着保证首非零元都是1,并且保证首非零元所在“列”都为0即可,本例可处理为:

10-10。

0120。

0001。


线性代数 把矩阵化为行最简形矩阵的方法

扩展资料:

现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为n的向量空间叫做n维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象n维空间中的向量,这样的向量(即n元组)用来表示数据非常有效。

由于作为n元组,向量是n个元素的“有序”列表,大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。比如,在经济学中可以使用8维向量来表示8个国家的国民生产总值(GNP)。

当所有国家的顺序排定之后,比如(中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚),可以使用向量(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8)显示这些国家某一年各自的GNP。这里,每个国家的GNP都在各自的位置上。

参考资料来源:百度百科-线性代数

在线性代数中,如何判断是否行最简型矩阵 如何定义行最简形矩阵 如何定义标准形矩阵 化阶梯形矩阵的步骤 如何判断线性相关与线性无关
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