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克萊姆法則

指数 克萊姆法則

克萊姆法則(Cramer's rule),又稱為克拉瑪公式,是一個線性代數中的定理,用行列式來計算出線性等式組中的所有解。這個定理因加百列·克萊姆(1704年 - 1752年)的卓越使用而命名。在計算上,並非最有效率之法,所以在很多條等式的情況中沒有廣泛應用。不過,這定理在理論性方面十分有用。.

11 关系: 向量定理單位矩陣矩阵線性關係线性代数线性规划行向量與列向量行列式雅可比矩阵整数

向量

向量(vector,物理、工程等也称作--)是数学、物理学和工程科学等多个自然科學中的基本概念,指一个同时具有大小和方向,且满足平行四边形法则的几何對象。一般地,同时满足具有大小和方向两个性质的几何对象即可认为是向量(特别地,电流属既有大小、又有正负方向的量,但由于其运算不满足平行四边形法则,公认为其不属于向量)。向量常常在以符号加箭头标示以区别于其它量。与向量相对的概念称标量或数量,即只有大小、绝大多数情况下没有方向(电流是特例)、不满足平行四边形法则的量。.

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定理

定理(Theorem)是經過受邏輯限制的證明為真的陈述。一般來說,在數學中,只有重要或有趣的陳述才叫定理。證明定理是數學的中心活動。一个定理陈述一个给定类的所有(全称)元素一种不变的关系,这些元素可以是无穷多,它们在任何时刻都无区别地成立,而没有一个例外。(例如:某些a是x,某些a是y,就不能算是定理)。 猜想是相信為真但未被證明的數學敘述,或者叫做命题,當它經過證明後便是定理。猜想是定理的來源,但並非唯一來源。一個從其他定理引伸出來的數學敘述可以不經過成為猜想的過程,成為定理。 如上所述,定理需要某些邏輯框架,繼而形成一套公理(公理系統)。同時,一個推理的過程,容許從公理中引出新定理和其他之前發現的定理。 在命題邏輯,所有已證明的敘述都稱為定理。.

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單位矩陣

在線性代數中,n階單位矩陣,是一個n \times n的方形矩陣,其主對角線元素為1,其餘元素為0。單位矩陣以I_n表示;如果階數可忽略,或可由前後文確定的話,也可簡記為I(或者E)。(在部分領域中,如量子力學,單位矩陣是以粗體字的1表示,否則無法與I作區別。) I_1.

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矩阵

數學上,一個的矩陣是一个由--(row)--(column)元素排列成的矩形阵列。矩陣--的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2--3--的矩阵: 大小相同(行数列数都相同)的矩阵之间可以相互加减,具体是对每个位置上的元素做加减法。矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个矩阵的--数等于第二个矩阵的--数。矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不满足交换律。 矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示线性变换,即是诸如.

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線性關係

在现代学术界中,線性關係一詞存在2种不同的含义。其一,若某數學函數或数量关系的函数图形呈現為一條直線或線段,那么这种关系就是一种線性的關係。其二,在代数学和数学分析学中,如果一种运算同时满足特定的“加性”和“齐性”,则称这种运算是线性的。.

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线性代数

线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究,同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 坐标满足线性方程的点集形成n维空间中的一个超平面。n个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。 线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如,放宽向量空间的公理就产生抽象代数,也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合,使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为。 线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、計算機科學、计算机动画和社会科学(尤其是经济学)中。由于线性代数是一套完善的理论,非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。.

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线性规划

在數學中,線性規劃(Linear Programming,簡稱LP)特指目標函數和約束條件皆為線性的最優化問題。 線性規劃是最優化問題中的一個重要領域。在作業研究中所面臨的許多實際問題都可以用線性規劃來處理,特別是某些特殊情況,例如:網路流、多商品流量等問題,都被認為非常重要。目前已有大量針對線性規劃算法的研究。很多最優化問題算法都可以分解為線性規劃子問題,然後逐一求解。在線性規劃的歷史發展過程中所衍伸出的諸多概念,建立了最優化理論的核心思維,例如「對偶」、「分解」、「凸集」的重要性及其一般化等。在微观经济学和商业管理领域中,线性规划亦被大量应用于例如降低生产过程的成本等手段,最終提升產值與營收。乔治·丹齐格被認爲是线性规划之父。.

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行向量與列向量

在 线性代数中,列向量 / 排矩阵 是一个 m × 1 矩阵,m 為任意正整數,例如: 此外,行向量 / 行矩阵 是一个 1 × m 矩阵,m為任意正整數,例如: 黑体字 \mathbf 用于表示行向量或列向量。 行向量的转置(以T表示)是列向量: 而列向量的转置就是行向量: 集合所有的行矢量的 向量空间 称为行空间。同样地,集合所有列矢量的向量空间称为列空间。行列空间的尺寸等的条目数量的行中的或列的矢量。 列空間可以看作是行空間的雙重空間,因為列向量空間上的任何線性函數都可以唯一地表示為具有特定行向量的內積。.

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行列式

行列式(Determinant)是数学中的一個函數,将一个n \times n的矩陣A映射到一個純量,记作\det(A)或|A|。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在n 维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式概念最早出现在解线性方程组的过程中。十七世纪晚期,关孝和与莱布尼茨的著作中已经使用行列式来确定线性方程组解的个数以及形式。十八世纪开始,行列式开始作为独立的数学概念被研究。十九世纪以后,行列式理论进一步得到发展和完善。矩阵概念的引入使得更多有关行列式的性质被发现,行列式在许多领域都逐渐显现出重要的意义和作用,出现线性自同态和向量组的行列式的定义。 行列式的特性可以被概括为一个交替多线性形式,这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函数。.

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雅可比矩阵

在向量分析中,雅可比矩阵是函數的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式。 在代数几何中,代数曲线的雅可比行列式表示雅可比簇:伴随该曲线的一个代數群,曲线可以嵌入其中。 它们全部都以数学家卡爾·雅可比命名。.

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整数

整数,是序列中所有的数的统称,包括负整数、零(0)与正整数。和自然數一樣,整數也是一個可數的無限集合。這個集合在数学上通常表示粗體Z或\mathbb,源于德语单词Zahlen(意为“数”)的首字母。 在代數數論中,這些屬於有理數的一般整數會被稱為有理整數,用以和高斯整數等的概念加以區分。.

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