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线性代数和非奇异方阵

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

线性代数和非奇异方阵之间的区别

线性代数 vs. 非奇异方阵

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。. 若方块矩阵A\,满足条件\left|A\right|(\rm(A))\ne0,则称A\,为非奇异方阵,否则称为奇异方阵。.

之间线性代数和非奇异方阵相似

线性代数和非奇异方阵有(在联盟百科)5共同点: 單位矩陣秩 (线性代数)行列式正定矩阵方块矩阵

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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秩 (线性代数)

在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性獨立的纵列的极大数目。类似地,行秩是A的线性獨立的横行的极大数目。 矩阵的列秩和行秩总是相等的,因此它们可以简单地称作矩阵A的秩。通常表示为r(A),rk(A)或rank A。.

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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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正定矩阵

在线性代数裡,正定矩阵是埃尔米特矩阵的一种,有时会简称为正定阵。在线性代数中,正定矩阵的性质類似复数中的正实数。与正定矩阵相对应的线性算子是对称正定双线性形式(複域中则对应埃尔米特正定双线性形式)。.

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方块矩阵

方塊矩陣,或简称方阵,是行數及列數皆相同的矩陣。由n \times n\,矩陣組成的集合,連同矩陣加法和矩陣乘法,构成環。除了n.

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上面的列表回答下列问题

线性代数和非奇异方阵之间的比较

线性代数有115个关系,而非奇异方阵有8个。由于它们的共同之处5,杰卡德指数为4.07% = 5 / (115 + 8)。

参考

本文介绍线性代数和非奇异方阵之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: