矩阵的运算和运算规则

矩阵的运算和运算规则
矩阵的运算和运算规则

矩阵基本运算及应用

201700060牛晨晖

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。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。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。

1矩阵的运算及其运算规则

1.1矩阵的加法与减法

1.1.1运算规则

设矩阵,,

简言之,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.

1.1.2运算性质

满足交换律和结合律

交换律;

结合律.

1.2矩阵与数的乘法

1.2.1运算规则

数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或.

特别地,称称为的负矩阵.

1.2.2运算性质

满足结合律和分配律

结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA.

分配律:λ(A+B)=λA+λB.

已知两个矩阵

满足矩阵方程,求未知矩阵.

解由已知条件知

1.3矩阵与矩阵的乘法

1.3.1运算规则

设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵:

(1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即

(2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和.

设矩阵

计算

解是的矩阵.设它为

可得结论1:只有在下列情况下,两个矩阵的乘法才有意义,或说乘法运算是可行的:左矩阵的列数=右矩阵的行数;结论2在矩阵的乘法中,必须注意相乘的顺序.即使在与均有意义时,也未必有=成立.可见矩阵乘法不满足交换律;结论3方阵A和它同阶的单位阵作乘积,结果仍为A,即.

1.3.3运算性质(假设运算都是可行的)

(1) 结合律.

(2) 分配律(左分配律);

(右分配律).

(3) .

1.3.4方阵的幂

定义:设A 是方阵,是一个正整数,规定

显然,记号表示个A的连乘积.

1.4矩阵的转置

1.4.1定义

定义:将矩阵A的行换成同序号的列所得

到的新矩阵称为矩阵A 的转置矩阵,记作或

例如,矩阵的转置矩阵为.

1.4.2运算性质(假设运算都是可行的)

(1)

(2)

(3)

(4) ,是常数.

1.4.3典型例题

利用矩阵

验证运算性质:

解;

所以

定义:如果方阵满足,即,则

称A为对称矩阵.

对称矩阵的特点是:它的元素以主对角线为对称轴对应相等.1.5方阵的行列式

1.5.1定义

定义:由方阵A的元素所构成的行列式(各

元素的位置不变),称为方阵A的行列式,记

作或.

1.5.2运算性质

(1) (行列式的性质)

(2) ,特别地:

(3) (是常数,A的阶数为n)

思考:设A为阶方阵,那么的行列式与A 的行列式之间的关系为什么不是,而是?

不妨自行设计一个二阶方阵,计算一下和.

例如,则.

于是,而

2光伏逆变器的建模

光伏并网逆变器是将光伏组件输出的直流电转化为符合电网要求的交流点再输入电网的关键设备,是光伏系统并网环节中能量转换

矩阵的运算及其运算规则

矩阵基本运算及应用 牛晨晖 在数学中,矩阵是一个按照长方阵列排列的或集合。矩阵是高等代中的常见工具,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、、光学和中都有应用;中,制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是领域的重要问题。将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。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵,, 则 简言之,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.

1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或.特别地,称称为的负矩阵. 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB. 1.2.3典型举例 已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知

? 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即. (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和. 1.3.2典型例题 设矩阵 计算 解是的矩阵.设它为

矩阵的运算及其运算规则

矩阵基本运算及应用 201700060牛晨晖 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。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。在电力系统方面,矩阵知识已有广泛深入的应用,本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上,简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况,并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵,, 则

简言之,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. 1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或. 特别地,称称为的负矩阵. 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB.

已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即 . (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和.

MatrixEponenential-指数矩阵计算

is invertible then .

symmetric, and that if X is skew-symmetric then e X is orthogonal. exp(X*) = (e X)*, where X* denotes the conjugate transpose of X. It follows that if X is Hermitian then e X is also Hermitian, and that if X is skew-Hermitian then e X is unitary. Linear differential equations One of the reasons for the importance of the matrix exponential is that it can be used to solve systems of linear ordinary differential equations. Indeed, it follows from equation (1) below that the solution of where A is a matrix, is given by The matrix exponential can also be used to solve the inhomogeneous equation See the section on applications below for examples. There is no closed-form solution for differential equations of the form where A is not constant, but the Magnus series gives the solution as an infinite sum. The exponential of sums We know that the exponential function satisfies e x + y = e x e y for any numbers x and y. The same goes for commuting matrices: If the matrices X and Y commute (meaning that XY = YX), then However, if they do not commute, then the above equality does not necessarily hold. In that case, we can use the Baker-Campbell-Hausdorff formula to compute e X + Y. The exponential map Note that the exponential of a matrix is always a non-singular matrix. The inverse of e X is given by e-X. This is analogous to the fact that the exponential of a complex number is always nonzero. The matrix exponential then gives us a map from the space of all n×n matrices to the general linear group, i.e. the group of all non-singular matrices. In fact, this map is surjective which means that every non-singular matrix can be written as the exponential of some other matrix (for this, it is essential to consider the field C of complex numbers and not R). The matrix logarithm gives an inverse to this map. For any two matrices X and Y, we have

求矩阵的基本运算

求矩阵的基本运算 #include #include void jiafa() { int m,n; float a[20][20],b[20][20],c[20][20]; int i,j; printf("请输入矩阵行数:"); scanf("%d",&m); printf("请输入矩阵列数:"); scanf("%d",&n); printf("请输入第一个矩阵:"); for(i=0; i

【线性代数】之矩阵的乘法运算

Born T o Win 考研数学线性代数之矩阵的乘法运算 任意两个矩阵不一定能够相乘,即两个矩阵要相乘必须满足的条件是:只有当第一个矩阵A 的列数与第二个矩阵B 的行数相等时A ×B 才有意义。一个m ×n 的矩阵A 左乘一个n ×p 的矩阵B ,会得到一个m ×p 的矩阵C 。左乘:又称前乘,就是乘在左边(即乘号前),比如说,A 左乘E 即AE 。 一个m 行n 列的矩阵与一个n 行p 列的矩阵可以相乘,得到的结果是一个m 行p 列的矩阵,其中的第i 行第j 列位置上的数为第一个矩阵第i 行上的n 个数与第二个矩阵第j 列上的n 个数对应相乘后所得的n 个乘积之和。比如,下面的算式表示一个2行2列的矩阵乘以2行3列的矩阵,其结果是一个2行3列的矩阵。其中,结果矩阵的那个4(结果矩阵中第二(i )行第二(j)列)= 2(第一个矩阵第二(i)行第一列)*2(第二个矩阵中第一行第二(j)列) + 0(第一个矩阵第二(i)行第二列)*1(第二个矩阵中第二行第二(j)列): 矩阵乘法的两个重要性质:一,矩阵乘法满足结合律; 二,矩阵乘法不满足交换律。为什么矩阵乘法不满足交换律呢?这是由矩阵乘法定义决定的。因为矩阵AB=C ,C 的结果是由A 的行与B 的列相乘和的结果;而BA=D ,D 的结果是由B 的行与A 的列相乘和的结果。显然,得到的结果C 和D 不一定相等。同时,交换后两个矩阵有可能不能相乘。 因为矩阵乘法不满足交换律,所以矩阵乘法也不满足消去律。即由AB=AC 是得不到B=C 的,这是因为()AB AC A B C O =?-=是得不到A=O 或B-C=O 即B=C.例 111000010A B ????=≠=≠ ? ?-????0, 但0000AB O ??== ??? 那么由AB=O 一定得不到A=O 或B=O 吗?回答是否定的。比如A 是m ×n 阶矩阵,B 是n ×s 阶矩阵,若A 的秩为n ,则AB=O ,得B=O ;若B 的秩为m ,则AO ,得A=O.为什么吗?原因会在有关齐次线性方程组的文章里进行讲解.

矩阵的各种运算详解.

一、矩阵的线性运算 定义1 设有两个矩阵和,矩阵与的和记作, 规定为 注:只有两个矩阵是同型矩阵时,才能进行矩阵的加法运算. 两个同型矩阵的和,即为两个矩阵对应位置元素相加得到的矩阵. 设矩阵记 , 称为矩阵的负矩阵, 显然有 . 由此规定矩阵的减法为 . 定义2 数与矩阵A的乘积记作或, 规定为 数与矩阵的乘积运算称为数乘运算. 矩阵的加法与矩阵的数乘两种运算统称为矩阵的线性运算. 它满足下列运算规律:设都是同型矩阵,是常数,则 (1) (2) ; (3) (4) (5) (6) (7) (8) 注:在数学中,把满足上述八条规律的运算称为线性运算. 二、矩阵的相乘 定义3设 矩阵与矩阵的乘积记作, 规定为

其中,( 记号常读作左乘或右乘. 注: 只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时, 两个矩阵才能进行乘法运算. 若,则矩阵的元素即为矩阵的第行元素与矩阵的第列对应元素乘积的和. 即 . 矩阵的乘法满足下列运算规律(假定运算都是可行的): (1) (2) (3) (4) 注: 矩阵的乘法一般不满足交换律, 即 例如, 设则 而 于是且 从上例还可看出: 两个非零矩阵相乘, 可能是零矩阵, 故不能从必然推出 或 此外, 矩阵乘法一般也不满足消去律,即不能从必然推出例如, 设 则 但 定义4如果两矩阵相乘, 有 则称矩阵A与矩阵B可交换.简称A与B可换. 注:对于单位矩阵, 容易证明 或简写成 可见单位矩阵在矩阵的乘法中的作用类似于数1. 更进一步我们有 命题1设是一个n阶矩阵,则是一个数量矩阵的充分必要条件是与任何n阶矩阵可换。

命题2设均为n阶矩阵,则下列命题等价: (1) (2) (3) (4) 三、线性方程组的矩阵表示 设有线性方程组 若记 则利用矩阵的乘法, 线性方程组(1)可表示为矩阵形式: (2) 其中矩阵称为线性方程组(1)的系数矩阵. 方程(2)又称为矩阵方程. 如果是方程组(1)的解, 记列矩阵 则 , 这时也称是矩阵方程(2)的解; 反之, 如果列矩阵是矩阵方程(2)的解, 即有矩阵等式 成立, 则即也是线性方程组(1)的解. 这样, 对线性方程组(1)的讨论便等价于对矩阵方程(2)的讨论. 特别地, 齐次线性方程组可以表示为 将线性方程组写成矩阵方程的形式,不仅书写方便,而且可以把线性方程组的理论与矩阵理论联系起来,这给线性方程组的讨论带来很大的便利. 四、矩阵的转置 定义6把矩阵的行换成同序数的列得到的新矩阵, 称为的转置矩阵, 记作(或 ). 即若 则

矩阵乘法的法则

第六节.矩阵乘法的法则 教学目标: (1)通过几何变换,使学生理解矩阵乘法不满足交换律(但并不是绝对的)。 (2)通过实例,了解矩阵的乘法满足结合律。 教学重点:理解矩阵乘法不满足交换律。 教学难点:从图形变换的角度理解矩阵的乘法不满足交换律。 教学过程: 一、引入:对上节课的练习的讨论: 已知三角形ABC 的三个顶点的坐标分别为:A (0,0),B (2,0),C (2, 2),先将三角形作以原点为中心的反射变换(变换矩阵为?? ?? ??--1001),再以x 轴为基准,将所得图形压缩到原来的一半(变换矩阵为????????21001),试求:(1)这连续两次变换所对应的变换矩阵U ; 问:U=??????--1001??????? ?21001=????????--21001 U=????????21001??????--1001=??? ?????--21001 问题:矩阵的乘法是否满足交换律呢? 2、例题 例1.已知矩阵A 、B ,计算AB 及BA ,并比较他们是否相同,能否从几何变换的角度给予解释? (1)A=??????2001,B=????? ?-0110; (2)A=??? ?????21001,B=??????1003。 解:(1)AB=??????2001??????-01 10=??????-0210,BA=??????-0110??????2001=?? ????-0120 显然,AB ≠BA 。 从几何变换的角度,AB 表示先作反射变换(变换矩阵为B ),后作伸缩变换(变换矩阵为A );而BA 表示先作伸缩变换(变换矩阵为A ),后作反射变换(变换矩阵为B )。当连续进行一系列变换时,交换变换次序得到的结果,一般说会不相同。仍以正方形(顶点分别为A(0,0),B(1,0),C(1,1),D(0,1))为例,如下图:

数组运算法则

认识一维数组和二维数组。理清概念很重要,不要混淆数组、数组公式。 第一,一维数组和二维数组的定义 单行或单列的数组,我们称为一维数组。 多行多列(含2行2列)的数组是二维数组。 第二,数组和数组公式的区别 数组,就是元素的集合,按行、列进行排列。 数组公式:就是包含有数组运算的公式。ctrl+shift+enter,三键结束,这个过程就是告诉excel请与数组运算的方式来处理本公式,反馈一个信息,就是在公式的外面添加一对花括号。 第三,一维数组和二维数组的运算规律 1、单值x与数组arry运算 执行x与arry中每一个元素分别运算并返回结果,也就是与arry本身行列、尺寸一样的结果。 比如:2*{1,2;3,4;5,6},执行2*1、2*2、2*3……2*6运算,并返回3行2列的二维数组结果{2,4;6,8;10,12},如下图所示: 数组中行和列分别用逗号、分号来间隔。逗号表示行,行之间的关系比较紧密,用逗号分割;列之间,关系相对比较疏远一点,用分号分割。 又比如:"A"&{"B","C"}返回{"AB","AC"}。"A"={"B","A","C"}返回{FALSE,TRUE,FALSE} 2、同向一维数组运算 执行arry1与arry2对应位置的元素分别运算并返回结果。要求arry1与arry2尺寸必须相同,否则多余部分返回#N/A错误。 比如: {1;2;3}*{4;5;6}返回{4;10;18}; {1,2,3,4}*{4,5,6}返回{4,10,18,#N/A},如下图所示: 3、异向一维数组运算 arry1的每一元素与arry2的每一元素分别运算并返回结果,得到两个数组的行数*列数个元素,也就是M行数组与N列数组运算结果为M*N的矩阵数组。 比如:{1;2;3}*{4,5,6,7,8},执行1*4、1*5、……1*8、2*4、2*5……3*8,返回{4,5,6,7,8;8,10,12,14,16;12,15,18,21,24}

苏教版高中数学高二选修4-2 矩阵乘法的概念

选修4-2矩阵与变换 2.3.1 矩阵乘法的概念 编写人: 编号:008 学习目标 1、 熟练掌握二阶矩阵与二阶矩阵的乘法。 2、 理解两个二阶矩阵相乘的结果仍然是一个二阶矩阵,从几何变换的角度来看,它表 示的是原来两个矩阵对应的连续两次变换。 学习过程: 一、预习: (一)阅读教材,解决下列问题: 问题:如果我们对一个平面向量连续实施两次几何变换,结果会是怎样?举例说明。 归纳1:矩阵乘法法则: 归纳2:矩阵乘法的几何意义: (二)初等变换:在数学中,一一对应的平面几何变换都可看做是伸压、反射、旋转、切变变换的一次或多次复合,而伸压、反射、切变变换通常叫做初等变换,对应的矩阵叫做初等变换矩阵。 练习 、.?? ??????????10110110=( ) A 、???? ??1110 B 、??????1011 C 、? ? ? ???0111 D 、??????0110 、已知矩阵X 、M 、N,若M =?? ? ???--1111, N =??????--3322,则下列X 中不满足:XM=N ,的一个 是( ) A 、X =???? ??--2120 B 、X =??????--1211 C 、X =??????--3031 D 、X =? ? ? ???-3053

二、课堂训练: 例1.(1)已知A= 11 22 11 22 ?? ? ? ? ? ?? ,B= 11 22 11 22 ?? - ? ? ? - ? ?? ,计算AB (2)已知A= 10 02 ?? ? ?? ,B= 14 23 ?? ? - ?? ,计算AB,BA (3)已知A= 10 00 ?? ? ?? ,B= 10 01 ?? ? ?? ,C= 10 02 ?? ? ?? 计算AB,AC 例2、已知梯形ABCD,其中A(0,0),B(3,0),C(2,2),D(1,2),先将梯形作关于x轴的反射变换,再将所得图形绕原点逆时针旋转0 90 (1)求连续两次变换所对应的变换矩阵M (2)求点A,B,C,D在 M T作用下所得到的结果 (3)在平面直角坐标系内画出两次变换对应的几何图形,并验证(2)中的结论。

实验三 用MATLAB计算矩阵指数函数

实验三 用MATLAB 计算矩阵指数函数 1、实验设备 MATLAB 软件 2、实验目的 ① 学习线性定常系统齐次状态方程的解理论、掌握矩阵指数函数的计算方法; ② 通过编程、上机调试,计算矩阵指数函数。 3、实验原理说明 矩阵指数函数的计算问题有两类: ① 数值计算,即给定矩阵A 和具体的时间t 的值,计算矩阵指数e At 的值; ② 符号计算,即在给定矩阵A 下,计算矩阵指数函数e At 的封闭的(解析的)矩阵函数表达式。 数值计算问题可由基本的Matlab 函数完成,符号计算问题则需要用到Matlab 的符号工具箱。 4、实验步骤 ① 根据所给系统矩阵A ,依据线性定常系统齐次状态方程的解理论,采用MATLAB 编程。 ② 在MATLAB 界面下调试程序,并检查是否运行正确。在Matlab 中有3个计算矩阵指数e At 的函数,分别是expmdemo1(),expmdemo2()和expmdemo3()。 习题1:试在Matlab 中计算矩阵A 在t=0.3时的矩阵指数e At 的值。 (1) 将其输入到MATLAB 工作空间; (2) 计算出在t=0.3时矩阵指数函数。 Matlab 程序如下: A=[0 1; -2 -3]; t=0.3; eAt=expm(A*t) 0123A ??=??--??

习题2:试在Matlab 中计算矩阵A 的矩阵指数e At 。 (1) 将其输入到MATLAB 工作空间; (2) 计算出在时刻t 时矩阵指数函数。 Matlab 程序如下: syms t ; A=[0 1;-2 -3]; eAt=expm(A*t) 0123A ?? =??--??

矩阵的乘法运算

沈阳航空航天大学课程设计 学号2009040603045 班级94060302 姓名崔建国 指导教师刘学平 2011年7 月 6 日

沈阳航空航天大学 课程设计任务书 学院:机电工程学院专业:车辆工程班级:94060302 学号:2009040603045 题目:矩阵的乘法运算 一、课程设计时间 2011年6月27日~7月1日(第17周),共计1周。 二、课程设计内容 在“file05_矩阵相乘.txt”文件中存放了两个矩阵,请读取这两个矩阵进行乘法运算,并显示结果矩阵。 三、课程设计要求 程序质量: ?贯彻事件驱动的程序设计思想。 ?用户界面友好,功能明确,操作方便;可以加以其它功能或修饰。 ?用户界面中的菜单至少应包括“读取矩阵”、“开始计算”、“显示结果”、“退 出”4项。 ?代码应适当缩进,并给出必要的注释,以增强程序的可读性。 课程设计说明书: ?课程结束后,上交课程设计说明书和源程序。课程设计说明书的内容参见提 供的模板。 四、指导教师和学生签字 指导教师:刘学平学生签名:崔建国 五、成绩 六、教师评语

目录 一、需求分析 (4) 二、设计分析 (4) 三、关键技术 (6) 四、总结 (10) 五、完整的源程序 (11) 六、参考文献 (13)

一、需求分析 矩阵乘法运算是通过读取文本文件的资料,将两个矩阵进 行乘法运算,并显示结果。要求: ①学生会编程读取文本文会运open ②会运用Do while loop 的循环语句 ③懂得矩阵运算的法则. 二、设计分析 (1) 基本原理:运用打开顺序文件 open 文件名For Input/ output/ As # 文件号, 在文本文件中读取数据矩阵相乘采用二维数组For 循环 结构。矩阵相乘是将每个数字赋予一个字符,然后把字符 用公式写出来,进而进行计算,将得出的结果按矩阵的形 式打印在窗体上。

Matlab常用函数数组及矩阵的基本运算

实验一 Matlab 常用函数、数组及矩阵的基本运算 一、 实验目的 1. 了解Matlab7.0软件工作界面结构和基本操作; 2. 掌握矩阵的表示方法及Matlab 常用函数; 3. 掌握数组及矩阵的基本运算. 二、 实验内容 1. 了解命令窗口(command widow)和变量空间(workspace)的作用,掌握清 除命令窗口(clc )和变量空间(clear)的方法.掌握查询函数(help)的方法. 2. 掌握保存和加载变量的方法. 加载变量:load 变量名. 3. 掌握掌握矩阵的表示方法: 给a,b,c 赋如下数据: ]6,46,23,4,2,6,3,8,0,1[,356838241248 7,278744125431-=??????????--=??????????=c b a 4. 求a+b,a*b,a.*b,a/b,a./b,a^2,a.^2的结果. 5. 将str1=electronic; str2 = information; str3 = engineering; 三个字符串连接 在一起成str = electronic information engineering. 6. 求矩阵a 的逆矩阵a -1,行列式计算。 (inv(a),det(a)) 三、 实验要求 1.上机操作,熟练掌握清除命令窗口和变量空间的方法、查询变量的方法、加载变量的方法。 2.第2道题请写出步骤。 3.对实验内容中第3-6项,写出指令,上机运行. 记录运行结果(数据)。 4.写出实验报告。 四、 实验结果 2. 用save 函数,可以将工作空间的变量保存成txt 文件或mat 文件等. 比如: save peng.mat p j 就是将工作空间中的p 和j 变量保存在peng.mat 中. 用load 函数,可以将数据读入到matlab 的工作空间中. 比如:load peng.mat 就是将peng.mat 中的所有变量读入matlab 工作空间中。

n维矩阵的乘法AB-1_

《数据结构》课程设计 题目____n维矩阵的乘法AB-1______ 学号_________________ 姓名______________________ 专业_____________________ 指导老师___________________

第一章:课程设计的目的 (3) 第二章:课程设计的内容和要求 (3) 课程设计的内容 (3) 运行环境 (3) 第三章:课程设计分析 (4) 矩阵的存储 (4) 矩阵的输入与输出 (4) 矩阵的乘法运算 (4) 矩阵的求逆运算 (4) 第四章:课程设计的算法描述 (4) 矩阵的存储 (4) 矩阵的输出 (5) 矩阵的乘法 (5) 矩阵的求逆运算 (5) 第五章:源代码 (7) 第六章:结束语 (11)

第一章:课程设计的目的 本学期我们对《数据结构》这门课程进行了学习。这门课程是一门实践性非常强的课程,为了让大家更好地理解与运用所学知识,提高动手能力,我们进行了此次课程设计实习。这次课程设计不但要求实习者掌握《数据结构》中的各方面知识,还要求实习者具备一定的C语言基础和编程能力。 具体说来,这次课程设计主要有两大方面目的。 一是让实习者通过实习掌握《数据结构》中的知识。对于矩阵乘法这一课题来说,所要求掌握的数据结构知识主要是数组的相关概念和数组用来存储矩阵的相关便利性。 二是通过实习巩固并提高实习者的C语言知识,并初步了解Visual C++的知识,提高其编程能力与专业水平。 第二章:课程设计的内容和要求 课程设计的内容 设计一个矩阵相乘的程序,首先从键盘输入两个矩阵a,b的内容,并输出两个矩阵,输出ab-1结果。 要求 要求 1)界面友好,函数功能要划分好 2)总体设计应画一流程图 3)程序要加必要的注释 4)要提供程序测试方案 5)程序一定要经得起测试,宁可功能少一些,也要能运行起来,不能运行的程序是没有价值的。 运行环境 该程序的运行环境为Windows xp系统,Microsoft Visual C++6.0版本。

矩阵的定义及其运算规则

矩阵的定义及其运算规则 1、矩阵的定义 一般而言,所谓矩阵就是由一组数的全体,在括号()内排列成m行n 列(横的称行,纵的称列)的一个数表,并称它为m×n阵。 矩阵通常是用大写字母 A 、B …来表示。例如一个m 行n 列的矩阵可以简记为: ,或 。即: (2-3) 我们称(2-3)式中的为矩阵A的元素,a的第一个注脚字母,表示矩阵的行数,第二个注脚字母j(j=1,2,…,n)表示矩阵的列数。 当m=n时,则称为n阶方阵,并用表示。当矩阵(a ij)的元素仅有一行或一列时,则称它为行矩阵或列矩阵。设两个矩阵,有相同的行数和相同的列数,而且它们的对应元素一一相等,即,则称该两矩阵相等,记为A=B。 2、三角形矩阵 由i=j的元素组成的对角线为主对角线,构成这个主对角线的元素称为主对角线元素。 如果在方阵中主对角线一侧的元素全为零,而另外一侧的元素不为零或不全为零,则该矩阵叫做三角形矩阵。例如,以下矩阵都是三角形矩阵: ,,,。 3、单位矩阵与零矩阵 在方阵中,如果只有的元素不等于零,而其他元素全为零,如: 则称为对角矩阵,可记为。如果在对角矩阵中所有的彼此

都相等且均为1,如:,则称为单位矩阵。单位矩阵常用E来表示,即: 当矩阵中所有的元素都等于零时,叫做零矩阵,并用符号“0”来表示。 4、矩阵的加法 矩阵A=(a ij)m×n和B=(b ij)m×n相加时,必须要有相同的行数和列数。如以C=(c ij)表示矩阵A及B的和,则有: m ×n 式中:。即矩阵C的元素等于矩阵A和B的对应元素之和。 由上述定义可知,矩阵的加法具有下列性质(设A、B、C都是m×n矩阵): (1)交换律:A+B=B+A (2)结合律:(A+B)+C=A+(B+C) 5、数与矩阵的乘法 我们定义用k右乘矩阵A或左乘矩阵A,其积均等于矩阵中的所有元素都乘上k之后所得的矩阵。如: 由上述定义可知,数与矩阵相乘具有下列性质:设A、B都是m×n矩阵,k、h为任意常数,则: (1)k(A+B)=kA+kB (2)(k+h)A=kA+hA (3)k(hA)=khA

矩阵n次方的几种求法的归纳

矩阵n 次方的几种求法 1.利用定义法 () () ,,ij kj s n n m A a B b ??==则() ,ij s m C c ?=其1122...ij i j i j in nj c a b a b a b =+++ 1 n ik kj k a b ==∑称为A 与B 的乘积,记为C=AB ,则由定义可以看出矩阵A 与B 的乘积C 的第i 行第j 列的元素等于第一个矩阵A 的第i 行与第二个矩阵B 的第j 列的对应元素乘积之和,且由定义知:第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数要相[]1 同。 例1:已知矩阵34 125310210134A ??? ?=- ? ???,44 5 130621034510200B ??? ? ? = ? ? ??,求AB 解:设C AB ==() 34 ij c ?,其中1,2,3i =;1,2,3,4j = 由矩阵乘积的定义知: 111526533032c =?+?+?+?=121122543231c =?+?+?+?= 131321553030 c =?+?+?+?=14102051305 c =?+?+?+?= 21150623101c =-?+?+?+?= 22110224129c =-?+?+?+?= 23130125107c =-?+?+?+?= 24100021102c =-?+?+?+?= 310516334015c =?+?+?+?= 320112344222c =?+?+?+?= 330311354016c =?+?+?+?= 34001031403c =?+?+?+?= 将这些值代入矩阵C 中得:

C AB ==34 323130519721522163??? ? ? ??? 则矩阵A 的n 次方也可利用定义的方法来求解。 2.利用矩阵的分块来求解 这类方法主要是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成,就如矩阵 由数组成的一样在运算中将这些小矩阵当做数一样来处理,再由矩阵乘法的定义来求解这些小矩阵的乘积所构成的矩阵。即设 () () ,,ij kj s n n m A a B b ??==把A ,B 分解成一些小矩阵: 1111l t tl A A A A A ?? ?= ? ???K M O M L ,1111 r l lr B B B B B ?? ? = ? ??? K M O M L ,其中ij A 是i j s n ?小矩阵且1,2...i t =,1,2...j l =,且12...t s s s s +++= ,12...l n n n n +++=;ij B 是j k n m ?小矩阵且1,2...j l =,1,2...k r =;且12...l n n n n +++=, 12...r m m m m +++=;令C AB ==1111r t tr C C C C ?? ? ? ??? K M O M L ,其中ij C 是i j s m ?小矩阵且1,2...i t =,1,2,...,j r =,且12...t s s s s +++=, 12...r m m m m +++=;其中1122...ij i j i j il lj C A B A B A B =+++。这里我们应注意:矩阵A 列的分法必须与矩阵B 行的分法一[]1 致。

矩阵的运算及其运算规则

矩阵的运算及其运算规则 一、矩阵的加法与减法 1、运算规则 设矩阵,, 则 简言之,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. 2、运算性质(假设运算都是可行的) 满足交换律和结合律 交换律; 结合律. 二、矩阵与数的乘法 1、运算规则

数乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为或.特别地,称称为的负矩阵. 2、运算性质 满足结合律和分配律 结合律:(λμ)A=λ(μA);(λ+μ)A =λA+μA. 分配律:λ(A+B)=λA+λB. 典型例题 例6.5.1已知两个矩阵 满足矩阵方程,求未知矩阵. 解由已知条件知 三、矩阵与矩阵的乘法 1、运算规则

设,,则A与B的乘积是这样一个矩阵: (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即. (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和. 典型例题 例6.5.2设矩阵 计算 解是的矩阵.设它为 想一想:设列矩阵,行矩阵,和的行数和列数分别是多少呢 是3×3的矩阵,是1×1的矩阵,即只有一个元素. 课堂练习

1、设,,求. 2、在第1道练习题中,两个矩阵相乘的顺序是A在左边,B在右边,称为A左乘B 或B右乘A.如果交换顺序,让B在左边,A在右边,即A右乘B,运算还能进行吗?请算算试试看.并由此思考:两个矩阵应当满足什么条件,才能够做乘法运算. 3、设列矩阵,行矩阵,求和,比较两个计算结果,能得出什么结论吗? 4、设三阶方阵,三阶单位阵为,试求和,并将计算结果与A比较,看有什么样的结论. 解: 第1题 . 第2题 对于

矩阵乘法的概念

矩阵乘法的概念 The latest revision on November 22, 2020

2006-2007后塍高中高二下学期数学教案(矩阵乘法的概念) 命题人:瞿蕴雅 教学目标: 1.熟练掌握二阶矩阵与二阶矩阵的乘法。 2.理解两个二阶矩阵相乘的结果仍然是一个二阶矩阵,从几何变换的角度来看,它表示的是原来两个矩阵的连续两次变换。 教学重点: 矩阵乘法的概念。 教学过程: 一、问题情境 问题:如果我们对一个平面向量连续实施两次几何变换,结果会是怎样 二、建构数学 1.矩阵乘法法则: 2.矩阵乘法的几何意义: 3.初等变换:在数学中,一一对应的平面几何变换都可看做是伸压、反射、旋转、切变变换的一次或多次复合,而伸压、反射、切变变换通常叫做初等变换,对应的矩阵叫做初等变换矩阵。 三、数学应用 1.例题 例1:(1)已知A= 11 22 11 22 ?? ? ? ? ? ?? ,B= 11 22 11 22 ?? - ? ? ? - ? ?? ,计算AB (2)已知A= 10 02 ?? ? ?? ,B= 14 23 ?? ? - ?? ,计算AB,BA (3)已知A= 10 00 ?? ? ?? ,B= 10 01 ?? ? ?? ,C= 10 02 ?? ? ?? 计算AB,AC 例2:已知梯形ABCD,其中A(0,0),B(3,0),C(2,2),D(1,2),先将梯形作关于x 轴的反射变换,再将所得图形绕原点逆时针旋转0 90 (1)求连续两次变换所对应的变换矩阵M

(2)求点A,B,C,D在 M T作用下所得到的结果 (3)在平面直角坐标系内画出两次变换对应的几何图形,并验证(2)中的结论。 例3: 已知A= cos sin sin cos αα αα - ?? ? ?? ,B= cos sin sin cos ββ ββ - ?? ? ?? ,试求AB,并对其几何意 义给予解释。 2.课堂练习 P46 1,2 四、回顾小结 1. 二阶矩阵乘法运算法则 2. 二阶矩阵乘法的几何意义 五、课外作业 同步导学

矩阵指数函数的性质与计算

矩阵指数函数的性质与计算PROPERTIES AND CALCULATION OF MATRIX EXPONENTIAL FUNCTION 指导教师: 申请学位级别:学士 论文提交日期:2014年6月 8日

摘要 矩阵函数是矩阵理论的重要组成部分,而矩阵函数中的一个最重要的函数就是矩阵指数函数,它广泛地应用于自控理论和微分方程。本文深入浅出地介绍了矩阵指数函数,并进一步探讨如何借助矩阵指数函数分析相关问题。文章以齐次线性微分方程组求解基解矩阵为出发点引出矩阵指数函数的概念,证明求解矩阵指数函数就是求解齐次线性微分方程组的基解矩阵,然后得到矩阵指数函数的一些基本性质。本文的重点是讨论矩阵指数函数的五种计算方法。其中,前三种方法广泛适用于各种矩阵,虽然计算过程复杂程度不同,但都需要计算矩阵特征值,如遇高阶矩阵或复特征值,则特征值的计算会变得异常麻烦。后两种方法较特殊,虽然缺乏普适性,只能计算特殊矩阵的指数函数,但却避过了特征值计算,简化了运算过程。最后,本文具体阐述矩阵指数函数在微分方程求解中的应用。 关键词:矩阵指数函数;Jordon 标准形;微分方程组

ABSTRACT Matrix function is an important part of the matrix theory. And among the matrix function, there is a special and important function that is matrix exponential function. It has been widely used in automatic control theory and differential equations. This paper introduces profound theories on matrix exponential function in simple language, furthermore, it explores how to use matrix exponential function analysis related issues. Through the basic solution matrix of homogeneous linear differential equations, this paper draws out the concept of matrix exponential function. In this part, the author proves that solving matrix exponential function is to solve the basic solution matrix of the homogeneous linear differential equations. Then, some basic properties of matrix exponential function can be derived. The focus of this paper is on the discussion of five kinds of calculation on matrix exponential function. The first three methods can be applied to general cases. Although each method is different, in complexity, all of them need to compute the matrix eigenvalues. The calculation on high-order matrix or complex eigenvalues will be in trouble frequently. The latter two methods is more special for they can only calculate special matrix exponential function. These methods simplify the operation process instead of calculating eigenvalues, but their shortcomings are obvious. At the final part of this paper, the article expounds the application of

矩阵的基本运算法则

矩阵的基本运算法则 1、矩阵的加法 矩阵加法满足下列运算规律(设A 、B 、C 都是m n ?矩阵,其中m 和n 均为已知的正整数): (1)交换律:+=+A B B A (2)结合律:()()++++A B C =A B C 注意:只有当两个矩阵为同型矩阵(两个矩阵的行数和列数分别相等)时,这两个矩阵才能进行加法运算。 2、数与矩阵相乘 数乘矩阵满足下列运算规律(设A 、B 是m n ?矩阵,λ和μ为数): (1)结合律:()λμλμ=A A (2)分配律:()λμλμ+=+A A A (3)分配律:()λλλ+=+A B A B 注意:矩阵相加与数乘矩阵合起来,统称为矩阵的线性运算。 3、矩阵与矩阵相乘 矩阵与矩阵的乘法不满足交换律、但是满足结合律和分配率(假设运算都是可行的): (1)交换律:≠AB BA (不满足) (2)结合律:()()=AB C A BC (3)结合律:()()()λλλλ==其中为数AB A B A B (4)分配律:()(),+=++=+A B C AB AC B C A BA CA 4、矩阵的转置 矩阵的转置满足下述运算规律(假设运算都是可行的,符号()T g 表示转置): (1)()T T =A A

(2)()T T T +=+A B A B (3)()T T λλ=A A (4)()T T T =AB B A 5、方阵的行列式 由A 确定A 这个运算满足下述运算法则(设A 、B 是n 阶方阵,λ为数): (1)T =A A (2)n λλ=A A (3)=AB A B 6、共轭矩阵 共轭矩阵满足下述运算法则(设A 、B 是复矩阵,λ为复数,且运算都是可行的): (1)+=+A B A B (2)λλ=A A (3)=AB AB 7、逆矩阵 方阵的逆矩阵满足下述运算规律: (1)若A 可逆,则1-A 亦可逆,且()11--=A A (2)若A 可逆,数0λ≠,则λA 可逆,且()111 λλ--=A A (3)若A 、B 为同阶矩阵且均可逆,则AB 亦可逆,且()111---=AB B A 参考文献: 【1】线性代数(第五版),同济大学

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