矩阵在经济领域中的应用

矩阵在经济领域中的应用
矩阵在经济领域中的应用

有限元法在机械工程中的应用

有限元法在机械工程中的应用 摘要:有限元法广泛应用于科学计算、设计、分析中,解决了许多复杂的问题。在机械设计中已成为一个重要的工具。在有限元基本原理的基础上,介绍了有限元的概念、分析了有限元的设计过程、介绍了有限元软件和其在机械设计中的应用。 关键词:有限元机械工程应用 前言 有限元方法诞生于20世纪中叶,随着计算机技术和计算方法的发展,已成为计算力学和计算工程领域里最为有效的计算方法。许多工程分析问题,如固体力学中的位移场和应力场分析、电磁学中的电磁场分析、振动特性分析、热学中的温度场分析、流体力学的流场分析等,都可归结为在给定边界条件下求解其控制方程的问题。有限元技术的出现为机械工程结构的设计、制造提供了强有力的工具,它可以解决许多以往手工计算根本无法解决的问题,为企业带来巨大的经济效益和社会效益。在现代机械工业中要设计生产出性能优越、可靠的机械产品,不应用计算及进行辅助设计分析是根本无法实现的,因此目前各生产设计部门都非常重视在设计制造过程中采用先进的计算机技术。 有限元法简介 有限元法最早是人们在研究固体力学的时候应运而生的,早在七八十年前,就有一些美国人在结构矩阵的分析方面有了一些研究发现,随后就有人研究出了钢架位移的方法,并将其推广应用到了弹性力学平面的分析当中,也就是把一些连续的整体划分为矩形和三角形,再将这些小的单元中的位移函数用近似的方法表达出来。后来,随着科学技术的不断发展,计算机的水平也有了很大的提高,有限元法也就相应的发展起来了,因为有限元法在产品的设计和研发的过程中起到了相当大的作用,所以有限元软件越来越受到相关专业人士的喜爱,而其在机械设计中的应用也是非常广泛的。 3.有限元法在机械工程中的应用 近年来,国内外许多学者对机械零部件的有限元分析进行了大量的研究,归纳起来主要是以下几个方面: (1)静力学分析。当作用在结构上的载荷不随时间变化或随时间的变化十分缓慢,应进行静力学分析。这是对机械结构受力后的应力、应变和变形的分析,是有限元法在机械工程中最基本、最常用的分析类型。 (2)动力学分析。机械零部件在工作时不仅受到静载荷作用,当外界有与其固有频率相近的激励时,还会引起共振,严重破坏结构从而引起失效。故零部件在结构设计时,对复杂结构,在满足静态刚度要求条件下,要检验动态刚度。

分块矩阵在行列式计算中的应用(1)

矩阵与行列式的关系 矩阵是一个有力的数学工具,有着广泛的应用,同时矩阵也是代数特别是线性代数的一个主要研究对象.矩阵的概念和性质都较易掌握,但是对于阶数较大的矩阵的运算则会是一个很繁琐的过程,甚至仅仅依靠矩阵的基本性质很难计算,为了更好的处理这个问题矩阵分块的思想应运而生[]1. 行列式在代数学中是一个非常重要、又应用广泛的概念.对行列式的研究重在计算,但由于行列式的计算灵活、技巧性强,尤其是计算高阶行列式往往较为困难.行列式的计算通常要根据行列式的具体特点采用相应的计算方法,有时甚至需要将几种方法交叉运用,而且一题多种解法的情况很多,好的方法能极大降低计算量,因此行列式计算方法往往灵活多变.在解决行列式的某些问题时,对于级数较高的行列式,常采用分块的方法,将行列式分成若干子块,往往可以使行列式的结构清晰,计算简化.本文在广泛阅读文献的基础上,从温习分块矩阵的定义和性质出发,给出了分块矩阵的一些重要结论并予以证明,在此基础上讨论利用分块矩阵计算行列式的方法,并与其他方法相互比较,以此说明分块矩阵在行列式计算中的优势. 1.1 矩阵的定义 有时候,我们将一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的,就如矩阵是由数组成的一样[]1.特别在运算中,把这些小矩阵当做数一样来处理.这就是所谓的矩阵的分块.把原矩阵分别按照横竖需要分割成若干小块,每一小块称为矩阵的一个子块或子矩阵,则原矩阵是以这些子块为元素的分块矩阵.这是处理级数较高的矩阵时常用的方法. 定义1[]2 设A 是n m ?矩阵,将A 的行分割为r 段,每段分别包含r m m m 21行,将 A 的列分割为s 段,每段包含s m m m 21列,则 ?? ? ? ? ? ? ??=rs r r s s A A A A A A A A A A 21 2222111211 , 就称为分块矩阵,其中ij A 是j i m m ?矩阵(,,,2,1r i =s j ,,2,1 =). 注:分块矩阵的每一行(列)的小矩阵有相同的行(列)数. 例如,对矩阵A 分块, = ?? ? ? ? ? ? ? ?-=21010301012102102301A ??? ? ??22211211 A A A A , 其中

分块矩阵的应用论文

分块矩阵的应用 引言 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常见于很多学科中,如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等,在实际生活中,很多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛格表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算和证明中会是很烦琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解释,矩阵分块的思想由此产生矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的?就如矩阵的元素(数)一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理.把矩阵分块运算有许多方便之处因为在分块之后,矩阵间的相互关系可以看得更清楚,在实际操作中与其他方法相比,- 般来说,不仅非常简洁,而且方法也很统一,具有较大的优越性,是在处理级数较高的矩阵时常用的方法?比如,从行列式的性质出发,可以推导出分块矩阵的若干性质,并可以利用这些性质在行列式计算和证明中的应用分块矩阵;也可以借助分块矩阵的初等变换求逆矩阵及矩阵的秩等;再如利用分块矩阵求高阶行列式,如设A、C都是n阶矩阵, A B 其中A 0,并且AC CA,则可求得AD BC ;分块矩阵也可以在求解线性 C D 方程组应用? 本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算和证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题带来很大的便利

1 分块矩阵的定义及相关运算性质 1.1 分块矩阵的定义 矩阵分块 , 就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的 . 就如矩阵的元素 ( 数) 一 样,特别是在运算中 , 把这些小矩阵当作数一样来处理 . 定义1设A 是一个m n 矩阵,若用若干横线条将它分成r 块,再用若干纵线条将它 A 11 ... 分成s 块,于是有rs 块的分块矩阵,即A .... A r1 . 1.2 分块矩阵的相关运算性质 1. 2.1 加法 A A ij r s , B B ij r s , 其中 A ij , B ij 的级数相同, A B A ij B ij r s 1.2.2 数乘 kA 1.2.3 乘法 1.2.4 转置 A A ji s r 1.2.5 分块矩阵的初等变换 分块矩阵A 的下列三种变换称为初等行变换: A 1s ... ,其中 A ij 表示的是一个矩阵 . A rs 设 A a ij B mn b ij m n ,用同样的方法对 A,B 进行分块 设是任 A a ij mn A ij r s ,k 为任意数, 定义分块矩阵 A A ij r s 与 k 的数乘为 设 A a ij ,B sn n m 分块为 A A ij nm r l ,B B ij l r ,其中 A ij 是 s i n j 矩阵, B ij 是 n i m j 矩阵, 定义分块矩阵A A j rl 和B B ij l r 的乘积为 r C ij A i1 B 1j A i2 B 2j ... A il B lj , i 1,2,...t; j 1,2,3,..., l a ij s n 分块为 A sn A ij r s ,定义分块矩阵 A A ij r s 的转置为 rs

分块矩阵的性质及其应用【开题报告】

阵的相关计算简单化, 而且还可以用于证明一些与矩阵有关的问题. 分块矩阵应用于矩阵的秩和一些相关矩阵方面的证明问题, 以及求逆矩阵和方阵行列式的计算问题上, 对矩阵进行适当分块可以使高等代数中的许多计算与证明问题迎刃而解, 所以分块矩阵作为高等代数中的一个重要概念, 我们需要透彻的了解分块矩阵, 在此基础上较好地学会在何时应用矩阵分块, 从而研究它的性质及应用是非常必要的. 根据目前国内外对矩阵应用研究的发展, 可以知道矩阵已经广泛应用到线性规划、线性代数、统计分析, 以及组合数学等.在这样的形式下, 必须要求对矩阵有一种科学的处理方式以提高应用效果.本文是通过查阅相关文献和学习相关知识后总结并探讨了分块矩阵在各方面的应用.当前对分块矩阵的应用主要发展到计算和证明两大方面.证明方面: 通过对矩阵的分块证明了有关矩阵秩的定理以及其他线性代数证明问题; 计算方面,本文通过对分块矩阵的性质的研究很好的解决了求矩阵的逆矩阵问题, 求行列式, 求矩阵的秩等问题的新的快捷方式. 二、研究的基本内容, 拟解决的主要问题: 研究的基本内容: 通过学习分块矩阵的相关的几种定义, 掌握分块矩阵的性质, 从而熟练分块矩阵的应用. 解决的主要问题: 1.了解分块矩阵的基本概念. 2.探讨分块对角化的性质. 3.研究分块矩阵的应用. 三、研究步骤、方法及措施: 研究步骤: 1.查阅相关资料, 做好笔记; 2.仔细阅读研究文献资料; 3.在老师指导下, 确定整个论文的思路, 列出论文提纲, 撰写开题报告; 4.翻译英文资料; 5.撰写毕业论文; 6.上交论文初稿; 7.反复修改论文, 修改英文翻译, 撰写文献综述; 8.论文定稿.

高等数学的矩阵在实际生活中的应用修订稿

高等数学的矩阵在实际生活中的应用 内部编号:(YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128)

矩阵在实际生活中的应用 一.【摘要】 随着科学技术的发展,数学的应用越来越广泛,可以说和我们的生活息息相关。而高等数学中的线性代数,也同样有着广泛的应用。本篇论文中,我们就对线性代数中的矩阵在生产成本、人口流动、加密解密、计算机图形变换等方面的应用进行研究。 【关键词】 高等数学矩阵实际应用 二.应用举例 1.生产成本计算:在社会生产管理中经常要对生产过程中产生的很多数据进行统计、处理、分析,以此来对生产过程进行了解和监控,进而对生产进行管理和调控,保证正常平稳的生产以达到最好的经济收益。但是得到的原始数据往往纷繁复杂,这就需要用一些方法对数据进行处理,生成直接明了的结果。在计算中引入矩阵可以对数据进行大量的处理,这种方法比较简单快捷。 例1.某工厂生产三种产品A、B、C。每种产品的原料费、支付员工工资、管理费和其他费用等见表1,每季度生产每种产品的数量见表2。财务人员需要用表格形势直观地向部门经理展示以下数据:每一季度中每一类成本的数量、每一季度三类成本的总数量、四个季度每类成本的总数量。 表1.生产单位产品的成本(元)表2.每种产品各季度产量(件)

解 我们用矩阵的方法考虑这个问题。两张表格的数据都可以表示成一个矩阵。如下所示: 通过矩阵的乘法运算得到 MN 的第一行元素表示了四个季度中每个季度的原料总成本; MN 的第二行元素表示了四个季度中每个季度的支付工资总成本; MN 的第三行元素表示了四个季度中每个季度的管理及其他总成本。 MN 的第一列表示了春季生产三种产品的总成本; MN 的第二列表示了夏季生产三种产品的总成本; MN 的第三列表示了秋季生产三种产品的总成本; MN 的第四列表示了冬季生产三种产品的总成本。 对总成本进行汇总,每一类成本的年度总成本由矩阵的每一行元素相加得到,每一季度的总成本可由每一列相加得到。如下表: 表3. 总成本汇总表 ? ? ?? ? ??=200040003500250030003700480028002000250030002000N

我看矩阵在实际生活中地指导应用

矩阵在实际生活中的应用 华中科技大学文华学院 城市建设工程学部 环境工程1班丛

目录 摘要 (3) 实际应用举例 (4) 论文总结 (15) 参考文献 (16)

摘要:随着现代科学的发展,数学在经济中广泛而深入的应用 是当前经济学最为深刻的因素之一,马克思曾说过:“一门学科 只有成功地应用了数学时,才真正达到了完善的地步”。下面 通过具体的例子来说明矩阵在经济生活中、人口流动、电阻电路、密码学、文献管理的应用。 关键词:矩阵、人口流动、电阻电路、密码学、文献管理

一:矩阵在经济生活中的应用 1.“活用”行列式定义 定义:用符号表示的n阶行列式D指的是n!项代数和,这些项是一切可能的取自D不同行与不同列上的n个元素的乘积的符号为。由定义可以看出。n阶行列式是由n!项组成的,且每一项为来自于D中不同行不同列的n个元素乘积。 实例1:某市打算在第“十一”五年规划对三座污水处理厂进行技术改造,以达到国家标准要求。该市让中标的三个公司对每座污水处理厂技术改造费用进行报价承包,见下列表格(以1万元人民币为单位).在这期间每个公司只能对一座污水处理厂进行技术改造,因此该市必须把三座污水处理厂指派给不同公司,为了使报价的总和最小,应指定哪个公司承包哪一座污水处理厂? 设这个问题的效率矩阵为,根据题目要求,相当于从效率矩阵中选取来自不同行不同列的三个元素“和”中的最小者!从行列式定义知道,这样的三个元素之共有31=6(项),如下: 由上面分析可见报价数的围是从最小值54万元到最大值58万元。由

④得到最小报价总数54万元,因此,该城市 应选定④即 2.“借用”特征值和特征向量 定义:“设A是F中的一个数.如果存在V中的零向量,使得,那么A就叫做的特征值,而叫做的属于本征值A的一个特征向量。 实例2:发展与环境问题已成为21世纪各国政府关注 和重点,为了定量分析污染与工业发展水平的关系,有人提出了以下的工业增长模型:设是某地区目前的污染水平(以空气或河湖水质的某种污染指数为测量单位),是目前 的工业发展水平(以某种工业发展指数为测量单位).若干年后(例如5年后)的污染水平和工业发展水平分别为和 它们之间的关系为 试分析若干年后的污染水平和工业发展水平。对于这个 问题,将(1)写成矩阵形式,就是

矩阵的分块及应用

矩阵的分块及应用 武夷学院毕业设计(论文) 矩阵的分块及应用院系:专业:姓名:学号: 指导教师:职称:完成日期:数学与计算机系计算机科学与技术陈航20073011014 魏耀华教授年月日武夷学院教务处制摘要矩阵分块,就是把一个大矩阵按照一定规则分成小矩阵,它是矩阵运算的一种常用技巧与方法。分块矩阵的理论不但在工程技术和实际生产中有着广泛的应用,而且在线性代数中求矩阵乘积、行列式的值、逆矩阵、矩阵的秩和矩阵的特征根的过程中也起到重要作用。分块矩阵的初等变换则是处理分块矩阵有关问题的重要工具,它在线性代数中有非常广泛的应用。讨论了分块矩阵的概念、分块矩阵的运算、分块矩阵的性质以及分块矩阵的广义初等矩

阵,归纳并提出了分块矩阵的一些应用,这些应用主要涉及到矩阵的秩,逆矩阵,行列式以及矩阵正定和半正定等方面。通过引用了大量的实例说明了对矩阵进行适当分块可以使高等代数中的许多计算与证明问题迎刃而解。关键词: 分块矩阵;初等变换;计算;逆矩阵;证明。I Abstract Partitioned matrices mean dividing a big matrix into the small matrices according to the certain rule. It is a common technique and method in matrix operation. The theories of partitioned matrices have not only a wide range of applications in engineering and production, but also play an important role to the process for seeking matrix product and the value of determinant and inverse matrix and rank of matrix and the characteristic in linear algebra. Elementary transformation of partitioned matrices is an important tool to deal with the partition matrix. Also, it is

浅析分块矩阵的性质和应用[1]讲解

浅析分块矩阵的性质和应用 作者姓名:周甜 河南理工大学数学与信息科学学院数学与应用数学专业2007级2班 性质1:分块矩阵都是可逆的,且逆矩阵为分块初等矩阵。 性质2:分块单位矩阵经过一次分块矩阵的初等变换后所得到的矩阵仍为分块初等矩阵。 摘要:分块矩阵在高等代数中有着广泛的应用,矩阵的分块运算是矩阵运算的一种重要方法。本文主要讨论了分块矩阵的运算性质,初等变换,并举例说明和分析了分块矩阵在解决矩阵特征值计算和有关矩阵证明等问题中的应用。利用分块矩阵可以使阶数比较高,比较复杂的矩阵和抽象矩阵的特征值问题的解决变得简明而清晰。 关键词:分块矩阵行列式特征值初等变换矩阵的逆 Tentative Analysis of Properties and Applications of Block Matrices Author Name:Zhou Tian Class 2 Grade 2007 of Mathematics and Applied Mathematics of College Mathematics and Information Science of Henan Polytechnic University School Summary:Block matrices has a wide use in Advanced Algebra. Operations of block matrices play an important role in the operation of matrices. This paper mainly illustrates the operation properties and the elementary transformations of block matrices. Several examples are given in the paper to show the applications of block matrices in calculating the eigenvalues of a matrix and proving a subject in connection with matrices. It is convenient to apply block matrices to deal with questions containing matrices with high order and complex appearances and calculating the eigenvalues of abstract matrices. Keywords: block matrices determinant eigenvalues elementary transformation the inverse of a matrix

浅谈矩阵在数学建模中的应用

浅谈矩阵在数学建模中的应用 【摘要】矩阵作为一种认识复杂事物的简捷工具已经被广泛应用在各个学科领域中,在数学建模中也有许多应用。本文就数学建模中使用矩阵的情况做一些举例、小结,最后给出一个典型的数学模型。 【关键词】数学建模;模型;矩阵 矩阵是最基本的数学概念之一,也是人们把握复杂的实际事物本质的一种简捷的思维工具。在数学建模中,矩阵的使用相当广泛,如数学规划、层次分析、马氏链模型、投入产出、数据拟合等都主要应用矩阵分析解决问题,就数学建模中涉及的矩阵就有量纲矩阵、L矩阵、成对比较矩阵、正互反矩阵、一致阵、邻接矩阵、素阵、状态转移矩阵、随机矩阵,还有网络计划分析法中的可达矩阵、模糊评价分析法中的评判矩阵、投入产出法中的消耗系数矩阵、产品流量矩阵,另外在数学建模中还使用了许多普通矩阵。 1.线性方程组与矩阵 自然科学和工程实践很多问题的解决都归纳为线性方程组的求解和矩阵运算。有些问题本身就是一个线性方程组,例如结构应力分析问题、电子传输网分析问题、投入产出分析问题和各种晶体管电路分析问题;另一方面有些数值计算方法也导致线性方程组求解,如数据拟合问题、非线性方程组和偏微分方程数值解问题等等。 例1:曲线拟合问题:已知一组(二维)数据,即平面上n个点(x1,y1)(i=1,2,…,n),寻求一个函数(曲线)y=f(x),使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近,即曲线拟合得最好。曲线拟合问题最常用的解法——线性最小二乘法的基本思路: 数学规划是解决这类问题的有效方法。 而线性规划是数学规划中产生较早的一个分支,如今在国防科技、经济学、现代工农业、环境工程、生物学等众多学科和领域都有十分广泛的应用,典型问题有生产计划、任务分配、投料或产品的混合、运输、库存等问题。 3.微分方程模型中的矩阵 微分方程是研究函数变化过程中变化规律的有力工具,在科技、工程、经济管理、人口、交通、生态、环境等各个领域有着广泛的应用,如在研究牛顿力学、热量在介质中的传播、抛体运动、化学中液体浓度变化、人口增长预测、种群变化、交通流量控制等过程中,作为研究对象的函数,常常要和函数自身的导数一起,用一个符合其内在规律的方程,即微分方程来加以描述。矩阵较多地用在微分方程,尤其是方程组有关的理论结果的表示上。

有限元分析在钢筋混凝土结构中的应用

论文题目:钢筋混凝土有限元分析技术在结构工程中的应用 学生姓名:刘畅 学号:2014105110 学院:建筑与工程学院 2015年06月30日

有限元分析在钢筋混凝土结构中的应用【摘要】在国内外的土木工程中,钢筋混凝土结构因具有普遍性、可靠性良好、操作简单等优点,而得到了广泛的应用。钢筋混凝土结构是钢筋与混凝土两种性质截然不同的材料组合而成,由于其组合材料的性质较为复杂,同时存在非线性与几何线形的特征,应用传统的解析方法进行材料的分析与描述在受力复杂、外形复杂等情况下较为困难,往往不能得到准确的数据,给工程安全带来隐患。而有限元分析方法则充分利用现代电子计算机技术,借助有限元模型有效解决了各种实际问题。 【关键词】有限元分析;钢筋混凝土结构;应用 随着计算机在工程设计领域中的广泛应用,以及非线性有限元理论研究的不断深入,有限元作为一个具有较强能力的专业数据分析工具,在钢筋混凝土结构中得到了广泛的应用。在现代建筑钢筋混凝土结构的分析中,有限元分析方法展现了较强的可行性、实用性与精确性。例如:在计算机上应用有限元分析法,对形状复杂、柱网复杂的基础筏板,转换厚板,体型复杂高层建筑侧向构件、楼盖,钢-混凝土组合构件等进行应力,应变分析,使设计人员更准确的掌握构件各部分内力与变形,进而进行设计,有效解决传统分析方法的不足,满足当前建筑体型日益复杂,工程材料多样化的实际情况。但是在有限元分析方法的应用中,必须结合钢筋混凝土结构工程的实际情况,选取作为合理的有限元模型,才能保证模拟与分析结果的真实性、精确性与可靠性。 在钢筋混凝土结构工程中,非线性有限元分析的基本理论可以概括为:1)通过分离钢筋混凝土结构中的钢筋、混凝土,使其成为有限单位、二维三角形单元,钢箍离散为一维杆单元,以利于分析模型的构建;2)为了合理模拟钢筋、混凝土之间的粘结滑移关系,以及

波士顿矩阵分析在实际案例中的运用

波士顿矩阵分析在实际案例中的运用[1] 上海和达汽车零部件有限公司是由某国内上市公司与外商合的生产汽车零部件的企业。公司于1996年正式投产.配套厂海大众发、一汽大众、上海通用、东风柳汽、吉利、湖南长风武等。 和达公司的主要产品分成五类,一是挤塑和复合挤塑类(密封嵌条、车顶饰条等);二是滚压折弯类(车门导槽、滑轨、车架管;三是普通金属焊接类(汽车仪表板横梁模块);四是激光焊接镁合金横梁模块);五是排档杆类(手动排档总成系列)。 和达公司产品波士顿矩阵分析 A 问题型业务(Question Marks.指高增长、低市场份额) 处在这个领域中的是一些投机性产品。这些产品可能利润率但占有的市场份额很小。公司必须慎重回答“是否继续投资.业务?”这个问题。只有那些符合企业发展长远目标、企业具优势、能够增强企业核心竞争力的业务才得到肯定的回答。 从和达公司的情况来看。滚压折弯类产品由于技术含量不高.褴低,未来市场竞争程度必然加剧。所以对于这类产品.最好就是舍弃。由于目前还能带来利润,不必迅速退出,只要目前持必要的市场份额,公司不必再增加投入。当竞争对手大举,可以舍弃。 B 明星型业务(8tsx8,指高增长、高市场份额) 这个领域中的产品处于快速增长的市场中并且占有支配地位份额。但也许不会产生正现金流量。但因为市场还在高速成业必须继续投资,以保持与市场同步增长,并击退竞争对手。 对于和达公司来说,铝横梁的真空电子束焊接系统是国内第一家。具有技术上的领先优势。因此企业应该加大对这一产品的投入.以继续保持技术上的领先地位。对于排档杆类产品.由于国内在这个领域的竞争程度还不太激烈,因此可以考虑进入。和达公司应该把这类产品作为公司

分块矩阵的应用研究文献综述

毕业论文文献综述 数学与应用数学 分块矩阵的应用研究 一、前言部分(说明写作的目的,介绍有关概念、综述范围,扼要说明有关 主题争论焦点) 本论文的重要目的是通过查阅各种相关文献,寻找各种相关信息,来研究分块矩阵的计算方法和分块矩阵在化简行列式、行列式运算、求矩阵的特征值等方面的应用,首先我们先来介绍一些概念: 分块矩阵的概念[] 1: 当矩阵的行数与列数较大时, 为便于运算, 有时把它分成若干个小块, 每个小块是行数与列数较小的矩阵.把一个矩阵看作是由一些小块矩阵所构成, 这就是矩阵的分块.构成分块矩阵的每个小矩阵, 称为子块. 如对矩阵A 分块如下 ? ? ??? ???? ???-=1011 012100100001A 其中记? ? ? ???-=??????=???? ??=1121,0000,10011A O E ,则A 可表示为分块矩阵??????=E A O E A 1 矩阵的分块可以有各种不同的分法.如矩阵A 也可分块如下: ? ? ??? ???? ???-=1011012100100001 A 通过分块矩阵的定义和概念,我们将探讨分块矩阵的计算,并利用分块矩阵的思想把分块矩阵的应用联系到其它问题中.

二、主题部分(阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问 题的评述) 作为解决线性方程的工具,矩阵已有不短的历史.拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究.矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的. 但是追根溯源,矩阵最早出现在我国的<九章算术>中,在<九章算术>方程一章中,就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状.随后移动处筹,就可以求出这个方程的解.在欧洲,运用这种方法来解线性方程组,比我国要晚2000多年. 1693年,微积分的发现者之一戈特弗里德?威廉?莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants).1750年,加布里尔?克拉默其后又定下了克拉默法则.1800年,高斯和威廉?若尔当建立了高斯—若尔当消去法. 1848年詹姆斯?约瑟夫?西尔维斯特首先创出matrix 一词.研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉?卢云?哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯?诺伊曼. 分块矩阵的引进使得矩阵这一工具的使用更加便利,解决问题的作用更强有力,其应用也就更广泛.在矩阵的某些运算中,对于级数比较高的矩阵,常采用分块的方法将一个矩阵分割成若干个小矩阵,在运算过程中将小矩阵看成元素来处理,对问题的解决往往起到简化的作用.本文通过一些例子来说明分块矩阵的一些应用. 预备知识[][]32- 分块矩阵的运算: 矩阵的分块技巧性较强,要根据不通的问题进行不同的分块,常见的方法有四种: (1)列向量分法 ),,2,1(),,,,(21n i a a a a A i n ΛΛ==为A 的列向量. (2)行向量分发 ),,2,1(21n i A i n ΛM =???? ? ? ??????=ββββ为A 的行向量. (3)分成两块 ),,(21A A A =其中21,A A 分别为B 的若干行.

浅谈矩阵在实际生活中的应用

浅谈矩阵在实际生活中的应用 摘要:从数学的发展来看,它来源于生活实际,在科技日新月异的今天, 数学越来越多地被应用于我们的生活,可以说数学与生活实际息息相关。我们在学习数学知识的同时,不能忘记把数学知识应用于生活。在学习线性代数的过程中,我们发现代数在生活实践中有着不可或缺的位置。在本文中,我们对代数中的矩阵在成本计算、人口流动、加密解密、计算机图形变换等方面的应用进行了探究。 关键词:线性代数矩阵实际应用 Abstract:From the development of mathematics, we can see that it comes from our life. With the development of science and technology, the math is more and more being used in our lives, it can be said that mathematics and real life are closely related. While learning math knowledge we can not forget to apply mathematical knowledge to our life. In the process of learning linear algebra, we found that algebra has an indispensable position in life practice. In this article, we explore the application of the matrix in the costing, population mobility, encryption and decryption, computer graphics transform. Keywords: linear algebra matrix practical application

MatLab在有限元刚度矩阵推导中的应用

第26卷第2期重庆交通学院学报v01.26No.22007年4月JOURNALOFCHONGQING:姒07rONGUNⅣERSrrYApr..2007 ?____I____目一r---!r自目l_==日日一MatLab在有限元刚度矩阵推导中的应用 周水兴1’2,陈山林1 (1.重庆大学,重庆400045;2.重庆交通大学土木建筑学院,重庆400074)摘要:MatLab具有强大的符号运算功能.以平面梁单元刚度矩阵为例,详细介绍MatLab在单元刚度矩阵推导中的具体应用,编写了平面梁单元刚度符号运算程序,运算结果与手工推导完全一致,该方法可进一步推广到其它单元甚至到更复杂非线性单元刚度矩阵推导中. 关键词:MatLab;符号运算;刚度矩阵;推导 中图分类号:0242.21文献标识码:A文章编号:1001.716X(2007)02.0029.03 MatLabApplicationtotheMatrixDeductionofFiniteElementStiffness ZHOUShui—xin91..。CHENShan.1inl (1.ChongqingUniversity,Chongqing400045,China; 2.SchoolofCivilEngineering&Architecture,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074,China)Abstract:MatLabhasastrongsymbolicoperationfunction.Withtheexampleofstiffnessmatrixofplane beamelement,theapplicationofdeducingelementstiffnessmatrixisintroducedindetailforthefirsttime,andthesymbolicoperationprocedure ofplanebeamelementisdevdoped,andtheoperationresultis completelyin accordancewiththehandicraftdeduction.Thismethodcanfurtherexpandtheapplicationofdeducingmatrixtootherelementsevenmorecomplicatednonlinearelement.KeywordsiMatl.ab,symbolicoperation,elementstiffnessmatrix,deduce MatLab是美国MathWork公司开发的用于数值计算、概念设计、算法研究、建模仿真、实时实现理想的集成环境,因其完整的专业体系和强大的运算功能,已广泛应用于工业、电子、信号处理、控制、医疗、建筑、教学等各个领域…. MatLab本意是矩阵实验室(MatrixLaboratory),以向量和矩阵运算为基础,强大的数值计算功能是其最具代表性的特点.MatLab的数学计算包括数值计算和符号计算,前者主要用于矩阵、向量的各种数值计算;后者主要是计算式中带有符号变量、表达式的运算.该运算符由符号数学工具箱提供支持,有复合、简化、微分、积分及求解代数方程和微分方程的工具.MatLab符号数学工具箱中的工具建立在功能强大的Maple软件基础上. 有限元是近代数值计算最有效方法之一.有限元法的基础是单元刚度矩阵的推导,目前,刚度矩阵推导已有一个相对固定的模式,而烦琐、复杂的矩阵运算、微分、积分是刚度矩阵推导中的主要内容.通常,这种矩阵运算是由手工来完成的,工作量大,而且极易出错.利用MatLab丰富的符号运算功能,完成刚度矩阵推导过程中的符号运算,不但速度快,而且准确性高. Maflab的命令和函数相当多,本文仅就涉及到MatLab符号运算作一些简要介绍,然后结合平面梁单元刚度矩阵的推导,用MatLab完成该单元刚度矩阵的符号运算,结果完全一致. 1MatLab符号运算的一般规定 1.1符号标变量和表达式的创建 收稿日期:2006-02-07;修订日期:2006-02-23 基金项目:重庆市教委项目(KJ050407);交通部西部交通建设科技项目(20033188142024) 作者简介:周水兴(1967-),男,浙江嘉兴人,教授,主要从事桥梁设计理论研究.e-mall:shuixingzhou@cquc.edu.cn

浅谈分块矩阵的性质及应用

浅谈分块矩阵的性质及应用 摘要:本文主要谈及分快矩阵的思想在线性代数的证明。解线性方程组,矩阵得知 逆及矩阵的逆,和初等变换中的应用。 关键词:分块矩阵;线性方程组;矩阵的秩及矩阵的逆;初等变换 On the nature of block matrix and its application Abstract: this thesis uses the blocking matrix method into proving and applying the linear algebra, tries to solve the linear equations, and the proof of other relative matrix rank and elementary matrix. Key word s: Block matrix; Linear algebra; rank of matrix; elementary matrix.前言: 矩阵得分快是处理问题的一重要方法,把一个告诫矩阵分成若干个地界矩阵,在运算中把低阶矩阵当作数一样处理,这样高阶矩阵就化作低阶矩阵,长能使我们迅速接近问题的本质,从而达到解决问题的目的,使解题更简洁,思路更开阔,因此本文主要谈及分块矩阵再求行列式的值,解线性方程组,求矩阵的秩及逆等方面的应用。 1.预备知识: 分块矩阵的定义:将分块矩阵A用若干条纵线和横线分成许多个小矩阵,每一个小矩阵称为 A的子块,一子块为元素的形式上的矩阵成为分块矩阵。 分块矩阵的运算:

1.2.1分块矩阵的加法: 设分块矩阵 A 与 B 的行数相同,列数相同,采用相同的得分块法,有 A=1111n m mn A A A A ?? ? ? ???K M O M L ,1111n m mn B B B B B ?? ?= ? ??? K M O M L 其中ij A 与ij B 的行数相同,列数相同,那么A+B=111111111n n m m n mn A B A B A B A B ++?? ? ? ?++?? K M O M L 1.2.2分块矩阵与数的乘法: A=1111n m mn A A A A ?? ? ? ???K M O M L ,1111n m mn A A A A A λλλλλ?? ? = ? ??? K M O M L 1.2.3设A 为m l ?矩阵,B 为l n ?矩阵,分块成 1111111 1 t r s st t tr A A B B A B A A B B ???? ? ?== ? ? ? ????? K K M O M M O M L L 其中1i A ,2i A ……,it A 的列数分别等于1j B ,2j B ……,tj B 的行数,那么 1111 r s sr C C AB C C ?? ? = ? ??? K M O M L ,其中1 t ij ik ik k C A B ==∑(i=1……s ;j=1,……,r) 1.2.4设1111 t s st A A A A A ?? ? = ? ???K M O M L ,则1111T T t T T T s st A A A A A ?? ?= ? ?? ? K M O M L 2. 分块矩阵的性质及应用: 分块矩阵的性质: 设A 为n 阶矩阵,若A 的分块矩阵只有在对角线上有非零子块,其余子块都为零矩阵,且在对角线上的子块都是方阵,即

分块矩阵的应用论文

分块矩阵的应用 引言 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常见于很多学科中,如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等,在实际生活中,很多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛格表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算和证明中会是很烦琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解释,矩阵分块的思想由此产生. 矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的.就如矩阵的元素(数) 一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理.把矩阵分块运算有许多方便之处.因为在分块之后,矩阵间的相互关系可以看得更清楚,在实际操作中与其他方法相比,一般来说,不仅非常简洁,而且方法也很统一,具有较大的优越性,是在处理级数较高的矩阵时常用的方法.比如,从行列式的性质出发,可以推导出分块矩阵的若干性质,并可以利用这些性质在行列式计算和证明中的应用分块矩阵;也可以借助分块矩阵的初等变换求逆矩阵及矩阵的秩等;再如利用分块矩阵求高阶行列式,如设A 、C 都是n 阶矩阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则可求得A B AD BC C D =-;分块矩阵也可以在求解线性 方程组应用. 本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算和证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题带来很大的便利.

1 分块矩阵的定义及相关运算性质 1.1分块矩阵的定义 矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的.就如矩阵的元素(数) 一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理. 定义1设A 是一个m n ?矩阵,若用若干横线条将它分成r 块,再用若干纵线条将它 分成s 块,于是有rs 块的分块矩阵,即1111...............s r rs A A A A A ???? =?????? ,其中ij A 表示的是一个矩阵. 1.2分块矩阵的相关运算性质 1. 2.1加法 设() ij m n A a ?=() ij m n B b ?=,用同样的方法对,A B 进行分块 () ij r s A A ?=,() ij r s B B ?=, 其中ij A ,ij B 的级数相同, 则 ()ij ij r s A B A B ?+=+. 1.2.2数乘 设是任() () ,ij ij m n r s A a A k ??==为任意数,定义分块矩阵() ij r s A A ?=与k 的数乘为 () ij r s kA kA ?= 1.2.3乘法 设() () ,ij ij s n n m A a B b ??==分块为()(),ij ij r l l r A A B B ??==,其中ij A 是i j s n ?矩阵,ij B 是 i j n m ?矩阵,定义分块矩阵() ij r l A A ?=和()ij l r B B ?=的乘积为 () 1122...,1,2,...;1,2,3,...,ij i j i j il lj C A B A B A B i t j l =+++==.、 1.2.4转置 设() ij s n A a ?=分块为() ij r s A A ?=,定义分块矩阵() ij r s A A ?=的转置为 () ji s r A A ?''= 1.2.5分块矩阵的初等变换 分块矩阵A 的下列三种变换称为初等行变换:

分块矩阵的应用研究

1引言 在数学名词中,矩阵(英文名Matrix )是用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据.这个定义很好的解释了Matrix 代码是制造世界的数学逻辑基础.数学上,矩阵就是方程组的系数及常数所构成的方阵.把它用在解线性方程组上既方便,又直观.例如对于方程组 我们可以构成一个矩阵 因为这些数字是有规则的排列在一起,形状像矩形,所以数学家们称之为矩阵,通过矩阵的变化,就可以得出方程组的解来.数学上,一个*m n 矩阵乃一个m 行n 列的矩形阵列.矩阵由数组成,或更一般的,由某环中元素组成. 矩阵作为数学工具之一有其重要的实用价值,它常用于很多学科中.如:线性代数、线性规划、统计分析,以及组合数学等.在实际生活中有许多问题都可以借用矩阵抽象出来进行表述并进行运算,如在各循环赛中常用的赛况表格等,矩阵的概念和性质相对矩阵的运算较容易理解和掌握,对于矩阵的运算和应用,则有很多的问题值得我们去研究,其中当矩阵的行数和列数都相当大时,矩阵的计算的证明中则会是一个很繁琐的过程,因此这时我们得有一个新的矩阵处理工具,来使这些问题得到更好的解决,矩阵分块的思想由此产生,对级数较高矩阵的处理是矩阵的相关内容中重要的一部分,分块矩阵形象的揭示了一个复杂或是特殊矩阵的内部本质结构.本文即是通过查阅相关文献和学习相关知识后总结并探讨分块矩阵在各方面的应用,以计算和证明两大方面为主. 在已有的相关文件中,分块矩阵的一些应用如下: (1)从行列式的性质出发,推导出分块矩阵的若干性质,并举例说明这些性质在行列式计算和证明中的应用. (2)分块矩阵在线性代数中是一个基本工具,研究许多问题都需要它.借助分块矩阵的初等变换可以发现分块矩阵在计算行列式、求逆矩阵及矩阵秩方面的应用. 如:设A B M C D ??=???? 是一个四分块n 阶矩阵,其中A 、B 、C 、D 分别是,r r ?(),r n r ?-(),n r r -?()n r -?()n r -阶矩阵,若A 可逆,可证M =AD - 1CA B -,另若D 可逆,则可证得1M D BD C -=-.

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