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线性代数_Part1
1 线性代数基础 1.1 方程组的几何解释基础 本节主要介绍线性代数的基础。首先从解方程开始，学习线性代数的应用之一就是求解复杂的方程问题，本节核心之一就是从row picture(行图像)和column picture(列图像)的角度解方程。 1.1.1 二维行图像 如下所示，一个普通的方程组： \[\left\{\beg克莱姆法则
克莱姆法则只适用于方程个数等于未知量个数的方程组的解题. 系数行列式： 克莱姆法则：如果一个方程组符合以下两个条件：①n个方程，n个未知量；②系数行列式D不等于0。那么其中一个未知量m的值为. 齐次方程组： 定理1：如果一个方程组是齐次方程组，方程个数与未知量个数相等，并且系数行列式不等数学基础01-实数、式子、方程和方程组
1. 实数 1.1 分类及名词解释 gantt title Gantt Demo dateFormat YYYY-MM-DD section A Start: d1, 2014-01-01, 21d section B Up: d2, after d1, 31d section C Down: d3, after d2, 11d section D Complete: d4, after d3, 16d 1.2 其他相关的基本概念 1.3 实数模-符号运算（求解方程和方程组）
更多关于Matlab求方程的介绍可看这个博客：https://blog.csdn.net/weixin_30724853/article/details/99004382 code.m %% matlab求解方程和方程组 % 不同的MATLAB版本之间的语法存在不兼容的情况：https://www.zhihu.com/question/360875116/answer/937256480 % 视频里面用到的是Matla线性方程组
消元法： 首先用初等变换化线性方程组为阶梯型方程组，把最后的一些恒等式“0=0”（如果存在的话）去掉。 如果剩下的方程当中最后的一个等式是零等于一非零的数，那么方程组无解，否则有解。 在有解的情况下，如果阶梯型方程组中方程的个数 r 等于未知量的个数 s，那么方程组有唯一解。 如果阶数值计算笔记
1.线性代数方程组的解法 直接法： LU分解，高斯消元法 迭代法： Jacobi迭代，Gauss-seidel迭代 1.1高斯消元法 例题 设方程组增广矩阵(A|b) 高斯消元步骤 在这里插入代码片 例题 在这里插入代码片线性方程组的方法-数值分析-王兵团-北京交通大学
[Class]数值分析.王兵团.北京交通大学.全128讲[48:35:32]_哔哩哔哩_bilibili 注解： 1.线性代数中线性方程组的方法：克拉默法则。 线性方程组： Ax=b 解： xi=Di/D 如果A可逆，还可以写成：x=A-1/b 方程组的解是：系数行列式某一项换成等式右端常数项/系数行列式。 既然可以有这么好的公式，同余方程组
由上可得两个同余方程可得一个线性方程 ，linearEquation（m1，-m2，a2-a1） 可解出y1 代回x=a1+m1y1，得：x0=a1+m1y1 ==> x=x0+k*min(m1,m2),得一个新方程： x=x0(mod min(m1,m2)) 此处涉及的是逐级合并法，最终的x的结果为上一个x关于最后两式子的m的最小公倍数的同余方程，即x=x0(mod min(m（n-1）,行列式图解
1、二阶行列式计算 利用二阶行列式求解方程组 2、三阶行列式计算 3、n阶行列式计算数值分析-超松弛迭代法
超松弛迭代法 【简介-源自百度百科】 D. M. Young于20世纪70年代提出逐次超松弛(Successive Over Relaxation)迭代法，简称SOR方法，是一种经典的迭代算法。它是为了解决大规模系统的线性等式提出来的，在GS法基础上为提高收敛速度，采用加权平均而得到的新算法。由于超松弛迭代法公矩阵乘法
4*3 dot 3*2 == 4*2 矩阵乘法条件：第一个矩阵的列（的个数）要等于第二个矩阵的行（个数） 2*3 dot 3*2 == 2*2 矩阵左乘 与 矩阵右乘 所谓矩阵左乘，其实就是矩阵放到乘号左边乘的意思。举例如下：一个矩阵A有了，又来了一个矩阵B，B要和A矩阵左乘，那么是A*B，还是数值分析手写笔记
数值分析——绪论 第一章 非线性方程和方程组的数值解法 第二章 线性代数方程组数值解法 第三章 插值法与数值逼近 第四章 数值积分题目 1559: 蓝桥杯算法提高VIP-解二元一次方程组
题目描述 给定一个二元一次方程组，形如： a * x + b * y = c; d * x + e * y = f; x,y代表未知数，a, b, c, d, e, f为参数。 求解x,y 输入 输入包含六个整数: a, b, c, d, e, f; 数据规模和约定 0 < = a, b, c,高斯消元之乱搞矩阵
作为一名经常与小学数学打交道的OIER，大家应该都会解多元一次方程组吧~~~ 小学老师都讲解过，要想解出包含有多个未知数的方程组，最重要的就是一个个的去消元，在回带。 最后解出方程组的正解。 今天蒟蒻就为大家讲解一下，在遭遇大量的多元一次方程组时的解决方法： 高斯-约旦消元法！！！ 要想学21天养成好习惯第一期－3
鸡兔同笼问题 ，主要是数学知识，比如列公式，求解。注意:输出是需解出最终的式子，然后带入数据，编辑不会自动计算二元一次方程组。【转录调控网络】典型的基因转录调控网络推导方法——伪逆矩阵模型
基因转录调控网络推导方法——伪逆矩阵模型 在基因调控网络推导中，使用到的 基因芯片数据通常具有 样本个数少（通常小于10）而 基因数目大（通常大于1000）的局限性，也就是说，实验样本个数远远小于基因的个数。另外，调控矩阵具有较强的 稀疏性，即每个基因只被少量的转录因子调控，而在 《数学问题，最佳曲面求解实例》 里 的 回复
网友 思维机器 在 反相吧 发了一个 帖 《数学问题，最佳曲面求解实例》 https://tieba.baidu.com/p/7552272863 。 10 楼 K歌之王 ： 过程 很流畅， 一气呵成 ， 微分方程 的 解法 学习了 。 最后 的 结果 仍然 是 微分方程， 也就是 最后 的 参数方程组 仍然 是 微线性代数笔记第01讲 方程组的几何解释
我们从求解线性方程组来开始这门课，从一个普通的例子讲起：方程组有 2 个未知数，一共有 2 个方程，分别来看方程组的 行图像（Row Picture） 和 列图像（Column Picture）。 有方程组 $ \left\{ \begin{eqnarray*} 2x & - & y & = & 0 \\ -x & + & 2y & = & 3 \end{eqnarray*} \right.【线性代数】方程组的几何解释
线性方程组可以从行和列两种角度解释 举个简单的例子 从行来看： 上述方程可以看成二维平面上两条直线x + 2y = 3 和 3x + y = 4的交点 如图， 做出两条直线， 发现唯一交点（1， 1）即为方程组的解 从列来看： 上述方程可以看成二维向量的线性组合 可以简写为： 如线性代数实用总结
一、前言。 线性代数主要讲述了两个东西。 1、点和向量的描述。 2、点和向量在不同的基上的表示。 二、行列式。 行列式最实用的还是求解方程组。 1、行列式的计算。 2、用行列式解方程组（克拉默法则）。 三、矩阵。 在数字图像处理中，图像能直观地反映为矩阵，以RGB色彩空间来说，左扩展中国剩余定理
扩展中国剩余定理 问题 对于同余方程组\(x \equiv a_i(mod \ m_i)\)，其中\(m_i\)为不一定两两互质的整数，求x的最小非负整数解。 求解 假设已经求出前k-1个方程组成的同余方程组的一个解为x，且M是\(m_1\)~\(m_{k-1}\)的最小公倍数。则前k-1个方程的方程组通解为\(x+iM(i∈Z)\)。那么matlab——微分方程
@目录前言一、常微分方程二、常微分方程组1.普通常微分方程组2.线性常微分方程组参考书目 前言 本文将介绍如何用matlab求解一阶常微分方程（组）的特解，通解。 如果你对微分方程的常见解法感兴趣，可以参考这篇文章常微分方程的常见题型与解法 一、常微分方程 在matlab中，命令dsolve专看了电子科技史的慕课，有一些感受
过几天要考模拟电子电路，是挂科重修，现在压力还是蛮大的。学期里没怎么学，期末里补发现这课很难速成。光做题做不明白。 于是很郁闷，看起了慕课里的电子科技史。 以史为鉴，确实让人心情好了很多。看着一个个大佬一个个发现发明排列在眼前，突然感觉这些好像都没那么难。 高中的时候如何理解矩阵的秩
小时候老师总告诉我们「要有n个方程才能确定地解出n个未知数」——这句话其实是不严格的，如果你想确定地解出n个未知数，只有n个方程是不够的，这n方程还必须都是「有用的」才行。从这个角度，初学者可以更好地理解「矩阵的秩」。 其实，《线性代数》这门课自始自终被两条基本线索交叉贯穿【编译原理】正规文法的探索-正规文法转换为正规式
文章目录 1 前言 2 求解过程 3 示例 1 前言 正规文法与正规式都是描述正规集的工具。对任意一个正规文法，存在定义统一语言的正规式；反之，对每个正规式存在一个生成同一语言的正规文法。 对任何正规文法G，存在定义同一语言的正规式 r 2 求解过程 ① 将文法中的规则写成关于每个