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可能将零行列式矩阵反转吗？

根据定义,行列式为零的方阵应该是不可逆的.但是,由于某种原因,在生成协方差矩阵之后,我成功地将其取反,但是采用协方差矩阵的行列式最终输出为0.0. 可能出什么问题了？我应该不信任行列式输出,还是不应该信任协方差逆矩阵？或两者？ 我的代码段： cov_matrix = np.cov(data) adjusted_cov

Java逆矩阵计算

我正在尝试用Java计算逆矩阵. 我正在遵循伴随方法(首先计算伴随矩阵,然后转置这个矩阵,最后,将它乘以行列式值的倒数). 当矩阵不太大时,它可以工作.我已经检查过,对于尺寸为12×12的矩阵,可以快速得到结果.但是,当矩阵大于12×12时,完成计算所需的时间呈指数增长. 我需要反转的矩阵

Intorduction to Linear Algebra(3) Determinants

Determinantsintroduction to determinantsProperties of determinants introduction to determinants detA=∑j=1n(−1)i+ja1jAnjdet A=\sum^n_{j=1}(-1)^{i+j}a_{1j}A_{nj}detA=∑j=1n​(−1)i+ja1j​Anj​ detA=∑i=1n(−1)i+jai1Aindet A=\sum^n_{i=1}(-1)^{i+j}a_{i1}

python – 实验确定矩阵行列式的计算复杂性

我需要帮助确定实验中矩阵nxn的行列式的计算复杂性 我的代码： import numpy as np import timeit t0 = time.time() for n in range(1, 10): A = np.random.rand(n, n) det = np.linalg.slogdet(A) t = timeit.timeit(lambda: det)

Python Numpy – 将小数字视为零

我想用Numpy计算奇异矩阵的行列式(其具有0个行列式),当我打印行列式时,它显示一个非常小的数字(几乎为零= -7.09974814699e-30)但本身不为零… 当我尝试使用％s,％d或％f打印行列式时,有时它为零,有时为-0,有时为-7.09974814699e-30. 这是代码： import numpy as np array = np.arange(16