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        Mathematica入門教程之Mathematica的基本語法特征

        作者: 時(shí)間:2011-11-02 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
        oadfile/201111/20111102015249103.gif" width=34>或Mathematica入門教程之Mathematica的基本語法特征)

        Inverse[M]

        計(jì)算矩陣M的逆矩陣(Mathematica入門教程之Mathematica的基本語法特征)

        Eigenvalus[A]

        計(jì)算矩陣A的全部(準(zhǔn)確解)特征值

        Eigenvalus[N[A]]

        計(jì)算矩陣A的全部(數(shù)值解)特征值

        Eigenvectors[A]

        計(jì)算矩陣A的全部(準(zhǔn)確解)特征向量

        Eigenvectors[N[A]]

        計(jì)算矩陣A的全部(數(shù)值解)特征向量

        Eigensystem[A]

        計(jì)算矩陣A的所有(準(zhǔn)確解)特征值和特征向量

        Eigensystem[N[A]]

        計(jì)算矩陣A的所有(數(shù)值解)特征值和特征向量

        中用LinerSolve[A,B],求解滿足AX=B的一個(gè)解.如果A的行列式不為零,那么這個(gè)解是方程組的唯一解; 如果A的行列式是零,那么這個(gè)解是方程組的一個(gè)特解,方程組的全部解由基礎(chǔ)解系向量的線性組合加上這個(gè)特解組成. NullSpace[A]計(jì)算方程組AX=0的基礎(chǔ)解系的向量表,用LinerSolve[A,B]和NullSpace[A]聯(lián)手解出方程組AX=B的全部解. 中還有一個(gè)美妙的函數(shù)RowReduce[A],它對(duì)A的行向量作化間成梯形的初等線性變換.用RowReduce可計(jì)算矩陣的秩,判斷向量組是線性相關(guān)還是線性無關(guān)和計(jì)算極大線性無關(guān)組等工作.

        解方程組函數(shù)

        意義

        RowReduce[A]

        作行的線性組合化簡(jiǎn)A,A為m行n列的矩陣



        關(guān)鍵詞: Mathematica 入門教程 Mathematica

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