一个矩阵是多少块板，A是一个mn阶矩阵问A有多少种分块方法
来源：整理 编辑：亚灵电子网 2024-03-12 09:59:29
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1，A是一个mn阶矩阵问A有多少种分块方法
（m-1）*（n-1）种
每一次都是在两列或两行之间分开，如有m行，分法就有m-1种，n列，分法就有n-1种，所以共有（m-1）*（n-1）种
2，1个方阵多少组件
1个方阵288组件。光伏板1个方阵预计安装光伏板288组件，一般一个组件用4个压块，但是相邻的是可以共用的。
3，这个矩阵等于多少啊
首先，这个矩阵对应的行列式的值为21第1行第1列元素“1”的代数余子式的值为21，作为伴随矩阵第一行第一列的元素；第1行第2列元素“0”的代数余子式的值为0，作为伴随矩阵第2行第一列的元素；第1行第3列元素“0”的代数余子式的值为0，作为伴随矩阵第3行第一列的元素；第2行第1列元素“0”的代数余子式的值为0，作为伴随矩阵第1行第2列的元素；第2行第2列元素“5”的代数余子式的值为5，作为伴随矩阵第2行第2列的元素；第2行第3列元素“2”的代数余子式的值为-2，作为伴随矩阵第3行第2列的元素；第3行第1列元素“0”的代数余子式的值为0，作为伴随矩阵第1行第3列的元素；第3行第2列元素“2”的代数余子式的值为-2，作为伴随矩阵第2行第3列的元素；第3行第3列元素“5”的代数余子式的值为5，作为伴随矩阵第3行第3列的元素；所以原式=伴随矩阵/行列式的值21
4，光伏太阳能板一个方阵用多少压块
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5，矩阵为什么可以分块
可以把矩阵想成一个线性变换，比如一个2*2的矩阵可以认为是R^2上的一个线性变换。我们拿4个这样的线性变换A_这个矩阵很自然的是一个R^2 * R^2上的线性变换，u,v属于R^2：A*[u,v] = [A_假如我们把A，A_一般的讲，分块运算可以认为是把一个大的线性空间V拆成一些子空间的直和，然后V上的线性变换就可以写成这些子空间上线性变换组成的矩阵。每个子空间上的线性变换就是一个“块”。分块矩阵可以和没有分块的矩阵相乘吗分块矩阵一般不能与不分块的矩阵相乘但是特殊情况下是可以的.比如 a,b 分别是 m*s, s*n 矩阵把b按列每列一块 b=(b1,...,bn)则有 ab = (ab1,...,abn).此时 a 形式上没有分块, 但实际上a可看作只有一块的矩阵, 所以有才有上述结果.你可看看教材中, 矩阵乘法时分块的要求左乘矩阵列的分法 与 右乘矩阵行的分法 一致 !上例中, b的行不分块, 故a的列也不分块.另, 线性代数并不难, 需要系统地一步一步地进阶, 前面的掌握好了, 后面就好办了
6，Mendelow矩阵是什么
【Mendelow矩阵】是Aubrey Mendelow于1991年提出的“利益相关者权力--利益矩阵”。如下图：权力/利益矩阵的一个有价值的发展，它根据利益相关者与其持有的权力大小的关系，以及从何种程度上表现出对组织战略的兴趣，对其分类。因此称其为权力/利益矩阵。这个矩阵指明了组织与利益相关者之间的不同类型。显然，在战略制定和实施过程中，应重点考虑主要参与者（D区）是否接受该战略。扩展资料Mendelow矩阵产生依据：安索夫认为，战略管理与以往经营管理的不同之处在于：战略管理是面向未来动态地、连续地完成从决策到实现的过程。安索夫把经营战略定义为：企业为了适应外部环境，对从事的和将来要从事的经营活动而进行的战略决策。因此，安索夫认为企业战略的核心应该是：弄清你所处的位置，界定你的目标，明确为实现这些目标而必须采取的行动。他把企业战略限定在产品和市场的范畴内，他认为经营战略的内容由四个要素构成：产品市场范围、成长方向、竞争优势和协同作用。他把企业的决策划分为战略的（关于产品和市场）、行政的（关于结构和资源调配）和日常运作的（关于预算、监督和控制）三类。安索夫认为企业生存是由环境、战略和组织三者构成，只有当这三者协调一致、相互适应时，才能有效地提高企业的效益。在这些理论的基础上，他设计了安索夫模型，这个模型的核心是通过企业和市场的分析确定有效的企业战略。参考资料安索夫矩阵-百度百科
7，matlab中如何蒋一个矩阵分解成几个小块再利用这几个小块表示这个
给你个例子你就知道怎么分解了；L = 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0>> L(1:4,1:3) %取L的第一行到第四行，第一列到第三列的元素，作为一个新的矩阵。ans = 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1
8，矩阵A与B相似的充分必要条件是什么
1、相似的定义为：对n阶方阵A、B，若存在可逆矩阵P，使得P^(-1)AP=B，则称A、B相似。2、从定义出发，最简单的充要条件即是：对于给定的A、B，能够找到这样的一个P，使得：P^(-1)AP=B；或者：能够找到一个矩阵C，使得A和B均相似于C。3、进一步地，如果A、B均可相似对角化，则他们相似的充要条件为：A、B具有相同的特征值。4、再进一步，如果A、B均为实对称矩阵，则它们必可相似对角化，可以直接计算特征值加以判断（与2情况不同的是：2情况必须首先判断A、B可否相似对角化）。5、以上为线性代数涉及到的知识，而如果你也学过矩阵论，那么A、B相似的等价条件还有：设：A、B均为n阶方阵，则以下命题等价：(1)A~B;(2)λE-A≌λE-B(3)λE-A与λE-B有相同的各阶行列式因子(4)λE-A与λE-B有相同的各阶不变因子(5)λE-A与λE-B有相同的初等因子组您好，土豆团邵文潮为您答疑解难!如果满意请您采纳，如您采纳，以后有问题可随时求助我，包你满意！答题不易，请谅解，谢谢。另祝您学习进步！1、相似的定义为：对n阶方阵A、B，若存在可逆矩阵P，使得P^(-1)AP=B，则称A、B相似。2、从定义出发，最简单的充要条件即是：对于给定的A、B，能够找到这样的一个P，使得：P^(-1)AP=B；或者：能够找到一个矩阵C，使得A和B均相似于C。3、进一步地，如果A、B均可相似对角化，则他们相似的充要条件为：A、B具有相同的特征值。4、再进一步，如果A、B均为实对称矩阵，则它们必可相似对角化，可以直接计算特征值加以判断（与2情况不同的是：2情况必须首先判断A、B可否相似对角化）。5、以上为线性代数涉及到的知识，而如果你也学过矩阵论，那么A、B相似的等价条件还有：设：A、B均为n阶方阵，则以下命题等价：(1)A~B;(2)λE-A≌λE-B(3)λE-A与λE-B有相同的各阶行列式因子(4)λE-A与λE-B有相同的各阶不变因子(5)λE-A与λE-B有相同的初等因子组
9，矩阵的秩与线性无关特征向量的个数的关系是什么谢谢
A的属于特征值λ的线性无关的特征向量的个数是 齐次线性方程组 (A-λE)x=0 的基础解系所含向量的个数 ,即 n-r(A-λE),r(A) 的取值,只能决定0是否特征值。矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。通俗一点说，如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。扩展资料：矩阵的秩变化规律(1)转置后秩不变(2)r(A)<=min(m,n),A是m*n型矩阵(3)r(kA)=r(A),k不等于0(4)r(A)=0 <=> A=0(5)r(A+B)<=r(A)+r(B)(6)r(AB)<=min(r(A),r(B))(7)r(A)+r(B)-n<=r(AB)证明：AB与n阶单位矩阵En构造分块矩阵|AB O||O En|A分乘下面两块矩阵加到上面两块矩阵,有|AB A||0 En|右边两块矩阵分乘-B加到左边两块矩阵,有|0 A ||-B En|所以,r(AB)+n=r(第一个矩阵)=r(最后一个矩阵)>=r(A)+r(B)即r(A)+r(B)-n<=r(AB)注：这里的n指的是A的列数。这里假定A是m×n matrix。特别的：A:m*n,B:n*s,AB=0 -> r(A)+r(B)<=n(8)P,Q为可逆矩阵, 则 r(PA)=r(A)=r(AQ)=r(PAQ)参考资料：百度百科-矩阵的秩参考资料：百度百科-特征向量A的属于特征值λ的线性无关的特征向量的个数是 齐次线性方程组 (A-λE)x=0 的基础解系所含向量的个数 , 即 n-r(A-λE), r(A) 的取值,只能决定0是否特征值r(A)<n时,0是特征值且属于特征值0的线性无关的特征向量的个数是 n-r(A)λ=3有两个线性无关的特征向量，推出（3E-A)=0 有两个线性无关的解，推出r(3E-A)=1这是因为 3 - r(3E-A) = 2n个线性无关特征向量是相似于对角阵的充分必要条件，与秩没有必然关系，图中即是例子。经济数学团队帮你解答，请及时评价。谢谢！
10，矩阵的一个问题
首行按行展开，再首列按列展开，剩下使用递归算法（或数学归纳法）detAn=(a+b)*detA(n-1)-ab*detA(n-2)特征方程：r^2=(a+b)*r-ab得特征根r1=a,r2=b;通解detAn=C1*a^n+C2*b^n,带入detA1=a+b;detA2=a^2+b^2+ab得C1=a/(a-b),C2=b/(b-a)An=[a^(n+1)-b^(n+1)]/(a-b)可以计算该矩阵所确定的行列式的值其中a^n表示a的n次方，a<>b表示a不等于b将该行列式整体记为Dn（则D（n-1）表示Dn去掉第一行第一列后的n-1级行列式。将Dn按第一列展开得：Dn=（a+b）*D（n-1）-ab*D（n-2) （1）将（1）此式两边重新组合可知：Dn-bD(n-1)=a(D(n-1)-bD(n-2)) （2）由（2）式递推可知：Dn-bD(n-1)=a^(n+1) (3)由a和b的对称性可知：Dn-aD(n-1)=b^(n+1) (4) 联立（3）和（4）可知：当a=b时，Dn=2a^n+(n-1)a^(n+1)当a<>b时，Dn=（a^(n+2)-b^(n+2))/(a-b).[]是解决线性规划的好方法 矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的方阵。把用在解线性方程组上既方便，又直观。例如对于方程组: a1x+b1y+c1z=d1 a2x+b2y+c2z=d2 a3x+b3y+c3z=d3 来说，我们可以构成两个矩阵： a1b1c1a1b1c1d1 a2b2c2a2b2c2d2 a3b3c3a3b3c3d3 因为这些数字是有规则地排列在一起，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。 定义和相关符号 以下是一个 4 × 3 矩阵： 某矩阵 a 的第 i 行第 j 列，或 i,j位，通常记为 a[i,j] 或 ai,j。在上述例子中 a[2,3]=7。 在c语言中，亦以 a[i][j] 表达。(值得注意的是,与一般矩阵的算法不同,在c中,"行"和"列"都是从0开始算起的) 此外 a = (aij)，意为 a[i,j] = aij 对于所有 i 及 j，常见于数学著作中。 一般环上构作的矩阵 给出一环 r，m(m,n, r) 是所有由 r 中元素排成的 m× n 矩阵的集合。若 m=n，则通常记以 m(n,r)。这些矩阵可加可乘 (请看下面)，故 m(n,r) 本身是一个环，而此环与左 r 模 rn 的自同态环同构。 若 r 可置换， 则 m(n, r) 为一带单位元的 r-代数。其上可以莱布尼茨公式定义 行列式：一个矩阵可逆当且仅当其行列式在 r 内可逆。 在维基百科内，除特别指出，一个矩阵多是实数矩阵或虚数矩阵。 分块矩阵 分块矩阵 是指一个大矩阵分割成“矩阵的矩阵”。举例，以下的矩阵可分割成 4 个 2×2 的矩阵。 此法可用于简化运算，简化数学证明，以及一些电脑应用如vlsi芯片设计等。 对称矩阵 对称矩阵是相对其主对角线（由左上至右下）对称, 即是 ai,j=aj,i。 埃尔米特矩阵（或自共轭矩阵）是相对其主对角线以复共轭方式对称, 即是 ai,j=a*j,i。 特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对, 是 ai,j=ai+1,j+1。 随机矩阵所有列都是概率向量, 用于马尔可夫链。 矩阵运算 给出 m×n 矩阵 a 和 b，可定义它们的和 a + b 为一 m×n 矩阵，等 i,j 项为 (a + b)[i, j] = a[i, j] + b[i, j]。举例： 另类加法可见于矩阵加法. 若给出一矩阵 a 及一数字 c，可定义标量积 ca，其中 (ca)[i, j] = ca[i, j]。 例如 这两种运算令 m(m, n, r) 成为一实数线性空间，维数是mn. 若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等，则可定义这两个矩阵的乘积。如 a 是 m×n 矩阵和 b 是 n×p矩阵，它们是乘积 ab 是一个 m×p 矩阵，其中 (ab)[i, j] = a[i, 1] * b[1, j] + a[i, 2] * b[2, j] + ... + a[i, n] * b[n, j] 对所有 i 及 j。 例如 此乘法有如下性质： (ab)c = a(bc) 对所有 k×m 矩阵 a, m×n 矩阵 b 及 n×p 矩阵 c ("结合律"). (a + b)c = ac + bc 对所有 m×n 矩阵 a 及 b 和 n×k 矩阵 c ("分配律")。 c(a + b) = ca + cb 对所有 m×n 矩阵 a 及 b 和 k×m 矩阵 c ("分配律")。 要注意的是：可置换性不一定成立，即有矩阵 a 及 b 使得 ab ≠ ba。 对其他特殊乘法，见矩阵乘法。 线性变换，秩，转置 矩阵是线性变换的便利表达法，皆因矩阵乘法与及线性变换的合成有以下的连系： 以 rn 表示 n×1 矩阵（即长度为n的矢量）。对每个线性变换 f : rn -> rm 都存在唯一 m×n 矩阵 a 使得 f(x) = ax 对所有 x ∈ rn。 这矩阵 a "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 b 代表线性变换 g : rm -> rk，则矩阵积 ba 代表了线性变换 g o f。 矩阵 a 代表的线性代数的映像的维数称为 a 的矩阵秩。矩阵秩亦是 a 的行（或列）生成空间的维数。 m×n矩阵 a 的转置是由行列交换角式生成的 n×m 矩阵 atr （亦纪作 at 或 ta），即 atr[i, j] = a[j, i] 对所有 i and j。若 a 代表某一线性变换则 atr 表示其对偶算子。转置有以下特性： (a + b)tr = atr + btr，(ab)tr = btratr。
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一个矩阵是多少块板一个 矩阵 多少
