关系矩阵关系图和哈斯图

特征多项式和极小多项式的根在不计重数的意义下完全一样,不可能出现特征多项式的一次因子在极小多项式里不出现的情况

A*是其伴随矩阵的意思.A*A*=|A|E再问：A11A12A13怎么求出来和A有什么关系再答：Aij表示代数余子式，表示去除第j行，i列后的行列式的值，再乘以（-1）^(i+j)次方。

行列式是若干数字组成的一个类似于矩阵的方阵,与矩阵不同的是,矩阵的表示是用中括号,而行列式则用线段.矩阵由数组成,或更一般的,由某元素组成.行列式的值是按下述方式可能求得的所有不同的积的代数和,即是一

0101000011010010为关系矩阵0->12->03->20->32->12->3相应的竖行相同元素只需写一个即可

多少有一点联系,不过不算很紧密.1.方阵A不满秩等价于A有零特征值.2.A的秩不小于A的非零特征值的个数.

矩阵是像素的集合,通道是指每个像素用几种基色（不知道这样描述准不准确）组成,一般由RGB组成,有的带有a（alpha）.可以用cvSplit函数将3/4通道的图像的RGB(假设是RGB颜色空间)分离成

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,又直观行列式若干数字组成的一个类似于矩阵的方阵,与矩阵不同的是,矩阵的表示是用中括号,而行列式则用线段.行列式的值是按下述方式可能

转置一下,行列式不变.所以det(A)=det(A')但是A的行列式就已经是一个数了,数是没有转置这种运算的.

高等力学里多用矩阵另外海森堡提出的矩阵力学其实和薛定谔提出的波动力学是等价的

转移概率:马尔可夫链中的重要概念,若马氏链分为m个状态组成,历史资料转化为由这m个状态所组成的序列.从任意一个状态出发,经过任意一次转移,必然出现状态1、2、……,m中的一个,这种状态之间的转移称为转

矩阵的行或列可看成向量,向量可看作是1*n或n*1维矩阵.

你的p-范数定义错了,矩阵的p-范数是向量p-范数的诱导范数,即║A║p=max{║Ax║p:║x║p=1}=max{║Ax║p/║x║p:x≠0}.如果你想做数值例子的话,我可以告诉你,实际计算的时

行列式具体是一个数值,它根据行列式的计算可以得出来.矩阵则是把很多数据放在一起,它不能像行列式一样计算出一个具体值来.我想你有点混淆是n阶行列式和n阶矩阵上面.行列式对应的矩阵一定是n*n的,而矩阵就

很简单：在线性代数中所说的向量已经完全抽象化了.翻开你的线性代数书,找到线性空间（又叫向量空间）的定义,看看全体实数矩阵的集合在加法和标量乘法下是否就是线性空间.答案是肯定的.因而其元素,在这里是矩阵

线性代数的核心是：秩线性代数的课题就是把秩应用到解线性方程组,向量线性相关,还有矩阵相似化,二次型标准化的问题使用秩,你就可以避开繁琐的描述,直接判定方程组有没有解,解是多少.也可以直接判定向量组是否

简单的说,矩阵就是m×n矩阵就是mn个数排成m个横行n个竖列的阵式.n×n矩阵的行列式是通过一个定义,得到跟这个矩阵对应的一个数,具体定义可以去看书.注意,矩阵是一个阵式,方阵的行列式是跟一个方阵对应

表示线性相关的关系.再问：图中三个点代表什么意思呀再答：这种矩阵中：只有两条对角线上面有数字，其他项都表示为零，三个点表示省略号，表示从a1到an－1、从b1到bn－1、其他项依次类推。再问：http

1.相似必然等价2.等价未必相似3.“A相似于B”充要条件是“xE-A等价于xE-B”

合同或相似矩阵必有相同的秩,故必是等价的.但合同不一定相似,相似也不一定合同但正交相似时即合同又相似

|A|=0说明A有特征值0,于是A的全部三个特征值为0,1,2则A^2的全部三个特征值为0,1,4,则-1不是A^2的特征值,于是|I+A^2|=-|-I-A^2|不等于零,于是A^2+I为可逆矩阵.