矩阵复习二

线性代数复习归纳(一):矩阵+例题 1.1 基本概念 数量矩阵:对角矩阵的每个元素都相等 行最简形矩阵:行阶梯型矩阵的每个非零行的非零首元都为1,且这些非零首元所在列的其他元素都为0 同型矩阵:行数和列数都相等的两个矩阵 负矩阵:所有元素是原矩阵的相反数 1.2 基本运算 数乘:kA使A的所有元素a变成ka 线性运算:包括矩阵的加法和数乘 从向量X到向量Y的线性变换:Y=AX 线性方程组:Ax=b,A为系数矩阵,x为未知向量,b为常数向量 两个非零矩阵的乘积可能为零,如:A=[1 1; -1 -1],B=[-1 1; 1 -1],AB=[0 阅读详情

 

当矩阵的行列式不为0时,该矩阵为非奇异矩阵

|A|=det(A)!=0

 

AB=AC,当A为非奇异时,有B=C。

 

两个上三角矩阵相乘还是上三角矩阵。

 

A,B两个n阶矩阵,有|AB|=|A||B|。

 

|A|2=|A||AT|=|AAT|

 

|A|=|AT|

 

 

可逆矩阵:

对于矩阵A,B,有

AB=BA=I,

则A,B互为可逆矩阵。

 

矩阵A可逆的充分必要条件:

|A|!=0

 

矩阵可逆时有:

(A-1)-1=A

 

(AB)-1=B-1A-1

 

|A-1|=|A|-1

 

(AT)-1=(A-1)T

 

非奇异矩阵即是可逆矩阵。

 

矩阵的秩记为:rank(A)

 

rank(A+B)<=rank(A)+rank(B)

 

rank(AB)<=min(rank(A),rank(B))

 

rank(A)=rank(QA)=rank(AG)=rank(QAG),若Q,G为可逆矩阵。

 

 

异步处理优化:多线程线程池与消息队列的选择与应用 本文讨论了两种常见的异步处理方式:多线程线程池和消息队列(MQ)。通过将非核心逻辑异步化,可以提升系统的性能和响应速度。多线程线程池适用于本地并发任务,适合需要快速响应的场景,但无法处理跨服务任务。消息队列则适用于分布式系统,能够解耦服务并保证任务的可靠性和顺序性,适合处理高并发和高可靠性要求的任务。文章提供了实际代码示例,帮助开发者根据业务需求选择合适的异步处理方式。 阅读详情

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chjjunking
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