线性代数期末抱佛脚

1.Row operations steps for finding solution(if possible)in linear systems(many linear equations)

求解的方法有两种。
第一种,如:
若要求该矩阵的解:
在这里插入图片描述
则:
在这里插入图片描述
答案是顺着来的,如这里就是:
x=3,y=1,z=-5;

第二种方法就是化为梯形式,方便解(但显然没有第一种快。)

2.Echelon form

1、Echelon form 将矩阵化为梯形式
如:
如此一来,从最后一行到第一行的所有解都能找到。
在这里插入图片描述
2、式子
如,第一行=第一行+第二行
注意,这种操作都是为了凑出0,=是赋值的意思。

M(1,:)=M(1,:)+M(2,:)

3.Norm

范数。类比于向量的模。
定义:
在这里插入图片描述
性质:
在这里插入图片描述
MATLAB commands:
norm();
如:
在这里插入图片描述

4.Determinant

行列式。
2x2:
ad-bc;
定义:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
3x3:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

如果想用MATLAB算的话,就det(A)即可。
如:
在这里插入图片描述

5.Inverse matrix

在这里插入图片描述
A*inv(A)=单位矩阵;

想找inv(A)的两种方法:
1、直接法。
在这里插入图片描述
2、要过程的方法:
在这里插入图片描述
对M进行行运算,使得它左边使eye(3),右边就是inv(A);

在这里插入图片描述

6.Eigenvalue+Eigenvector

特征向量和特征值。

什么是特征向量?

如图,已知有A和u。Au=nu,则称u是A的特征向量。
在这里插入图片描述
又如:Av不等于nv,故v不是A的特征向量。
在这里插入图片描述

什么是特征值?

上文中的n就是特征值,即第一个例子的-2就是特征值。

如何找特征值?

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
解得-1和-2都是特征值。
其中,第二张图的第二步是ad-bc;

如何根据特征值找特征向量?

还是上面的例子。
由定义可知:
在这里插入图片描述
得:
在这里插入图片描述
其中,A-λ是A-λI。
将λ=-1带入得:步骤是矩阵相乘。
在这里插入图片描述
得特征向量:
在这里插入图片描述

λ=-2的操作也类似,即矩阵相乘得出结果,不再赘述了。

如何用MATLAB求特征向量和特征值?

如图:MATLAB commands 是:[v,d]=eig(A);
A是已知矩阵,v是特征向量,d是特征值。
由图知,特征值为-1,-2;

在这里插入图片描述
特征向量(竖着看,竖着化简)可化简为:
在这里插入图片描述
则,在这里插入图片描述在这里插入图片描述是矩阵A的两个特征向量。

7.All MATLAB commands using for 1-6

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