线性代数期末总复习的点点滴滴(1)

一、可逆矩阵、行列式、秩的关系

1.行列式与可逆矩阵的关系

所以,不难看出矩阵可逆的充分必要条件是该矩阵的行列式不为0。

2.接着来看,满秩和矩阵行列式的关系

不难看出满秩和行列式不为0是等价的。

3.再来看,满秩和矩阵可逆的关系

说明了满秩和可逆是等价的。

4.综上所述可以发现三者之间必然有着联系

是的,关系就是:

对于一个n x n的方阵,满秩、可逆和行列式不为0是等价的

那么就存档到这里,明天再努力努力@0()0@

我是荒古前,期待你的关注!!!

相关推荐
程序员陆通10 分钟前
独立开发A/B测试实用教程
人工智能·ai编程
knowfoot11 分钟前
硬核拆解!跟着公式“走”一遍,你也能彻底看懂神经网络
人工智能·神经网络
FF-Studio19 分钟前
大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理
DDDDDouble22 分钟前
<二>Sping-AI alibaba 入门-记忆聊天及持久化
java·人工智能
PyAIExplorer22 分钟前
图像处理中的插值方法:原理与实践
图像处理·人工智能
狗头大军之江苏分军33 分钟前
疑似华为盘古AI大模型翻车造假风波【实时记录篇】
人工智能·机器学习·程序员
Mr.Winter`34 分钟前
轨迹优化 | 基于激光雷达的欧氏距离场ESDF地图构建(附ROS C++仿真)
c++·人工智能·机器人·自动驾驶·ros·ros2·具身智能
机器之心2 小时前
刚刚,苹果基础模型团队负责人庞若鸣被Meta挖走!加入超级智能团队、年薪千万美元
人工智能
G.E.N.2 小时前
开源!RAG竞技场(2):标准RAG算法
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·算法·llm·rag