MIT线性代数02_矩阵消元

1. Elimination

pivot 主元

121381041\]−\>\[12102−2041\]−\>\[12102−2005\] \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1\\\\ 3 \& 8 \& 1\\\\ 0 \& 4 \& 1\\\\ \\end{bmatrix} -\> \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \\\\ 0 \& 2 \& -2 \\\\ 0 \& 4 \& 1 \\\\ \\end{bmatrix} -\> \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \\\\ 0 \& 2 \& -2\\\\ 0 \& 0 \& 5\\\\ \\end{bmatrix} 130284111 −\> 1002241−21 −\> 1002201−25 ## 2. Back-substitution augumented matrix 增广矩阵 \[1212381120412\]−\>\[121202−260412\]−\>\[121202−26005−10\] \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\\\ 3 \& 8 \& 1 \& 12 \\\\ 0 \& 4 \& 1 \& 2 \\\\ \\end{bmatrix} -\> \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2\\\\ 0 \& 2 \& -2 \& 6\\\\ 0 \& 4 \& 1 \& 2\\\\ \\end{bmatrix} -\> \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\\\ 0 \& 2 \& -2\& 6 \\\\ 0 \& 0 \& 5 \& -10\\\\ \\end{bmatrix} 1302841112122 −\> 1002241−21262 −\> 1002201−2526−10 ## 3. Elimination matrices * identity matrix 单位矩阵 * elementary matrix 初等矩阵 * associative law 结合律 * par·en·thesis n. /pəˈrenθəsɪs/= bracket * permutation matrix 置换矩阵 * Inverse ### Step 1: Matries: subtract 3 x row1 from row2 $$ \\begin{bmatrix} 1 \& 0 \& 0 \\ -3 \& 1 \& 0 \\ 0 \& 0 \& 1 \\ \\end{bmatrix} ## \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\ 3 \& 8 \& 1 \& 12 \\ 0 \& 4 \& 1 \& 2 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\ 0 \& 2 \& -2 \& 6 \\ 0 \& 4 \& 1 \& 2 \\ \\end{bmatrix} $$ ### Step 2: Subtract 2 x row2 from row3 ## $$ \\begin{bmatrix} 1 \& 0 \& 0 \\ 0 \& 1 \& 0 \\ 0 \& -2\& 1 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\ 0 \& 2 \& -2 \& 6 \\ 0 \& 4 \& 1 \& 2 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} 1 \& 2 \& 1 \& 2 \\ 0 \& 2 \& -2 \& 6 \\ 0 \& 0 \& 5 \& -10 \\ \\end{bmatrix} $$ E32(E21A)=U(E32E21)A=U E_{32} (E_{21} A) = U \\\\ (E_{32} E_{21}) A = U E32(E21A)=U(E32E21)A=U ## 4. Matrix Multiplication 矩阵乘以一个列向量,相当于矩阵的列的线性组合。 一个行向量乘以一个矩阵,相当于矩阵的行的线性组合。 ### Permutation Exchange row1 and row2 $$ \\begin{bmatrix} 0 \& 1 \\ 1 \& 0 \\ \\end{bmatrix} ## \\begin{bmatrix} a \& b \\ c \& d \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} c \& d \\ a \& b \\ \\end{bmatrix} $$ $$ \\begin{bmatrix} a \& b \\ c \& d \\ \\end{bmatrix} ## \\begin{bmatrix} 0 \& 1 \\ 1 \& 0 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} b \& a \\ d \& c \\ \\end{bmatrix} $$ ### Inverses ## $$ \\begin{bmatrix} 1 \& 0 \& 0 \\ 3 \& 1 \& 0 \\ 0 \& 0 \& 1 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} 1 \& 0 \& 0 \\ -3 \& 1 \& 0 \\ 0 \& 0 \& 1 \\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} 1 \& 0 \& 0 \\ 0 \& 1 \& 0 \\ 0 \& 0 \& 1 \\ \\end{bmatrix} $$

相关推荐
MoRanzhi12031 天前
9. NumPy 线性代数:矩阵运算与科学计算基础
人工智能·python·线性代数·算法·机器学习·矩阵·numpy
没书读了1 天前
考研复习-线性代数-第二章-矩阵
线性代数·考研·矩阵
源代码•宸2 天前
GAMES101:现代计算机图形学入门(Chapter2 向量与线性代数)迅猛式学线性代数学习笔记
经验分享·笔记·学习·线性代数·计算机图形学
wwlsm_zql2 天前
MITRE ATLAS对抗威胁矩阵:守护LLM安全的中国实践指南
人工智能·线性代数·安全·矩阵·大模型
wewe_daisy2 天前
矩阵、线性代数
线性代数·算法·矩阵
wwlsm_zql2 天前
MITRE ATLAS 对抗威胁矩阵与 LLM 安全
人工智能·线性代数·安全·矩阵·大模型
cuigaosheng3 天前
关于px4 1.15.0电机控制有效矩阵的更新
线性代数·矩阵·无人机
蒙奇D索大3 天前
【11408学习记录】考研数学线性代数核心突破:初等变换与初等矩阵完全攻略
笔记·学习·线性代数·考研·改行学it
未知陨落3 天前
LeetCode:21.搜索二维矩阵Ⅱ
线性代数·算法·leetcode·矩阵
茜茜西西CeCe3 天前
数字图像处理-函数矩阵
线性代数·算法·matlab·矩阵·函数·数字图像处理