矩阵

非厄米矩阵高精度计算预先判定需要的计算精度(matlab)绘制的OBC哈密顿量是文章DOI: 10.1103/PhysRevLett.125.226402的补充材料公式(7)

力扣hot100：搜索二维矩阵题目分析：本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。（二分查找的解析可以看之前https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/155892434）

xtuoj 矩阵要解决这道题，核心是找到操作的本质规律—— 先分析 “相邻元素加减” 操作对矩阵的影响，再推导判断条件。

05-矩阵理论复习第五章向量与矩阵范数本文内容为研究生矩阵理论复习第五章向量与矩阵范数笔记记录，包含了向量的1范数，2范数，无穷范数，以及矩阵的1范数，2范数，无穷范数，与F范数等知识内容，还介绍了谱半径

前端小白在前进

⭐力扣刷题：螺旋矩阵题目：给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。

【机器人学|运动学与动力学】#1 齐次变换矩阵最近被实验室任务和课程大作业压垮了，几乎没时间写博客（恼），为了证明自己没死就把原来计划的文章篇幅砍半先更新出来了……

胖咕噜的稞达鸭

算法入门：专题前缀和：一二维前缀和寻找数组的中心下标除自身以外数组的乘积和为k的子数组和可被k整除的子数组连续数组矩阵区域和🎬 胖咕噜的稞达鸭：个人主页https://www.nowcoder.com/practice/99eb8040d116414ea3296467ce81cbbc?tpId=230&tqId=2023819&ru=/exam/oj&qru=/ta/dynamic-programming/question-ranking&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%3Fpage%3D1%26tab%3D%25E7%25AE%2597%25E6%25B3%2595%25E7%25AF%2587%26topi

【数学 | 大学数学 | 考研数学 | 计算机】线性代数 | 矩阵论口诀：主对角互换，副对角变号。它的逆矩阵 A−1A^{-1}A−1 的计算口诀可以概括为以下三步：A^{-1}

线代第二章矩阵第四课：方阵的幂方阵的幂是矩阵运算中的重要内容，只有方阵能定义幂运算，其运算规则和性质有别于普通数的幂运算，下面从定义、核心性质、常用计算方法和典型例题这几个核心方面展开讲解，帮你系统掌握该知识点：

roman_日积跬步-终至千里

【计算机设计与算法-习题2】动态规划应用：矩阵乘法与钢条切割问题⏱️ 预计阅读时间：20-25分钟 🎯 学习目标：掌握如何用动态规划解决矩阵链乘法问题，理解动态规划的两步：计算最优值和记录最优解

齐次变换矩阵运算例子，

人工智能之数学基础线性代数：第一章向量与矩阵第一章向量与矩阵线性代数是数学的一个重要分支，广泛应用于机器学习、计算机图形学、物理学、工程等领域。本文将系统介绍向量与矩阵的基本概念、运算规则，并提供 Python（NumPy）实现代码。

04矩阵理论复习-矩阵的分解本文主要内容为研究生矩阵理论复习第四章《矩阵的五种分解形式》，主要介绍了矩阵的满秩分解、正交三角分解、奇异值分解、极分解和谱分解相关配套PDF请移步至小编个人主页资源栏目下第四章《矩阵的五种分解形式》

03矩阵理论复习-内积空间和正规矩阵本文内容为研究生矩阵理论复习第三章《内积空间和正规矩阵》的学习笔记，笔记记录了度量矩阵、共轭转置、Schmidt正交化与单位化、酉变换和正交变换、正规矩阵、正交矩阵、H-二次型等知识点相关配套PDF请移步至小编个人主页资源栏目下第三章《内积空间和正规矩阵》

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线性代数及其应用习题答案(中文版)第二章矩阵代数 2.3 可逆矩阵的特征(2)定理 8（可逆矩阵定理）设 AAA 为 n×nn \times nn×n 矩阵，则下列命题是等价的，即对某一特定的 AAA，它们同时为真或同时为假.

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线性代数及其应用习题答案(中文版)第二章矩阵代数 2.4 分块矩阵(1)[!CAUTION]定理 10（ABABAB 的行展开）若 AAA 是 m×nm \times nm×n 矩阵，BBB 是 n×pn \times pn×p 矩阵，则 AB=[col1(A)col2(A)⋯coln(A)][row1(B)row2(B)⋮rown(B)](1) AB = \begin{bmatrix} \mathrm{col}_1(A) & \mathrm{col}_2(A) & \cdots & \mathrm{col}_n(A) \end{bmatrix} \begin{bmatri

线性代数核心概念：正定矩阵、合同矩阵与正交矩阵在线性代数中，正定矩阵、合同矩阵和正交矩阵是三个关键概念，它们在数学理论和应用领域中扮演着重要角色。本文将系统性地总结这些概念的定义、性质以及相互关系，并探讨实对称矩阵的特殊性质。

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线性代数及其应用习题答案(中文版)第二章矩阵代数 2.2 矩阵的逆(1)解答： a. 计算行列式： det⁡[3−926]=3×6−(−9)×2=18+18=36 \det\begin{bmatrix} 3 & -9 \\ 2 & 6 \end{bmatrix} = 3 \times 6 - (-9) \times 2 = 18 + 18 = 36 det[32−96]=3×6−(−9)×2=18+18=36 行列式不等于零，故矩阵可逆。

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线性代数及其应用习题答案(中文版)第二章矩阵代数 2.2 矩阵的逆(2)定理 5：若 $ n \times n $ 矩阵 $ A $ 可逆，则齐次线性方程组 $ A\mathbf{x} = \mathbf{0} $ 仅有零解。

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线性代数及其应用习题答案(中文版)第二章矩阵代数 2.4 分块矩阵(2)解答： G k G_k Gk 的列行展开为： G k = X k X k T = ∑ i = 1 k col i ( X k ) row i ( X k T ) = ∑ i = 1 k x i x i T G_k = X_k X_k^T = \sum_{i=1}^k \text{col}_i(X_k) \text{row}_i(X_k^T) = \sum_{i=1}^k x_i x_i^T Gk=XkXkT=i=1∑kcoli(Xk)rowi(XkT)=i=1∑kxixiT