矩阵求逆

西西弗Sisyphus

线性代数 - 奇异值分解（SVD Singular Value Decomposition）- 计算顺序旋转→拉伸→旋转flyfish线性代数 - 正交矩阵线性代数 - 矩阵求逆线性代数 - 奇异值分解（SVD Singular Value Decomposition）线性代数 - 奇异值分解（SVD Singular Value Decomposition）- 奇异值在哪里

西西弗Sisyphus

线性代数 - 矩阵求逆flyfish逆矩阵就是可逆方阵的“倒数”，对于方阵A\mathbf{A}A，如果存在一个方阵A−1\mathbf{A}^{-1}A−1，满足A×A−1=A−1×A=I\mathbf{A} \times \mathbf{A}^{-1} = \mathbf{A}^{-1} \times \mathbf{A} = \mathbf{I}A×A−1=A−1×A=I，那A−1\mathbf{A}^{-1}A−1就是A\mathbf{A}A的逆矩阵。 I\mathbf{I}I是单位矩阵，相当于数字里的“1”，单位矩阵

C#，数值计算，矩阵的行列式（Determinant）、伴随矩阵（Adjoint）与逆矩阵（Inverse）的算法与源代码本文发布矩阵（Matrix）的一些初级算法。矩阵行列式是指矩阵的全部元素构成的行列式，设A=(a)是数域P上的一个n阶矩阵，则所有A=(a)中的元素组成的行列式称为矩阵A的行列式，记为|A|或det(A)。若A，B是数域P上的两个n阶矩阵，k是P中的任一个数，则|AB|=|A||B|，|kA|=kⁿ|A|，|A*|=|A|，其中A*是A的伴随矩阵；若A是可逆矩阵，则|A|=|A|。

我是有底线的