mathematica矩阵运算

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mathematica中计算矩阵的子式命令

mathematica中计算矩阵的子式命令

在Mathematica 中,计算矩阵的子式(子矩阵)的命令通常使用Part 或[[...]] 操作符。

以下是一些在Mathematica 中计算矩阵子式的示例:通过索引获取单个元素:mathematicaCopy codematrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};element = matrix[[2, 3]]; (* 获取第二行第三列的元素*)Print[element];获取整行或整列:mathematicaCopy codematrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};row = matrix[[2]]; (* 获取第二行*)column = matrix[[All, 3]]; (* 获取第三列*)Print[row];Print[column];获取子矩阵:mathematicaCopy codematrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};submatrix = matrix[[1 ;; 2, 2 ;; 3]]; (* 获取子矩阵,范围是第1到第2行,第2到第3列*) Print[submatrix];在上述代码中,1 ;; 2 表示行的范围,2 ;; 3 表示列的范围。

使用Take 函数获取子矩阵:mathematicaCopy codematrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};submatrix = Take[matrix, {1, 2}, {2, 3}]; (* 与上述相同的子矩阵示例*)Print[submatrix];这些是一些基本的示例,你可以根据具体的需求进行适当的修改和组合。

Mathematica 提供了丰富的矩阵操作和功能,你还可以使用Det 计算行列式、Inverse 计算逆矩阵等。

在Mathematica 的文档中,你可以找到更多关于矩阵操作的详细信息。

9、用Mathematic计算行列式、矩阵

9、用Mathematic计算行列式、矩阵

9、用Mathematic 计算行列式、矩阵 在Mathematica 系统中,有固定的输入法和函数对矩阵的有关问题进行计算。

所以必须要掌握这些输入法与函数。

如:1、求行列式在Mathematica 系统中,用函数Det[b]求行列式的值,其中b 是所给行列式的元素所构成的二维数表,b 的一维子表顺次由行列式的逐行(或列)上的元素构成.例1计算行列式.1245101124126853D -= 解:}};1,2,4,5{},1,0,1,1{},2,4,1,2{},6,8,5,3{{b ]1[In -==:]b [Det ]2[In =:122]2[Out -=2、矩阵的加法在Mathematica 系统中,矩阵的加减法实际上就是二维数表间的相应加减法.在二维数表的表达式后输入//MatrixForm 可输出矩阵形式的表达式.例2已知矩阵,612342017915,864202109751⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=B A 求.B A +解:}};8,6,4,2{},0,2,1,0{},1,5,7,9{{a ]1[In -==:}};6,1,2,3{},4,2,0,1{},7,9,1,5{{b ]2[In --==:b a ]3[In +=:b a ]4[In +=://MatrixForm}{5,6,5,14},{1,-1,0,4}6},{{6,6,16,1]3[Out ==MatrixForm //]4[Out⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-1456540111616663、矩阵的乘法在Mathematica 系统中,矩阵用二维数表表示,矩阵a 与b 的乘法运算用ba ⋅表示.其中“∙”表示矩阵乘法运算符号.例3设矩阵,01202131,431103⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=B A 求.AB 解:]b ,a [Clear ]1[In =:;:}}1,4{},0,3{},13,{{a ]2[In -== ;: 2,1,0}}0,{1,3,1,2}{{b ]3[In -== b a ]4[In ⋅=:;,,,,,,5,5,2}}{1,0},36{06},211{{3]3[Out --= 4、矩阵的转置在Mathematica 系统中,求矩阵A 的转置矩阵用函数Transpose[A].例4若矩阵,452331021⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A 求.AA ,A T T 解:;:}},2,453,3,{},1,2,0,1{{a ]1[In == MatrixForm//a]Transpose[]2[In =: a];T ranspose[b ]3[In ==:orm b//MatrixF a ]4[In ⋅=:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=452331021MatrixForm //]2[Out ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=204754546MatrixForm //]4[Out 5、矩阵的逆矩阵在Mathematica 系统中,求矩阵A 的逆矩阵用函数Inverse[A].例5求矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=343122321A 的逆矩阵。

mathematica矩阵运算

mathematica矩阵运算

理 工 数 学 实 验
四、例子
简单操作过程
1.In[1]:=A={{-2,5,-1,3},{1,-9,13,7},{3,-1,5,-5},{2,8,-7,-10}} MatrixForm[A] Out[1]:={{-2,5,-1,3},{1,-9,13,7},{3,-1,5,-5},{2,8,-7,-10}} Out[2]//MatrixForm= In[3]:=Det[A] Out[3]:=312 2.In[4]:B=Transpose[A] MatrixForm[B] Out[4]:={{-2,1,3,2},{5,-9,-1,8},{-1,13,5,-7},{3,7,-5,-10}}
4 4
3 1 1 3 5 3 Out[20]:= {{ , ,− },{2,−2,2},{− , ,− }} 4 4 4 4 2 4
理 工 数 学 实
五、思考与练习
已知矩阵
4 −1 1 9 10 3 6 5 0 7 4 − 16 1 − 4 7 −1 6 − 8 A= 2 − 4 5 − 6 12 − 8 − 3 6 − 7 8 − 1 1 1 3 0 8 −4 9 1 7 8 B= 10 12 2 2 9 11 15 19 4 4 16 20 28 36 6 6 −5 1 13 25 −3 −3 8 5 −1 −7 0 2 − 7 5 9 23 5

求:(1) A'; (2)A-1;(3)A*B.
理 工 数 学
理工数学实验


线性代数基础实验2
——矩阵初等变换
理 工 数 学 实 验
一、实验内容
对矩阵作各种变化,初等变换
二、实验目的
1.复习并掌握矩阵初等变换的方法. 2.换的相关命令.

数学实验3-用Mathematica的相应功能进行向量、矩阵运算

数学实验3-用Mathematica的相应功能进行向量、矩阵运算
2
命令: 命令:Table[n^2,{n,1,10}] 以内的奇数。 例4:给出 以内的奇数。 :给出30以内的奇数 命令:Table[n,{n,1,30,2}] 命令: 例5:生成四阶单位阵。 :生成四阶单位阵。 命令: 命令:IdentityMatrix[4] 为对角元的对角矩阵, 例6:生成一个以 :生成一个以1,2,3,4,5为对角元的对角矩阵, 并用 为对角元的对角矩阵 矩阵形式表示。 矩阵形式表示。 命令: 命令:DiagonalMatrix[{1,2,3,4,5}] MatrixForm[%]
关于矩阵的几个常用函数
a b 例12: (1).求矩阵 c d 的逆矩阵 求矩阵 1 2 3 (2).求矩阵 4 5 6 的转置矩阵 求矩阵 7 8 9 (3).求(2)中矩阵的行列式 求 ) (4).求(2)中矩阵的逆矩阵 求 )
(1) Inverse[{{a,b},{c,d}}] (2) m={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}} m1=Transpose[m] (3) Det[m] (4) Inverse[m]
1 2 4 5
3 6
的维数
表的维数和矩阵的加、 表的维数和矩阵的加、减法
矩阵的加、 矩阵的加、减法 在Mathematica中,矩阵可以表述成表,而相同维数 中 矩阵可以表述成表, 的表可以相加, 的表可以相加,它的和是两表对应元素相加所得的 同维的表。 同维的表。 例9:{a1,a2,a3}+{b1,b2,b3} : 例10:m1=Array[a,{3,2}] : m2=Array[b,{3,2}] MatrixForm[m1+m2]
关于矩阵的几个常用函数
2x1 + x 2 − 5x3 + x 4 = 8 x1 − 3x 2 − 6x 4 = 9 例13:求方程组 2x − x + 2x = −5 : 的解 2 3 4 x1 + 4x 2 − 7x3 + 6x 4 = 0

数学实验5矩阵运算和解线性方程组

数学实验5矩阵运算和解线性方程组

实验5 矩阵运算和解线性方程组一、实验题目用Mathematica软件进行矩阵运算和解线性方程组。

二、预期目标利用Mathematica进行:1. 矩阵运算.2. 矩阵的行列式与逆.3. 矩阵的秩.4. 线性方程组求解.三、常用命令方阵A的行列式:给出方阵A的逆矩阵:矩阵A的转置矩阵:用初等行变换将矩阵A化成的行最简阶梯形矩阵:将矩阵A在工作区中以矩阵格式输出:求矩阵方程XA B,AX B==的解:求线性方程组bAX=的解:求代数方程的解:四、练习内容1.计算:(1)1 2 3 4 2 1 4 1010 2 1 10 1 2 021 12 50 23 2⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-+-⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭命令:结果:(2)1 0 51 0 3 12 10 2 01 5 0 3 1 0 1 0 10 20 3 0⎛⎫-⎛⎫⎪-⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭命令:结果:2.求矩阵1 2 00 1 11 2 3⎛⎫⎪⎪⎪-⎝⎭的秩。

命令:结果:3.判断下列矩阵是否可逆,如可逆,求其逆矩阵。

(1)2 2 1 1 2 4 5 8 2-⎛⎫ ⎪-⎪ ⎪⎝⎭命令:结果:(2)1 2 3 42 3 1 2 1 1 1 1 1 0 2 6⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-⎪--⎝⎭命令:结果:(3)1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1⎛⎫ ⎪-- ⎪⎪-- ⎪--⎝⎭命令:结果:4.设1 1 1 1 1 32 1 0 43 21 1 1 12 5X-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,求X。

命令:结果:5.设1 0 210 1 311 1 11X⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-=⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,求X。

命令:结果:6.解线性方程组1234123412341234224 4326 833412 33226x x x xx x x xx x x xx x x x+-+=⎧⎪+-+=⎪⎨+-+=⎪⎪+--=⎩。

命令:结果:。

mathematica 矩阵计算 概述及解释说明

mathematica 矩阵计算 概述及解释说明

mathematica 矩阵计算概述及解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在介绍和解释Mathematica中的矩阵计算,着重讨论矩阵的定义、性质以及常见的操作和运算。

Mathematica是一种强大的数学软件,它提供了丰富的功能和工具,特别适用于进行复杂矩阵计算。

通过学习本文,读者将能够全面了解Mathematica中矩阵计算的基本概念和使用方法。

1.2 文章结构本文共分为五个主要部分。

首先,在引言部分我们将对文章进行概述,并明确目标。

接下来,在Mathematica 矩阵计算概述部分,我们会详细介绍矩阵的定义、性质以及Mathematica中表示矩阵的方法。

然后,在矩阵计算的示例说明部分,我们会给出相关示例来演示如何进行一些常见操作,例如矩阵乘法、转置操作以及线性方程组求解等。

之后,在Mathematica中其他相关功能介绍部分,我们会简要介绍一些与矩阵计算相关的其他功能和工具,例如图形化展示功能、统计分析功能以及符号运算功能。

最后,在结论与展望部分,我们会总结我们的主要观点,并探讨Mathematica矩阵计算的未来发展方向。

1.3 目的本文的目的是提供给使用Mathematica进行矩阵计算的用户一个全面且清晰的概述和解释。

通过深入了解Mathematica中矩阵计算的基本概念和使用方法,读者将能够更加高效地应用Mathematica进行复杂矩阵运算,并在实际问题中找到合适的解决方案。

同时,本文也旨在展示Mathematica提供的其他功能和工具,使读者能够充分利用这些功能来辅助他们在数学领域中进行更广泛、更深入的研究与应用。

2. Mathematica 矩阵计算概述2.1 矩阵的定义和性质在数学中,矩阵是由数字或符号排列成的矩形数组。

它可以有不同的维度,例如m行n列的矩阵具有m个元素的行和n个元素的列。

在Mathematica中,我们可以使用一维或二维列表来表示矩阵。

一维列表表示向量(即只有一个维度的矩阵),而二维列表表示矩阵。

Mathematica教程-5用Mathematica求解线性代数基本问题

Mathematica教程-5用Mathematica求解线性代数基本问题

一般情况下,Mathematica假设所有变量都为全局变量。 也就是说无论何时你使用一个你定义的变,Mathematica 都假设你指的是同一个目标。然而在编制程序时,你则 不会想把所有的变量当作全局变量,因为如果这样程序 可能就不具有通用性,你也可能在调用程序时陷入混乱 状态。下面给出定义模块或块和局部变量的常用形式
逻辑表达式的运算形式
expr1&&expr2&&expr3 exprl||expr2||expr3 计算expri,直到其中有一个 为假为止 计算expri,直到其中有一个 为真为止
循环结构
Mathematica程序的执行包括对一系列 Mathematica表达式的计算。对简单程序, 表达式的计算可用分号“;”来隔开,然后 一个接一个地进行计算。然而,有时你需要 对同一表达式进行多次计算,即循环计算。
下例中我们根据i定义m: ln[12]:=m=i^2 Out[12]:=i2 在计算i+m的整个过程中使用块中i的局部值: h[13]:=Block[{i=a},i+m] Out[13]=a+a2 而对于下面的例子,只有直接出现在i+m中的i,才被 看作局部变量: In[14]:=Module[{i=a},i+m] Out[14]=a+i2
Cross[u,v]
向量u与v的外积(对三维向量而言,即 为向量积)

例(续)
二、矩阵的运算
• 下表列出矩阵的其他一些运算
矩阵运算函数 Det[A] Transpose[A] Inverse[A] 说明
计算方阵A的行列式 表示A的转置矩阵 表示A的逆矩阵 给出A的所有k阶子式,返回结果为一个 表 计算A的迹(4.0版) 表示An

mathematica计算矩阵

mathematica计算矩阵

mathematica计算矩阵使用Mathematica进行矩阵计算Mathematica是一款功能强大的数学软件,可以用于各种数学计算,包括矩阵计算。

本文将介绍如何使用Mathematica进行矩阵计算,并以实例说明其用法和功能。

1. 创建矩阵在Mathematica中,可以使用内置的MatrixForm函数来创建和显示矩阵。

例如,要创建一个3x3的矩阵A,可以使用以下代码:A = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};MatrixForm[A]这将创建一个3x3的矩阵A,并以矩阵形式显示出来。

2. 矩阵运算Mathematica提供了各种矩阵运算函数,如加法、减法、乘法、转置等。

以下是一些常用的矩阵运算示例:- 加法:使用Plus函数进行矩阵加法。

例如,要计算矩阵A和矩阵B的和,可以使用以下代码:A = {{1, 2}, {3, 4}};B = {{5, 6}, {7, 8}};C = A + B;MatrixForm[C]这将计算矩阵A和矩阵B的和,并以矩阵形式显示出来。

- 减法:使用Subtract函数进行矩阵减法。

例如,要计算矩阵A和矩阵B的差,可以使用以下代码:A = {{1, 2}, {3, 4}};B = {{5, 6}, {7, 8}};C = A - B;MatrixForm[C]这将计算矩阵A和矩阵B的差,并以矩阵形式显示出来。

- 乘法:使用Dot函数进行矩阵乘法。

例如,要计算矩阵A和矩阵B的乘积,可以使用以下代码:A = {{1, 2}, {3, 4}};B = {{5, 6}, {7, 8}};C = A.B;MatrixForm[C]这将计算矩阵A和矩阵B的乘积,并以矩阵形式显示出来。

- 转置:使用Transpose函数进行矩阵转置。

例如,要计算矩阵A 的转置矩阵,可以使用以下代码:A = {{1, 2}, {3, 4}};B = Transpose[A];MatrixForm[B]这将计算矩阵A的转置矩阵,并以矩阵形式显示出来。

mathcad矩阵运算

mathcad矩阵运算

mathcad矩阵运算Mathcad是一种强大的工程计算软件,它具有矩阵运算的功能,可以对矩阵进行各种计算和处理。

在这篇文章中,我们将一步一步地回答与Mathcad中的矩阵运算相关的问题,并介绍一些常用的矩阵运算方法和函数。

第一部分:矩阵的定义与创建在Mathcad中,可以通过直接输入矩阵的元素来定义一个矩阵。

例如,要创建一个3x3的矩阵A,可以输入以下内容:A := [a11, a12, a13;a21, a22, a23;a31, a32, a33]其中,a11到a33分别是矩阵A中的元素。

可以使用分号将每一行的元素分隔开,使用逗号将每一列的元素分隔开。

在Mathcad中,分号表示换行,逗号表示列分隔。

第二部分:矩阵的加法与减法矩阵的加法与减法在Mathcad中非常简单,只需要使用"+"和"-"运算符即可。

假设我们有两个相同大小的矩阵A和B,可以使用以下形式进行加法和减法运算:C := A + B (矩阵加法)D := A - B (矩阵减法)其中,C和D分别是矩阵A和B的和与差。

第三部分:矩阵的乘法在Mathcad中,矩阵的乘法需要使用"*"运算符。

假设我们有两个矩阵A和B,可以使用以下形式进行乘法运算:C := A * B (矩阵乘法)需要注意的是,两个矩阵的乘法只有在第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时才能进行。

另外,Mathcad还提供了一个特殊的运算符"@"来进行矩阵相乘的运算,也可以使用这个运算符进行矩阵乘法运算。

第四部分:矩阵的转置在Mathcad中,可以使用"'"符号对矩阵进行转置操作。

例如,假设我们有一个矩阵A,可以使用以下形式进行转置操作:B := A' (矩阵转置)转置操作将矩阵A的行与列对调,得到的矩阵B与A的维度相同。

第五部分:矩阵的求逆在Mathcad中,可以使用逆矩阵函数inv()来求一个矩阵的逆矩阵。

Mathematica用法V

Mathematica用法V
A={c,d,e}; B=Table[Cos[(i+j)Pi],{i,1,3},{j,1,3}]; MatrixForm[A] TableForm[B] A.B A*B LinearSolve[A,c]
6、Mathematica 的逻辑运算与编程
I、逻辑运算
Mathematica软件也提供了逻辑运算功能。逻辑 运算可用于程序中的条件控制。 Mathematica软件中 的逻辑运算符与C语言中的逻辑运算符基本一致。
列表分量的读取
list[[k]]
第 k 个分量
list[[-k]]
倒数第 k 个分量
list[[i]][[j]]
第 i 个分量的第 j 个分量
list[[i,j]]
第 i 个分量的第 j 个分量
list[[{i,j,...}]]
{list[[i]],list[[j]], ... }
First[list]
5、Mathematica 的列表与矩阵运算
I、列表
列表是 Mathematica 的基本对象,可用来表示集合, 数组等。列表可分为标准列表和稀疏列表。 标准列表:
用大括号括起来的有限个元素,元素之间用逗号分隔。 稀疏列表:通常由 SparseArray 来定义。
In[1]:= x={1,2,"hello",{1,0}};
1、关系运算 常用的关系运算见下表:
x==y x!=y X<y
相等 不相等
小于
x>y x>=y X<=y
大于 大于等于 小于等于
关系运算的输出结果一般应该是Ture或False。
2、逻辑运算 逻辑运算且
False
II、编程
1、分支结构 在复杂的计算中经常需要根据表达式的情况(它

用Mathematica作向量矩阵运算

用Mathematica作向量矩阵运算
6.1 向量和矩阵的输入
从键盘输入一个表,用{ }将表的元素 括起,元素之间用逗号分隔。 例1 输入数据列0,16,64,144,256。定 义为变量data
data={0,16,64,144,256} 例2 输入矩阵M= 2 5 1
0 1 3 1 2 2
M={{2,5,-1},{0,-1,3},{1,2,-2}}
特殊矩阵的输入命令有
Table[f[i,j],{i,m}.{j,n}] 生成以f的计算值为元素的
m行列矩阵
Array[a,{m,n}]
生成以a[i,j]为元素的m行n列矩阵。
IdentityMatrix[n] 生成n阶单位阵。
DiagonaMatrix[List] 生成以表中元素为对角元的对角矩阵。
例6 生成三阶Hilbert矩阵
@H L8<8<D Table 1 i+j-1 , i, 3 , j, 3
i @Dy 得到
MatrixForm %
11 1
23
111
234
111
k { 3 4 5
例7 生成四阶单位阵
8 <8@D<8 <8 < IdentityMatrix 4
1, 0, 0, 0 , 0, 1, 0, 0 , 0, 0, 1, 0 , 0, 0, 0, 1
@8<@8D@<DD Transpose M 3
M 1, 3 , 2, 3
ik8@@@@DDDD@@@@DDD@@@DDy a1,1 a1,2 a1,3
a 2, 1 a 2, 2 a 2, 3
DD{ a 3,1 a 3,2 a 3,3
@D< a 2, 1 , a 2, 2 , a 2, 3 取出第2行

mathematica矩阵元素

mathematica矩阵元素

mathematica矩阵元素Mathematica提供了强大的矩阵操作功能,包括创建矩阵、访问矩阵元素、矩阵运算等。

下面将详细介绍Mathematica中矩阵元素的操作。

首先,我们可以使用`Array`函数来创建一个矩阵。

这个函数的第一个参数是一个函数或表达式,可以使用该函数或表达式生成矩阵的每个元素;第二个参数是一个表示矩阵维度的列表,例如`{m, n}`表示创建一个m行n列的矩阵。

例如,下面的代码创建一个3行4列的矩阵,并将其赋值给变量`mat`:mat = Array[f, {3, 4}];我们可以使用`MatrixForm`函数将矩阵以可视化的形式显示出来,例如:MatrixForm[mat]接下来,我们可以使用方括号`[]`来访问矩阵的元素。

矩阵的每个元素都有一个唯一的位置,可以使用行数和列数来指定元素位置。

例如,我们可以使用`mat[[i, j]]`来访问矩阵`mat`的第i行第j列的元素。

其中,i和j是整数,表示第几行和第几列。

另外,如果我们只知道一个元素的位置,而不知道具体的行数和列数,可以使用`Part`函数来指定元素的位置。

例如,下面的代码可以获取矩阵`mat`的第2行第3列的元素:mat[[2, 3]]我们也可以通过行数或列数来获取整行或整列的元素。

例如,下面的代码可以获取矩阵`mat`的第2行和第3列:mat[[2]]mat[[All, 3]]Mathematica还提供了许多用于操作矩阵的函数,例如`Total`可以对矩阵的所有元素求和,`Transpose`可以转置矩阵,`Inverse`可以求矩阵的逆等。

例如,下面的代码可以对矩阵`mat`的所有元素求和,并将结果赋值给变量`total`:total = Total[mat]下面的代码可以对矩阵`mat`进行转置操作:matT = Transpose[mat]Mathematica还提供了许多用于矩阵运算的函数,例如`Dot`可以进行矩阵乘法运算,`Eigenvalues`可以求矩阵的特征值等。

Mathematica矩阵的各种运算

Mathematica矩阵的各种运算

Mathematica可进行矩阵的各种运算,如矩阵求逆、矩阵的转置、矩阵与向量的乘法等.下面列出主要的运算.记k为常数,u,v为向量,A,B为矩阵k*A------------------------常数乘矩阵k+u-----------------------向量u的每一个元素加上ku+v----------------------向量的对应元素相加u.v-----------------------向量的内积u*v-----------------------向量的对应元素相乘A.u---------------------矩阵乘向量u.A-----------------------向量乘矩阵A.B--------------------------矩阵乘矩阵Transpose[A]-----------------求矩阵A的转置阵Inverse[A]--------------------求矩阵A的逆矩阵Det[A]-------------------------求矩阵A的行列式Eigenvalues[A]-----------------求数字阵A的特征值Eigentvectors[A]---------------求数字阵A的特征向量LinearSolve[A,v]---------------求解线性方程组Ax=vChop[%n]-------------------舍去第n个输出中无实际意义小量矩阵可以左乘以向量或右乘以向量, Mathematica也不区分“行”,或“列”向量,自动进行可能的运算.例:In[1]:=A={{a,b},{c,d}}; v={x,y};In[2]:=A.v (A左乘以v)Out[2]={ax+by,cx+dy}In[3]:=v.A (A右乘以v)Out[3]={ax+cy,bx+dy}In[4]:=Inverse[A]Out[4]=如果矩阵的元素是近似数,则求出的逆矩阵也是近似的。

mathematica矩阵乘法

mathematica矩阵乘法

mathematica矩阵乘法
在数学中,矩阵乘法是一种重要的数学运算,是一种处理矩阵乘法问题的算法。

Mathematica是一款由Wolfram Research开发的高级数学软件,凭借其强大的矩阵
处理功能,可以轻松解决矩阵乘法方面的问题,以及其他各类数学应用的模拟和分析需求。

Mathematica对矩阵乘法提供了非常丰富的支持,它不仅能够针对任何维数的
矩阵进行乘法,还可以自动判断矩阵大小,从而更轻松地解决乘积向量、矩阵乘法和多项式乘法等复杂问题。

Mathematica还提供一系列强大的算子,可以帮助我们
计算矩阵乘法,比如 Inner, Transpose,这些算子对计算矩阵乘法效率非常高,可以节省大量的时间和空间,缩短问题的求解时间。

此外,Mathematica的投影和分解
算法特别有助于大规模矩阵乘法的计算,可以有效降低大数据量下的计算时间。

Mathematica支持不断深入计算,可以实现详尽的矩阵乘法分析,给用户提供
方便、快捷的矩阵乘法解决方案。

Mathematica的可视化功能更是强大,可以辅助
用户对结果进行数据可视化,有助于用户更有效地理解建模结果。

总而言之,Mathematica 拥有强大的矩阵乘法功能,可以帮助用户快速、轻松
地解决矩阵乘法问题,节省大量时间和资源,并且还可以支持可视化数据分析,给用户更好的科学计算体验。

mathematica 行向量 列向量 矩阵 -回复

mathematica 行向量 列向量 矩阵 -回复

mathematica 行向量列向量矩阵-回复Mathematica 是一种流行的数学软件,被广泛用于各种数学问题的求解、计算和可视化。

在Mathematica 中,我们可以使用行向量、列向量和矩阵来表示和操作数值和符号的向量和矩阵。

本文将一步一步回答中括号内的问题,并介绍如何在Mathematica 中使用行向量、列向量和矩阵。

1. 什么是行向量和列向量?行向量是一个包含多个元素的一维数组,其中元素按照水平方向排列。

在Mathematica 中,我们可以使用List 或者{ } 创建行向量。

例如,下面的代码创建了含有四个元素的行向量a:a = {1, 2, 3, 4}列向量是一个包含多个元素的一维数组,其中元素按照垂直方向排列。

在Mathematica 中,我们可以使用Transpose[a] 将行向量a 转换为列向量。

例如,下面的代码将行向量a 转换为列向量b:b = Transpose[a]2. 如何进行行向量和列向量之间的运算?在Mathematica 中,我们可以使用相应的函数进行行向量和列向量之间的运算。

例如,两个行向量或者列向量的相加、相减和数量乘运算可以使用Plus、Minus 和Times 函数进行。

例如,下面的代码演示了两个行向量a 和b 的相加运算:c = a + b3. 什么是矩阵?矩阵是一个由多个行和列组成的二维数组,在数学中经常用于表示线性方程组、线性变换和向量空间等。

在Mathematica 中,我们使用二维数组的形式来表示矩阵。

例如,下面的代码创建了一个2x3 的矩阵A,并赋予其具体的数值:A = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}4. 如何进行矩阵的运算?在Mathematica 中,我们可以使用相应的函数进行矩阵的加法、减法、乘法和转置等运算。

例如,下面的代码演示了矩阵A 和B 的相加运算:B = {{2, 4, 6}, {8, 10, 12}}C = A + B另外,我们还可以使用Dot 函数进行矩阵的乘法运算。

mathematica 行向量 列向量 矩阵

mathematica 行向量 列向量 矩阵

在Mathematica 中,行向量、列向量和矩阵的表示和操作略有不同。

1.行向量:
o在Mathematica 中,行向量使用圆括号{}包围元素,元素之间用空格或逗号分隔。

o例如,一个包含三个元素的行向量可以表示为{a, b, c}。

2.列向量:
o在Mathematica 中,列向量实际上是行的转置。

也就是说,如果A是一个m x n 的矩阵,那么A[[1]]将返回一个n x 1 的列向量。

o例如,对于矩阵{{a, b}, {c, d}},其第一行(即列向量)为{a, b}。

3.矩阵:
o在Mathematica 中,矩阵使用方括号[]包围元素,行之间用分号;分隔。

o例如,一个2 x 2 的矩阵可以表示为{{a, b}, {c, d}}。

在操作上,你可以使用Mathematica 的内置函数来操作这些向量和矩阵。

例如,你可以使用Transpose函数来转置矩阵或向量。

对于向量,转置操作与列向量的表示是相同的。

希望这些信息能对你有所帮助!如果你有任何其他问题或需要进一步的澄清,请随时提问。

矩阵运算

矩阵运算

六:用Mathematica软件进行矩阵运算和解线性方程组一、学习Mathematica命令(1)数组与矩阵在Mathematica中,数组用大括号表示,数组中的元素用“,”号分隔。

如a={1,2,3,4,5}定义了一个5元数组a;矩阵是二维数组,行与行之间用大括号分隔,如b={{1,2,3},{4,5,6}}定义了一个2行3列的矩阵。

(2)矩阵运算两个矩阵的和、差、积运算符是“+”、“-”、“.”,注意矩阵的乘积运算符是“.”,表示两个同型矩阵和对应元素的乘积矩阵。

Det[A]表示方阵的行列式;Inverse[A]给出方阵的逆矩阵;Transpose[A]表示矩阵的转置矩阵;RowReduce[A]给出用初等行变换将矩阵化成的行最简阶梯形矩阵。

可以用MatrixForm[A]将矩阵在工作区中以矩阵格式输出。

(3)线性方程组求解LinearSolve[A,b] 求线性方程组的解Solve[AX==b,X] 求线性方程组的解Solve[{方程组},{变量}] 求代数方程的解二、矩阵运算例1计算解 In[1]:=a={{4,3,1},{1,-2,3},{5,7,0}}Out[1]= {{4,3,1},{1,-2,3},{5,7,0}}In[2]:=b={{7,0},{2,1},{1,-1}}Out[2]= {{7,0},{2,1},{1,-1}}In[3]:=a.bOut[3]={{35,2},{6,-5},{49,7}In[4]:=MatrixForm[%]Out[4]//MatrixForm=例2设 , ,求矩阵 ,使满足等式解解出得:In[5]:=a={{1,3},{2,0}}Out[5]= {{1,3},{2,0}}In[6]:=b={{1,-1},{0,2}}Out[6]= {{1,-1},{0,2}}In[7]:=x=(3a-b)/2Out[7]={{1,5},{3,-1}}三、矩阵的行列式与逆例3求矩阵的行列式与逆解 In[7]:=a={{1,2,-1},{3,4,-2},{5,-4,1}}Out[7]= {{1,2,-1},{3,4,-2},{5,-4,1}}In[8]:=Det[a]Out[8]=2In[9]:=b=Inverse[a]Out[9]=In[10]:=MatrixForm[b]Out[10]// MatrixForm=四、矩阵的秩例4求矩阵的秩解 In[11]:=a={{1,2,3,0},{4,5,6,1},{2,3,4,-1}}Out[11]= {{1,2,3,0},{4,5,6,1},{2,3,4,-1}}In[12]:=MatrixForm[RowReduce[a]]Out[12]=用行初等变换将矩阵化为行最简阶梯形,非零行的行数就是矩阵的秩,因此,矩阵的秩是3。

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理 工 数 学 实 验
四、例子
1.求矩阵
−2 1 A= 3 2 5 −1 3 −9 13 7 −1 5 −5 8 −7 −10
的行列式的值.
2.已知B=A′,求A×B,以及B×A. 3.利用Cramer法则求解方程组
2 x1 + x2 − 5x3 + x4 = 8 x + 4 x − 7 x + 6x = 0 1 2 3 4 x1 − 3x2 − 6 x4 = 9 2 x2 − x3 + 2 x4 = −5

求:(1) A'; (2)A-1;(3)A*B.
理 工 数 学
理工数学实验


线性代数基础实验2
——矩阵初等变换
理 工 数 学 实 验
一、实验内容
对矩阵作各种变化,初等变换
二、实验目的
1.复习并掌握矩阵初等变换的方法. 2.掌握Mathematic软件中关于矩阵初等变 换的相关命令.
理 工 数 学

理 工 数 学 实 验
四、例子
已知矩阵
3 1 1 A = 2 1 2 1 2 3
1 1 − 1 B = 2 − 1 0 1 0 1
求:(1)屏幕输出A与B;(2)A的转置A′; (3)求A+B的值;(4)求A-B的值;(5) 求4A;(6)求A×B;(7)求A-1.
理 工 数 学
理工数学实验


线性代数基础实验3
——行列式运算
理 工 数 学 实
一、实验内容
行列式的计算

二、实验目的
1. 复习矩阵的行列式的求法,矩阵初等变 换方法. 2. 熟悉Mathematic软件中关于求一个矩阵 的行列式的命令把矩阵进行初等变换的
理 工 数 学 实
三、常用命令
1. MatrixForm[A] 功能:把矩阵A屏幕输出. 2. Det[A] 功能:求矩阵A的行列式. 3. A.B 功能:A左乘以B或B右乘以A.
In[3]:=B={{1,1,-1},{2,-1,0},{1,0,1}} MatrixForm[B] Out[3]:={{1,1,-1},{2,-1,0},{1,0,1}}
1 1 − 1 2 − 1 0 1 0 1
Out[4]//MatrixForm=
理 工 数 学 实 验
理 工 数 学 实 验
四、例子
3.In[10]:=a={{2,1,-5,1},{1,4,-7,6},{1,-3,0,-6},{0,2,-1,2}} MatrixForm[a] Det[a] Out[10]:={{2,1,-5,1},{1,4,-7,6},{1,-3,0,-6},{0,2,-1,2}} Out[11]//MatrixForm=
理 工 数 学 实 验
五、思考与练习
1.已知矩阵
1 0 −1 2 A = − 1 1 3 0 ; 0 5 −1 3
(1)求A的行向量组a1,a2,a3, 以及列向量组b1,b2,b3,b4 (2)求A的一,三,五行,二,三,四列交叉点上的元素做出 子矩阵. 2. 判断下列向量组是否线性相关
理 工 数 学 实 验
四、例子
简单操作步骤
In[1]:=A={{3,1,1},{2,1,2},{1,2,3}} MatrixForm[A] Out[1]:={{3,1,1},{2,1,2},{1,2,3}} Out[2]//MatrixForm=
3 1 1 2 1 2 1 2 3
理 工 数 学
理工数学实验


线性代数
基础实验1 矩阵的基本运算 基础实验3 行列式的运算 基础实验5 特征值、特征向量 专题实验1 工资问题 专题实验2 动物繁殖问题 基础实验2 矩阵的初等变换 基础实验4 求解方程组
专题实验3 作物育种方案的预测问题 专题实验4 食谱问题
理 工 数 学
理工数学实验
理 工 数 学
四、例子


已知一个3行,4列的矩阵U,它的元素为 a(i,j); 求:(1)给1行1列元素赋值11,1行,2列 元素赋值12; (2)取U的第1行元素,以及U转置以 后的第1列元素; (3)判断{{x,y,z},{1,2}}是否为矩 阵.
理 工 数 学
四、例子


简单操作过程
In[1]:=a[1,1]=11(*给位于矩阵第1行,第1列的元素赋值*) In[2]:=U[1,2]=12(*表示给矩阵赋值,其中U[[1,2]]与a[1,2] 表示同一个矩阵元素) In[3]:=U[[1]](*U的第1行元素*) Out[3]:={11,12,a[1,3]}(*对没有赋值的a[1,3]按原样显示) In[4]:=Transpose[U][[1]](*U的第1列元素,Transpost[U]是 U的转置矩阵*) Out[4]:{11,a[2,1],a{3,1}} In[5]:U[[{1,3},{2,3}]](*取U的1,3行和2,3列组成于矩阵*) Out[5]:={{12,a[1,3]},{a[3,2],a[3,3]}} In[8]:=MatrixQ[{x,y,z},{1,2}] Out[8]:=False(*同一矩阵中每行元素个数相同)
四、例子
In[5]:=Transpose[A] Out[5]:={{3,2,1},{1,1,2},{1,2,3}} In[6]:=X={{3,2,1},{1,1,2},{1,2,3}} MatrixForm[X] Out[6]:={{3,2,1},{1,1,2},{1,2,3}}
3 2 1 Out[7]//MatrixForm= 1 1 2 1 2 3
理 工 数 学 实 验
四、例子
简单操作过程
1.In[1]:=A={{-2,5,-1,3},{1,-9,13,7},{3,-1,5,-5},{2,8,-7,-10}} MatrixForm[A] Out[1]:={{-2,5,-1,3},{1,-9,13,7},{3,-1,5,-5},{2,8,-7,-10}} Out[2]//MatrixForm= In[3]:=Det[A] Out[3]:=312 2.In[4]:B=Transpose[A] MatrixForm[B] Out[4]:={{-2,1,3,2},{5,-9,-1,8},{-1,13,5,-7},{3,7,-5,-10}}
4 4
3 1 1 3 5 3 Out[20]:= {{ , ,− },{2,−2,2},{− , ,− }} 4 4 4 4 2 4
理 工 数 学 实
五、思考与练习
已知矩阵
4 −1 1 9 10 3 6 5 0 7 4 − 16 1 − 4 7 −1 6 − 8 A= 2 − 4 5 − 6 12 − 8 − 3 6 − 7 8 − 1 1 1 3 0 8 −4 9 1 7 8 B= 10 12 2 2 9 11 15 19 4 4 16 20 28 36 6 6 −5 1 13 25 −3 −3 8 5 −1 −7 0 2 − 7 5 9 23 5
In[17]:=P=Inverse[A] MatrixForm[P] 1 1 1 3 5 1 {{ , ,− },{1,−2,1},{− , ,− }} Out[17]:=
4 4 4
1 4 Out[18]//MatrixForm= 1 3 − 4
4 1 1 − 4 4 −2 1 5 1 − 4 4
0 2 1 a1 = − 2 a2 = 3 a3 = − 1 − 1 3 1
− 2 1 − 5 a1 = 1 a 2 = − 1 a3 = 3 1 1 1
12 4 4 8 4 8 4 8 12 2 0 2 0 2 2 0 2 2
In[15]:=U=A*B MatrixForm[U] Out[15]:={{3,1,-1},{4,-1,0},{1,0,3}
理 工 数 学 实 验
四、例子
3 1 − 1 Out[16]//MatrixForm= 4 − 1 0 1 0 3
理 工 数 学 实 验四源自例子In[6]:=X=A.B MatrixForm[X] Out[6]:={{39,-39,-31,13},{-39,300,42,-231}, {-31,42,60,13},{13,-231,13,217}} Out[7]//MatrixForm=
− 39 − 31 13 39 − 39 300 42 − 231 − 31 42 60 13 217 13 − 231 13
In[8]:=Z=A+B MatrixForm[Z] Out[8]:={{4,2,0},{4,0,2},{2,2,4}}
4 2 0 Out[9]//MatrixForm= 4 0 2 2 2 4
理 工 数 学 实 验
四、例子
In[10]:=W=A-B MatrixForm[W] Out[10]={{2,0,2},{0,2,2},{0,2,2}} Out[11]//MatrixForm= In[12]:=K=4 V=K*A MatrixForm[V] Out[12]:=4 Out[13]:={{12,4,4},{8,4,8},{4,8,12}} Out[14]//MatrixForm=
In[8]:=Y=B.A MatrixForm[Y] Out[8]:={{18,-6,16,-34},{-6,171,-183,-123}, {16,-183,244,133},{-34,-123,133,183}} Out[9]//MatrixForm=
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