矩阵压缩1

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【高考领航】高考数学总复习 第1节 线性变换与二阶矩阵课件 苏教选修42

【高考领航】高考数学总复习 第1节 线性变换与二阶矩阵课件 苏教选修42

0或 1
M=10
0伸压变换矩阵. k
当 M=k0
0时确定的变换将平面图形作沿 1
x
轴方向伸长或压
缩,当 k>1 时伸长,当 0<k<1 时压缩.变换 TM 确定的变换不是简单
地把平面上的点(向量)沿 x 轴方向“向下压”或“向外伸”,它是 x
轴方向伸长或压缩,对于 x 轴下方的点向上压缩,对于 x 轴上的点
•5、诚实比一切智谋更好,而且它是智谋的基本条件。
•6、做老师的只要有一次向学生撒谎撒漏了底,就可能使他的全部教育成果从此为之失败。2022年1月2022/1/152022/1/152022/1/151/15/2022
•7、凡为教者必期于达到不须教。对人以诚信,人不欺我;对事以诚信,事无不成。2022/1/152022/1/15January 15, 2022
旋转中心为原点且逆时针旋转角α时,旋转变换的变换矩阵为
cos α sin α
c-ossinαα.旋转变换只会改变几何图形的位置,不会改变几
何图形的形状和大小,旋转中心在旋转过程中保持不变,图形的旋
转由旋转中心和旋转角所确定.绕定点旋转 180°的变换相当于关于
定点作中心反射变换.
(5)将一个平面图投影到某条直线(或某个点)的变换称为投影变 换,变换对应的矩阵称为投影变换矩阵,本节中主要研究的是由矩
表示.
(2)二阶矩阵00
0称为零矩阵,简记为 0
0,矩阵01
0称为二阶 1
单位矩阵,记作 E2.
2.矩阵的乘法
(1)



a11a12




b11 b21

矩阵分析 第一章

矩阵分析 第一章

矩阵的代数性质1.矩阵是线性映射的表示:线性映射的相加表示为矩阵的相加线性映射的复合表示为矩阵的相乘2.矩阵是一种语言,它是表示复杂系统的有力工具。

学习矩阵理论的重要用途之一就是学会用矩阵表示复杂系统的关系,培养根据矩阵推演公式的能力是学习矩阵论的目的之一。

定义一个矩阵有几种方式:可以通过定义矩阵的每一个元素来定义一个矩阵,也可以通过矩阵具有的性质来定义一个矩阵。

如:对称矩阵可以定义为:a ij =a ji也可以定义为: (x, Ay)=(Ax,y),还可以定义为: Ax=∇f(x), 其中f(x)=x T Ax/2,即它对向量x 的作用相当于函数f(x)在x 处的梯度。

3. 矩阵可以表示为图像矩阵的大小可以表示为图像。

反之,一幅灰度图像本身就是矩阵。

图像压缩就是矩阵的表示问题.这时矩阵相邻元素间有局部连续性,既相邻的元素的值大都差别不大。

4. 矩阵是二维的(几何性质)矩阵能够在二维的纸张和屏幕等平面媒体上表示,使得用矩阵表示的问题显得简单清楚,直观,易于理解和交流。

很多二元关系很直观的就表示为矩阵,如关系数据库中的属性和属性值,随机马尔科夫链的状态转移概率矩阵,图论中的有向图或无向图的矩阵表示等。

第一章:线性空间和线性变换1. 线性空间集合与映射集合是现代数学最重要的概念,但没有严格的定义。

集合与其说是一个数学概念,还不如说是一种思维方式,即用集合(整体)的观点思考问题。

整个数学发展的历史就是从特殊到一般,从个体到整体的发展历程。

集合的运算及规则,两个集合的并、交运算以及一个集合的补;集合中元素没有重合,子集,元素设S ,S'为集合映射:为一个规则σ:S → S', 使得S 中元素a 和S'中元素对应,记为 a'=σ(a),或σ:a →a'. 映射最本质的特征在于对于S 中的任意一个元素在S'中仅有唯一的一个元素和它对应。

映射的原象,象;映射的复合。

光场∣ψ1(5)》q中广义电场的高次和压缩效应

光场∣ψ1(5)》q中广义电场的高次和压缩效应

光场∣ψ1(5)》q中广义电场的高
次和压缩效应
光场(Light Field)是一种基于频率和时间的电场,它可以描述物体或者系统中的光信号。

它可以看作是一个多维的矩阵,其中每个元素表示特定的频率和时间对应的电场强度值。

在“ψ1(5)q”中,广义电场指的是一种由频率和时间表示的电场,它表示的是一种更加细致的光学特性。

在“ψ1(5)q”中,光场的高次效应指的是当光束被不同的物理系统扰动时,会出现高次谐波,例如五次谐波、七次谐波等。

当光束经过一定的物体时,可能会出现多重反射或者衍射,从而使得光场产生更加复杂的高次谐波。

这种高次谐波的特性可以帮助我们更好地了解光的特性,从而实现更好的光学设计。

此外,“ψ1(5)q”中的光场压缩效应指的是当光场经过一定的物体时,光场的空间分布会有所改变,从而导致光场的压缩。

这种压缩效应可以用来实现光学成像系统和光学测量系统中的图像和信号的精确定位,这些定位可以被用来增强光学设计中的性能,从而达到更好的光学效能。

总之,“ψ1(5)q”中的光场包括高次和压缩效应,这两种光场效应都为光学设计提供了重要的指导,从而可以实现更好的光学性能。

数据结构-第5章--数组练习题

数据结构-第5章--数组练习题

数据结构-第5章--数组练习题第5章数组一、选择题3.设有数组A[i,j],数组的每个元素长度为3字节,i的值为1到8,j的值为1到10,数组从内存首地址BA开始顺序存放,当用以列为主存放时,元素A[5,8]的存储首地址为(A)。

A.BA+141B.BA+180C.BA+222D.BA+2254.假设以行序为主序存储二维数组A=array[1..100,1..100],设每个数据元素占2个存储单元,基地址为10,则LOC[5,5]=(A)。

A.808B.818C.1010D.10205.数组A[0..5,0..6]的每个元素占五个字节,将其按列优先次序存储在起始地址为1000的内存单元中,则元素A[5,5]的地址是()。

1195A.1175B.1180C.1205D.12107.将一个A[1..100,1..100]的三对角矩阵,按行优先存入一维数组B[1‥298]中,A中元素A6665(即该元素下标i=66,j=65),在B数组中的位置K为()。

供选择的答案:A.198B.195C.1972+64某3=19410.若对n阶对称矩阵A以行序为主序方式将其下三角形的元素(包括主对角线上所有元素)依次存放于一维数组B[1..(n(n+1))/2]中,则在B中确定aij(iA.i某(i-1)/2+jB.j某(j-1)/2+iC.i某(i+1)/2+jD.j某(j+1)/2+i11.设A是n某n的对称矩阵,将A的对角线及对角线上方的元素以列为主的次序存放在一维数组B[1..n(n+1)/2]中,对上述任一元素aij(1≤i,j≤n,且i≤j)在B中的位置为(C)。

A.i(i-l)/2+jB.j(j-l)/2+iC.j(j-l)/2+i-1D.i(i-l)/2+j-112.A[N,N]是对称矩阵,将下面三角(包括对角线)以行序存储到一维数组T[N(N+1)/2]中,则对任一上三角元素a[i][j]对应T[k]的下标k是(AB)。

原创--秩为1的矩阵相关性质

原创--秩为1的矩阵相关性质

即AT A的属于特征值0的所有特征向量为 k2 ξ2 + · · · + kn ξn , 其中ki 不全为0,且ki ∈ R, 2 ≤ i ≤ n. AT A的属于特征值c的所有特征向量为k1 AT , k1 ∈ R, k1 ̸= 0. 例 2.11 设α, β 是n维非零列向量,A = αβ T ,则 (1)0是A的一个特征值; (2)A可对角化的充要条件为β T α ̸= 0. 证明:(1)(法1)由前面A的特征多项式为λn−1 (λ − tr(A))可得. (法2)易知|A| = 0,从而结论成立. (2)必要性.若A可对角化且β T α = 0,则A的特征值全为0,从而A = 0.矛盾. 充分性.若β T α ̸= 0,则 Aα = αβ T α = (β T α)α,

例 2.2 设n阶矩阵A是秩为1的半正定矩阵.证明:必存在n为非零列向量α使,故存在可逆矩阵P 使得 ( ) 1 T A=P P, 0n−1 则α = P e1 即为所求. 例 2.3 设α, β 是n维非零列向量,A = αβ T ,则A2 = tr(A)A,从而Ak = tr(A)k−1 A,其 中k 为正整数. 证明:设 a1 b1 a1 b2 · · · a2 b1 a2 b2 · · · A = αβ T = . . . . . . . . . an b1 an b2 · · · 则 A2 = αβ T αβ T = (β T α)αβ T = tr(A)A. ◇※☆■◇◇※☆■◇ 2 高等代数资源网 a1 bn a2 bn . . . . an bn
专题:秩1矩阵的性质及其应用
高等代数资源网 May 23, 2012
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第4章 矩阵分解-1

第4章  矩阵分解-1

3 1 2
H2H1A
0
1
1
R
0
0
0
矩阵分析简明教程
Q
H
H 1
21
1 3
1
2 2
2 1 2
2
2 1
所求的QR分解为
A QR
8
0 1 1
矩阵分析简明教程
1 5
x1 2x2 x3 5x2 3x3
0 1
12 5
x3
4 5
(
5 12
)
3 5
x1
2x2 x2
1 3 0
x3
1 3
(2)
x1 x2
1 3 0
x3 1 3
(II )
矩阵分析简明教程
用矩阵形式表示,系数矩阵
1 2 1 r12 (3) 1 2 1
角方阵 R ,使得
A QR
当 m = n 时 ,Q 就 是 酉 矩 阵 或 正 交 矩 阵 。
矩阵分析简明教程
例 1 将下列矩阵进行QR分解:
1 2 2
A
1 0
0 1
2 1
4
矩阵分析简明教程
解: 1 (1,1,0, )T, 1 1 (1,1,0)T
1
||
1 1
||
1 (1,1, 0)T 2
定理4.2.3 设 e1 1, 0,, 0T C n ,
x1 , x2 ,, xn T C n , 0

x1
x1 ,
,
x1
0 ,u
e1
x1 0
e1
H E 2uuH是n 阶Householder矩阵,且
H -e1
矩阵分析简明教程
定理4.2.4(QR分解)设 A为 任 一 n 阶 矩 阵 则必存在 n 阶酉矩阵 Q 和 n 阶上三角方

n阶矩阵可逆的充分必要条件(一)

n阶矩阵可逆的充分必要条件(一)

n阶矩阵可逆的充分必要条件(一)n阶矩阵可逆的充分必要条件引言在线性代数领域中,矩阵的可逆性是一个非常重要的概念。

在这篇文章中,我们将探讨n阶矩阵可逆的充分必要条件。

I. 什么是矩阵的可逆性?矩阵的可逆性,也称为矩阵的可逆、非奇异性,指的是一个矩阵是否存在逆矩阵。

如果一个矩阵存在逆矩阵,则称之为可逆矩阵;反之,如果一个矩阵不存在逆矩阵,则称之为不可逆矩阵。

II. n阶矩阵可逆的充分必要条件若矩阵A是一个n阶方阵,则以下条件是矩阵可逆的充分必要条件:1.行列式非零:矩阵A的行列式det(A)不等于零。

2.满秩:矩阵A的秩r等于n。

其中,秩r定义为线性无关的行(或列)的最大数目。

3.存在逆矩阵:矩阵A存在一个n阶逆矩阵A−1,满足AA−1=A−1A=I。

其中,I为n阶单位阵。

III. 可逆矩阵的性质可逆矩阵具有以下性质:1.唯一性:如果一个矩阵是可逆的,那么它的逆矩阵是唯一的。

2.乘积的可逆性:如果矩阵A和矩阵B都是可逆的,那么它们的乘积AB也是可逆的,并且(AB)−1=B−1A−1。

3.转置的可逆性:如果矩阵A是可逆的,那么其转置矩阵A T也是可逆的,并且(A T)−1=(A−1)T。

IV. 可逆矩阵的应用可逆矩阵在实际应用中有广泛的用途,例如:1.线性方程组的求解:通过求解矩阵方程AX=B,可以使用可逆矩阵将其转化为X=A−1B,从而求解未知向量X。

2.矩阵变换的逆运算:通过可逆矩阵的逆矩阵,可以实现对矩阵的逆变换,如旋转、缩放和平移等操作。

3.数据压缩与恢复:可逆矩阵可以用于数据压缩算法,如主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD),用于降低数据维度并实现数据的恢复。

结论在本文中,我们讨论了n阶矩阵可逆的充分必要条件,即行列式非零、满秩和存在逆矩阵。

我们还介绍了可逆矩阵的性质和应用。

理解矩阵可逆性的概念对于我们在线性代数和应用数学中的学习和实践都具有重要意义。

希望通过本文的介绍,读者能够对n阶矩阵的可逆性有更深入的理解,并将这一概念应用于实际问题中。

数据结构习题(题型版)

数据结构习题(题型版)

三、填空题1.数据的物理结构包括数据元素的表示和数据元素间关系的表示。

2. 对于给定的n 个元素,可以构造出的逻辑结构有线性结构、树形结构、图形结构、集合四种。

3.数据的逻辑结构是指数据的组织形式,即数据元素之间逻辑关系的总体。

而逻辑关系是指数据元素之间的关联方式或称“邻接关系”。

4.一个数据结构在计算机中表示(又称映像)称为存储结构。

5.抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性,而与在计算机内部如何表示和实现无关,即不论其内部结构如何变化,只要它的数学特性不变,都不影响其外部使用。

6.数据结构中评价算法的两个重要指标是时间复杂度和空间复杂度。

7. 数据结构是研讨数据的逻辑结构和物理结构,以及它们之间的相互关系,并对与这种结构定义相应的操作,设计出相应的算法。

8.一个算法具有5个特性: 有穷性、确定性、可行性,有零个或多个输入、有一个或多个输出。

11.下面程序段中带下划线的语句的执行次数的数量级是(log2n)i=1;WHILE i<n DO i=i*2;12. 下面程序段中带下划线的语句的执行次数的数量级是(nlog2n )。

i=1;while (i<n)for(i=1;i<=n;i++)x=x+1;i=i*2;15. 下面程序段的时间复杂度为O(n) 。

(n>1)su m=1;for (i=0;sum<n;i++) sum+=1;8.对于一个数据结构,一般包括哪三个方面的讨论?逻辑结构、存储结构、操作(运算)4.在一个长度为n 的顺序表中第i个元素(1<=i<=n)之前插入一个元素时,需向后移动n-i+1 个元素。

5.在单链表中设置头结点的作用是主要是使插入和删除等操作统一,在第一个元素之前插入元素和删除第一个结点不必另作判断。

另外,不论链表是否为空,链表指针不变。

10.链接存储的特点是利用指针来表示数据元素之间的逻辑关系。

11.顺序存储结构是通过物理上相邻表示元素之间的关系的;链式存储结构是通过指针表示元素之间的关系的。

秩一矩阵的公式

秩一矩阵的公式

秩一矩阵的公式秩一矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在数学的很多领域都有着广泛的应用。

咱先来说说啥是秩一矩阵。

简单来讲,秩一矩阵就是矩阵的秩为 1的矩阵。

那啥是矩阵的秩呢?就是矩阵中线性无关的行向量或者列向量的最大个数。

比如说,有个矩阵 A = [1 2 3; 2 4 6],你看第二行是第一行的两倍,它们线性相关,所以这个矩阵的秩就是 1,这就是个秩一矩阵。

要说秩一矩阵的公式,那咱们得先了解一些相关的基础知识。

比如说矩阵的乘法、转置啥的。

就拿矩阵乘法来说吧,假设有两个矩阵 A 和 B ,A 是 m×n 的矩阵,B 是 n×p 的矩阵,那它们相乘得到的矩阵 C 就是 m×p 的,而且 C 中的每个元素都是 A 的某一行与 B 的某一列对应元素相乘再相加得到的。

我记得有一次给学生们讲这个的时候,有个学生一脸懵地问我:“老师,这矩阵乘法和秩一矩阵有啥关系啊?”我就跟他说:“别着急,你听我慢慢道来。

” 然后我就给他举了个例子。

比如说有个秩一矩阵 A = [1 2 3; 2 4 6],另一个矩阵 B = [4 5; 6 7; 8 9] ,那 A×B 算出来的结果,你会发现也有一些有趣的规律。

经过计算,A×B = [28 35; 56 70] 。

这时候你再去看这个结果矩阵,它的秩可能就不是 1 了。

那秩一矩阵到底有啥公式呢?其实啊,如果一个秩一矩阵 A 可以表示为 u×v^T 的形式,其中 u 和 v 都是列向量,那这个矩阵的特征值就有个特点。

最大的特征值就是 u^T×v ,其他的特征值都是 0 。

有一回在课堂上,我出了一道关于秩一矩阵特征值的题目,让同学们自己先算算。

结果大部分同学都算错了,我就一个一个给他们指出问题所在,告诉他们应该怎么去思考,怎么去找突破口。

再比如说,如果要对秩一矩阵进行奇异值分解,那也有相应的公式和方法。

奇异值分解在图像处理、数据分析等很多方面都特别有用。

如何利用奇异值分解进行矩阵压缩(八)

如何利用奇异值分解进行矩阵压缩(八)

奇异值分解是一种常用的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,从而达到矩阵压缩的效果。

在实际应用中,奇异值分解有着广泛的用途,比如在图像压缩、数据降维、推荐系统等领域都有着重要的作用。

本文将从奇异值分解的原理入手,探讨如何利用奇异值分解进行矩阵压缩。

首先,我们需要了解奇异值分解的原理。

对于一个矩阵A,其奇异值分解可以表示为A = UΣV^T,其中U和V是正交矩阵,Σ是一个对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值。

奇异值分解的重要性在于它将原始矩阵分解为了三个部分,分别代表了矩阵的几何特性、奇异值以及旋转特性。

通过保留部分奇异值,我们可以实现对矩阵的压缩,从而达到减少存储空间和计算复杂度的目的。

在实际应用中,奇异值分解可以通过保留部分奇异值来实现矩阵的压缩。

在图像压缩中,我们可以将图像矩阵进行奇异值分解,然后只保留部分重要的奇异值和对应的U、V矩阵,舍弃其他奇异值和对应的矩阵。

这样就可以实现对图像信息的压缩,从而减少存储空间。

同样地,在数据降维和推荐系统中,奇异值分解也可以用来压缩数据,减少计算复杂度,提高推荐的准确性和效率。

除了矩阵压缩外,奇异值分解还有着其他重要的应用。

比如在信号处理领域,奇异值分解可以用来降噪和提取信号特征;在机器学习领域,奇异值分解可以用来降低数据维度,提高模型训练的速度和效果。

因此,奇异值分解作为一种重要的矩阵分解方法,在各个领域都有着重要的应用前景。

总之,奇异值分解是一种强大的矩阵分解方法,可以实现对矩阵的压缩和降维,从而减少存储空间和提高计算效率。

在实际应用中,我们可以根据具体的需求和场景,选择合适的奇异值分解方法,从而实现对矩阵的高效处理和利用。

希望本文对读者有所帮助,谢谢阅读!。

浅谈压缩感知(二十):OMP与压缩感知

浅谈压缩感知(二十):OMP与压缩感知

浅谈压缩感知(⼆⼗):OMP与压缩感知主要内容:1. OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同2. 压缩感知通过OMP重构信号的唯⼀性⼀、OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同1、稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,⽤这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以⽤表⽰为y=Aθ,求θ。

2、压缩感知重构要解决的问题是事先存在⼀个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ。

A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ),y为M×1的列向量(稀疏分解中为待稀疏分解信号,压缩感知中为观测向量),θ为N×1的列向量(稀疏分解中为待求分解系数,压缩感知中为信号x的在变换域Ψ的系数,x=Ψθ)。

相同点:对已知y和A的情况下,求y=Aθ中的θ。

稀疏分解中θ是稀疏的,在压缩感知中信号也需要满⾜稀疏性的条件,这也是相同点之⼀。

(OMP⼀开始在应⽤在稀疏表⽰上,后来压缩感知恰好信号也满⾜稀疏性条件,因此OMP也适⽤于压缩感知问题)不同点:在稀疏分解中θ是事先不存在的,我们要去求⼀个θ⽤Aθ近似表⽰y,求出的θ并不能说对与错;在压缩感知中,θ是事先存在的,只是现在不知道,我们要通过某种⽅法如OMP去把θ求出来,求出的θ应该等于原先的θ的,然后可求原信号x=Ψθ。

压缩感知中的A需要满⾜⼀定的条件来保证重建的可⾏性与唯⼀性。

(如RIP、spark等)⼆、压缩感知通过OMP重构信号的唯⼀性问题:通过OMP等重构算法求出的θ就是原来的x=Ψθ中的那个θ吗?为什么通过OMP迭代后⼀定会选出矩阵A的那⼏列呢?会不会选择A的另外⼏列,它们的线性组合也满⾜y=Aθ?证明:思路与证明spark常数⼀致。

压缩感知的前提条件:若要恢复y=Aθ中k稀疏的θ,要求感知矩阵A(感知矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ)⾄少任意2k列线性相关。

hermite矩阵的1范数和无穷范数_解释说明

hermite矩阵的1范数和无穷范数_解释说明

hermite矩阵的1范数和无穷范数解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章将探讨Hermite矩阵的1范数和无穷范数,并介绍它们的定义、性质以及与其他性质之间的关系。

1范数和无穷范数是在线性代数中常用的范数概念,能够帮助我们描述和分析矩阵的特征。

1.2 文章结构文章主要分为五个部分:引言、Hermite矩阵、1范数和无穷范数、数值计算方法以及结论与展望。

下面将依次介绍每个部分所包含的内容以及重点讨论的问题。

1.3 目的本文旨在深入探讨Hermite矩阵的特殊性质,并通过研究其1范数和无穷范数,为相关领域提供有关计算方法、应用场景以及数值解决方案等方面的参考。

同时,我们也将评估不同计算算法在近似计算Hermite矩阵范数时的效率和精度,并对未来研究方向提出展望和建议。

以上是文章“1. 引言”部分的内容。

2. Hermite矩阵2.1 定义和性质Hermite矩阵是一种特殊类型的方阵,其元素由两个整数下标进行索引。

具体定义如下:对于一个Hermite矩阵H,其元素为h(i,j),其中i和j分别表示行索引和列索引。

同时,这些元素被限制在某个整数域内。

Hermite矩阵具有以下几个性质:- Hermite矩阵是可逆的,即存在逆矩阵使得两者的乘积为单位矩阵。

- 对称共轭性:Hermite矩阵的转置等于其自身的共轭。

- 具有实数特征值:所有的Hermite矩阵都具有实数特征值。

- Hermite共轭关系:如果一个复向量x与一个Hermite矩阵H相乘,再将结果求共轭,就等于将共轭后的向量与转置后的H相乘。

2.2 Hermite矩阵的特殊性质除了上述基本性质外,Hermite矩阵还具有以下特殊性质:- 上三角形式:当所有非对角线元素都为0时,称之为上三角形式的Hermite 矩阵。

- 下三角形式:当所有非对角线元素都为0时,称之为下三角形式的Hermite 矩阵。

- 对角矩阵:除对角线上的元素外,其余元素均为0。

矩阵及其运算1

矩阵及其运算1

矩阵及其运算矩阵的线性运算;矩阵的转置(对称矩阵;反对称矩阵);方阵的行列式 矩阵运算注意事项:利用运算定义和运算律进行运算.注意(ⅰ)第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等时两矩阵乘积才有意义.(ⅱ)由于乘法没有交换律,在进行两个矩阵乘积时,矩阵因子的顺序不能变. (ⅲ)矩阵的乘法不满足消去律.(ⅳ)我们在做多个矩阵乘积时经常使用乘法结合律()()A BC AB C =. (ⅴ),A B 分别是,m n ns 创矩阵,则()TTTAB B A =.(ⅵ)只有方阵才定义行列式;矩阵是数表,行列式是数值,这是它们之间的本章区别. (ⅶ),A B 都是n 阶方阵时,如果AB E =,必有B A E =,当然有A B B A =分块矩阵及其运算的注意事项1.利用分块矩阵表示矩阵或进行矩阵运算只是为了表达简便.分块矩阵的运算与普通数字元素的运算法则和运算律是类似的;2.第一个矩阵列的分块方式与第二个矩阵行的分块方式必须相同,即ik A 列数必须等于kj B 的行数,这时两分块矩阵的乘积才有意义;3.由于矩阵乘法没有交换律,作分块矩阵乘法时,一定要注意子块的前后顺序不能换.即上面的ik kj A B 绝对不能写成kj ik B A .4.分块矩阵的转置不仅要将子块为元素构成的矩阵看成普通矩阵进行转置,还要将每块转置.可逆矩阵定义:设A 是n 阶方阵,如果存在n 阶方阵B ,使得AB BA E ==,称A 为可逆矩阵,称B 为A 的一个逆矩阵.唯一性:可逆矩阵的逆矩阵唯一.伴随矩阵的性质设A 是n 阶方阵,*A 是A 的伴随矩阵,则**AA A A A E ==.()ij n A a =矩阵的伴随阵*()ji A A =具有如下性质:1)**AA A A A E ==,特别地A 可逆时11*A A A-=2)*A =1-n A ;3)(*)r A =()()()1101n r A n r A n r A n ìïïïï-íïï<-ïïî==4)()A **=A An 2- (其中A 是n 阶方阵,2n >)注意 *A 的第(1,2,,)i i n = 列元素是A 的第(1,2,,)i i n = 行元素在A 的代数余子式; 求法:设()ij n nA a ⨯=,称由以A 的第(1,2,,)i i n = 行元素在A 中的代数余子式(1,2,,)ij A j n = 为第i 列元素构成的矩阵*A ()jin nA ⨯=为A 的伴随矩阵.初等变换与初等矩阵1.设A 是m n ⨯矩阵,A 左(右)乘一个m 阶初等矩阵相当于对A 作一次相应的初等行(列)变换.2.A 与B 等价当且仅当存在可逆矩阵P 与可逆矩阵Q ,使得PBQ A =.3.n 阶方阵A 可逆当且仅当A 可以写成一些初等矩阵的乘积.逆矩阵的求法:1.求可逆矩阵的逆矩阵:1*1A A A-=(用于阶数较低的具体给定的数字矩阵求逆或理论证明);2.利用定义证明矩阵可逆,或求满足给定方程的矩阵A 的逆矩阵:即 找到n 阶方阵B ,使得AB BA E ==,则A 可逆,且1AB -=.3.用初等行变换求矩阵方程AX B =(A 可逆)的求法:()()1AB E A B -−−−−→初等行变换,则1X A B -=即可求得.矩阵的秩1.设A 是一个m n ⨯矩阵,如果A 中存在r 阶子式不为零,而所有1r +阶子式(如果有的话)全为零,我们称r 为矩阵A 的秩,记为()R A 或秩()A .2. 矩阵的秩具有如下性质: (ⅰ)()0R A =当且仅当A O =; (ⅱ)()()TR A R A =;(ⅲ)n 阶方阵A 的秩()R A n =的充分必要条件0A ≠; 即n 阶方阵A 可逆的充分必要条件为()R A n =.矩阵秩的运算性质:1.()()()RA B R A R B +≤+2. ()(){}m in ,()RAB R A R B ≤3.()()R kA R A =,其中k 为非零数;4.初等变换不改变矩阵的秩.5.矩阵P ,Q 可逆,则()()R PAQ R A =.6. 设A 是秩为r 的m n ⨯矩阵,则存在m 阶可逆矩阵P 和n 阶可逆矩阵Q ,使得rE O P A Q OO ⎛⎫=⎪⎝⎭. 常用方法1.求矩阵A 的秩:利用矩阵的初等变换将矩阵A 化为阶梯形矩阵,阶梯数即为矩阵A 的秩.2.如果A 是n 阶方阵,0A ≠时()R A n =.求元素含有参数的方阵A 的秩时,先求出0A ≠时的参数取值,此时()R A n =; 对于使0A =的参数再特别讨论.矩阵基础部分习题矩阵乘法运算1.111212122212n nn n n n a b a b a b a b a b a b A a b a b a b ⎛⎫⎪ ⎪=⎪⎪⎝⎭,求n A 2. 11A λλλ⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭,求n A3. 100002000010011A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,求与矩阵A 乘积可交换的矩阵具有的形式; 4.设实矩阵111213212223313233a a a A a a a a a a ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,且TA A O =,证明A O =;5.,A B 分别是,m n n m 创矩阵,证明trAB trBA =.伴随矩阵1.A 是3阶方阵,B 是2阶方阵,且2A =-,1B =,则23A O OB=- ;*2A= .2.33A R ´Î,且()**16,det 0,AA =>求()det 2A -解:()()2*22**16,det 2,AAA A ====()3det 2(2)det 16A A -=-=-3.设A 是n 阶方阵,3A =,*A 是A 的伴随矩阵,则1*2AA--=4.设,A B 均为2阶方阵,**,A B 分别为,A B 的伴随矩阵,若3,2A B ==则O A BO ⎛⎫⎪⎝⎭的伴随矩阵为( ) A .**32OA B O ⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭;B. **23O A B O ⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭;C. **23OB A O ⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭;D. **32OB A O ⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭5. 设A 是n 阶方阵, 11101101A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,求A 的所以代数余子式之和. 方阵与行列式1.已知A ,B 都是3阶方阵,且9A =-,3A B E O +=,求B 及12A O OB -⎛⎫⎪⎝⎭.2.设矩阵2112A ⎛⎫=⎪-⎝⎭,E 为2阶单位矩阵,矩阵B 满足2B A B E =+,求B . 3. ()ij n A a =可逆,且1,A A-所以元素都是整数,证明:11A =-或解:由于行列式是取自不同行、不同列元素乘积的代数和,且1,A A -所以元素都是整数,所以1,A A -都是整数,又111,AA A A--==所以11A =-或矩阵的逆与矩阵方程1.A 是行等和矩阵(各行元素之和都相等),且A 可逆,证明:1A -也是行等和矩阵. 证明:设A 的行和为a ,则11,(0)11A a a 骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢= 珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫M M ,所以111111A a --骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢=珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫M M , 即1A -是行等和矩阵.2. ,A B 都为n 阶方阵,且A B AB +=1) 证明:A E -可逆;2)证明:A B B A =;3)如果130210002B 骣-÷ç÷ç÷ç÷=ç÷ç÷ç÷÷ç桫,求A 证明:1)由A B AB +=有()A A E B O --=,所以()A E A E B E ---=-, 即()()A E B E E --=,所以A E -可逆,且1()A E B E --=- 2)由()()A E B E E --=,有()()B E A E E --=, 所以()()()()A E B E B E A E --=--,即有A B B A =3)由1()A EB E --=-有()1110003001020000101A EB E --骣骣-鼢珑鼢珑鼢珑鼢=+-=+珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫1100102210011010001033001001002骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢珑骣鼢珑÷鼢ç珑÷鼢ç÷珑鼢ç÷鼢=+-=-珑ç÷鼢珑ç÷鼢珑ç÷鼢珑÷ç鼢桫珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑鼢珑桫桫3.已知121210121,()(),00210003A B A E A E -骣--÷ç÷ç÷ç÷-ç÷ç÷==-+ç÷ç÷÷ç÷ç÷ç÷ç桫求1()B E -- 解:由1()(),B A E A E -=-+有()(),A E B A E -=+,AB B A E --=()()2A B E B E E ---=,所以()()11()2,()2A EB E E B E A E ---=-=-4. 方阵A 满足223A A E O +-=求证:4A E +可逆,并求其逆;证明:由于223A A E O +-=,有()()425A E A E E +-=-,所以4A E +可逆,其逆为()()11425A E A E -+=--.5.,,A B A B +均为n 阶可逆矩阵,求证11A B --+也可逆,并求其逆 证明:()11,A A B B B A --+=+所以()()1111ABAB A B ----+=+,所以11A B --+可逆,且()()1111A B B B A A ----+=+.6.设A 为n 阶非零矩阵,E 为n 阶单位矩阵,30A =,则( ) A .E A -不可逆,E A +不可逆;B. E A -不可逆,E A +可逆; C. E A -可逆,E A +可逆; D. E A -可逆,E A +不可逆 7. 0kA =,求()1E A --8.设16,A XA A XA -=+ 其中100310041007A ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,求X . 9.设100020001A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭,且满足*28,A X A X A E =-求X 矩阵的初等变换1.已知()33ij A a ´=可逆,将A 的第2列加上第3列的5倍,然后第1列减去第2列的2倍得到B , 求1B A - 解:11121511B A 骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢=-珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫, 111111211151BA ----骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢=-珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫,11111211151B A ---骣骣鼢珑鼢珑鼢珑鼢=-珑鼢珑鼢珑鼢鼢珑桫桫1112112115151骣骣骣鼢 珑 鼢 珑 鼢 珑 鼢 ==珑 鼢 珑 鼢 珑 鼢鼢珑 --桫桫桫. 2.设A 为3阶矩阵,将A 的第2行加到第1行得B ,再将B 的第1列的-1倍加到第2列得C ,记110010001P ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,则 (A )1.C P AP -= (B )1.C PAP -=(C ).T C P AP =(D ).T C PAP = 【 】。

矩阵分析第一章

矩阵分析第一章

∀α∈V, k∈F, η = kα∈V
满足下面 加法运算法则 运算法则: 法则: 满足下面四 下面四条加法运算 (1)交换律:α
+ β = β + α , ∀α , β ∈ V (2)结合律:(α + β ) + γ = α + ( β + γ ), ∀α , β , γ ∈ V
(3)零元素:∃0∈V,使得
的尺寸为r×n,具有和原始数据矩阵X一样的几何结构:
cos(θ ( xi , x j ) ) = cos(θ ( z i , z j ) )
d ( xi , x j ) = d ( zi , z j )
应用矩阵来表示和求解问题的例子还有很多很多
物理、通信、电子、系统、模式 识别、土木、建筑、航空航天、 LLLL
σ i ≥ 0 称为矩阵X的奇异值,大于零的奇异值是矩阵XTX

σ 1 ≥ σ 2 ≥ Lσ r > σ r +1 = σ r + 2 = Lσ n = 0
则:
S r = diag(σ 1 , σ 2 ,L, σ r )
X = U r S rVrT
U的前r列 数据矩阵 VT的前r行
Z r = S rVrT
X = (x1 , x2 , L, xn )
的尺寸为N×n。 任务是将数据尺寸从N×n减小至M×n ( M ≤ N ),并保 持数据的几何结构不变。这里的几何结构是指: 1. 任意两个xi , xj之间的距离
d ( xi , x j ) = xi − x j
2
2. 任意两个xi , xj之间的夹角 之间的夹角 cos θ ( xi , x j ) =
a + b := ab, ∀a, b ∈ R + k + k ⋅ a := a , ∀a ∈ R , ∀k ∈ R

秩1扰动矩阵谱条件数的界

秩1扰动矩阵谱条件数的界

m a x k 2 ( A +O L U U ) , O L∈R
证秩( O L U U )= 1 .
( 2 )
这里 k ( A)= l l A I l :I I A I I 为 A的谱 条件 数 , 易 矩阵 秩 1扰动 应用 广泛 , 如g o o g l e搜索 引 擎 的 网页排 序 ( p a g e r a n k ) 问题 , 统 计 诊 断 中一 组 数 据 的 影 响分析 问题 , 对 称三对 角 矩 阵分 而治之 法计 算 特
Vo 1 . 3 1 . N o . 4
Aug 201 3
文章编号 : 1 0 0 4 -5 5 7 0 ( 2 0 1 3 ) 0 4— 0 0 3 5— 0 2
秩 1扰 动 矩 阵谱 条 件 数 的界
赖 降周 , 卢琳 璋
( 1 . 福州大 学 数 学与计算机科学学院 , 福建 福州 3 5 0 1 0 8 ; 2 . 贵州 师范大学 数学与计算机科学学院 , 贵州 贵阳 5 5 0 0 0 1 )
研 究 了矩 阵秩 1扰动 的特 征 值 问题 , 而文 献 [ 2 ] 研 究 了谱 条 件 数 的最 小 化 问题 。与 文 献 [ 2 ] 不 同 的 是, 本 文侧 重考虑 一类 特殊 的秩 1 扰 动矩 阵谱 条件 数 的上 下界 问题 。先 给 出一些 定义 和 引理 : 定义 1 设A为m× 阶复矩 阵 , A 表 示 A的共 轭 转置 矩 阵 , 矩阵A A 的 n个 非 负 特 征值 的算 术 平 方根 称为矩 阵 A 的奇 异值 , 记 为 ( A) . 显 然 ,如 果 记 A A 的 特 征 值 为 ( A)则
征值 问题等 都是 矩 阵秩 1扰 动 问题 。最 近 丁玖 - 1 ]

秩为1的矩阵的特征值的公式

秩为1的矩阵的特征值的公式

秩为1的矩阵的特征值的公式
一个秩为1的矩阵是指矩阵A的列向量线性相关,可以表示为A =
uv^T,其中u为列向量,v为行向量。

特征值是一个矩阵对于线性变换的
特定方向上的放大或缩小的因子,表示为λ。

对于一个秩为1的矩阵,
其特征值有一个特定的公式来计算。

要计算秩为1的矩阵A的特征值,首先需要找到该矩阵的特征向量。

特征向量是一个非零向量,通过矩阵乘法仅发生比例变化,即Av = λv,其中v为特征向量。

由于A是秩为1的矩阵,可以表示为A = uv^T,所
以Av = uv^Tv = λv。

根据这个等式,我们可以将v^Tv移到等式的左边,得到(A-λI)
v=0,其中I是单位矩阵。

由于v是非零向量,根据线性代数的基本原理,(A-λI)的行列式必须为0,即,A-λI,=0。

上述等式可以给出一个关于λ的方程,即特征值方程。

对于秩为1
的矩阵A = uv^T,特征值方程为,A - λI, = 0,展开可得:uv^T - λI, = 0
uv^T - λ[1 0; 0 1], = 0
[uv^T - λ, 0; 0, uv^T - λ] = 0
[u-λ,0;0,v-λ]=0
(u-λ)(v-λ)=0
由此得到两个特征值λ1=u,λ2=v。

特征值λ的两个值分别对应于矩阵A对于两个特定方向的放大或缩小因子。

在秩为1的矩阵中,只有一个非零的特征向量,因此只有一个特征值。

综上所述,秩为1的矩阵的特征值公式为,A - λI, = 0,其中A = uv^T,λ为特征值。

特征值方程的解即为特征值。

单位矩阵的算子范数为1证明 -回复

单位矩阵的算子范数为1证明 -回复

单位矩阵的算子范数为1证明-回复标题:单位矩阵的算子范数为1的证明一、引言在数学中,特别是线性代数和泛函分析领域,矩阵和算子的概念是不可或缺的。

矩阵可以看作是一个方阵,其中每个元素都代表了一个数值。

而算子则是从一个向量空间到另一个向量空间的映射。

范数则是一种测量向量或算子大小的方式。

在这个背景下,我们将会探讨单位矩阵的算子范数为1的证明。

二、单位矩阵的定义首先,我们需要了解什么是单位矩阵。

单位矩阵是一个方阵,其主对角线上的元素全为1,其余元素全为0。

例如,在二维空间中,单位矩阵如下所示:[ 1 0 ][ 0 1 ]三、算子范数的定义接下来,我们来看看算子范数的定义。

给定一个线性空间V和它的线性子空间W,以及从V到W的一个线性映射T,如果存在一个正实数p使得对于所有v∈V都有Tv ≤cp v 成立,则称c为T的连续模,记作T 。

四、单位矩阵的算子范数现在,我们可以开始讨论单位矩阵的算子范数了。

由于单位矩阵的作用是保持向量不变,因此它的算子范数应该等于1。

但是,为了严谨起见,我们还需要给出严格的证明。

五、证明过程设E为n×n的单位矩阵,那么对于任意的向量x∈R^n,有Ex=x。

因此,Ex = x 。

这就是说,单位矩阵E将所有向量都映射到与其自身等长的新向量上。

根据算子范数的定义, E 是满足以下不等式的最小正实数:Ex ≤ E * x (对于所有的x∈R^n)因为对于单位矩阵E来说,总是有Ex = x ,所以这个不等式显然成立,而且我们可以取 E =1,使得不等式成为等式。

也就是说,单位矩阵E的算子范数就是1。

六、结论综上所述,我们已经证明了单位矩阵的算子范数为1。

这个结果不仅直观,而且具有重要的理论意义。

它表明,单位矩阵是最小的非零算子,因为它将所有向量都按照原长度进行映射,没有放大也没有缩小。

此外,这个结果还可以用来估计其他矩阵的算子范数,从而进一步研究矩阵和算子的性质。

矩阵分解与数据压缩

矩阵分解与数据压缩

随着计算能力的提升和数据规模的增大,数据处理已成为现代科学和工程中一个重要的任务。

然而,处理大规模数据往往需要大量的计算资源和存储空间,这给数据的传输和存储带来了巨大的挑战。

为了解决这个问题,矩阵分解和数据压缩成为了一个重要的研究方向,它能够将原有的数据表示为更加紧凑和有效的形式。

在数据分析和机器学习领域,矩阵分解是一种常用的技术。

它通过将一个大型矩阵分解为若干个较小的矩阵的乘积,从而减少了计算和存储的需求。

最经典的矩阵分解算法之一是奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)。

SVD将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,其中一个矩阵是对角矩阵,其对角线元素称为奇异值。

通过选择较小的奇异值,并将其与原始矩阵的相关列或行相乘,可以使用更小的矩阵来近似表示原始数据。

数据压缩是指通过某种编码和解码技术,将原始数据表示为更紧凑的形式,以减少存储和传输的开销。

矩阵分解可以被看作是一种数据压缩技术,它能够将原始数据表示为较小的矩阵。

另一种常见的数据压缩方法是基于数学模型的压缩。

这种方法利用数据的特性和统计规律,通过选择合适的数学模型来表示数据,从而实现数据的压缩。

矩阵分解和数据压缩在很多领域都有广泛的应用。

在图像和音频处理中,矩阵分解和数据压缩可以将高维的图像和音频数据表示为较低维的傅里叶变换或小波变换系数,从而实现数据的压缩和去噪。

在推荐系统中,矩阵分解可以将用户和物品表示为较小的特征向量,从而实现对用户兴趣和物品特点的建模,提高推荐的准确性和效率。

在数据传输和存储中,矩阵分解和数据压缩可以减少数据传输的带宽和存储的空间需求,从而实现高效的数据传输和存储。

然而,矩阵分解和数据压缩也存在一些问题和挑战。

首先,矩阵分解和数据压缩往往需要牺牲一定的数据准确性来换取较高的计算和存储效率。

其次,矩阵分解和数据压缩算法的选择和参数设置对于压缩效果和计算效率有着重要的影响。

不同的数据类型和应用场景需要选择合适的矩阵分解和数据压缩算法。

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为了节省存储空间并且加快处理速度,需要对这类矩阵进行压缩存储,压缩存储的原则是:不重复存储相同元素;不存储零值元素。

一、相关概念
㈠特殊矩阵:矩阵中存在大多数值相同的元,或非0元,且在矩阵中的分布有一定规律。

⒈对称矩阵:矩阵中的元素满足
a ij=a ji 1≤i,j≤n
⒉三角矩阵:上(下)三角矩阵指矩阵的下(上)三角(不包括对角线)中的元素均为常数c或0的n阶矩阵。

⒊对角矩阵(带状矩阵):矩阵中所有非0元素集中在主对角线为中心的区域中。

㈡稀疏矩阵:非0元素很少(≤ 5%)且分布无规律。

二、存储结构及算法思想
1、对称矩阵
存储分配策略:每一对对称元只分配一个存储单元,即只存储下三角(包括对角线)的元, 所需空间数为: n(n+1)/2。

存储分配方法:用一维数组sa[n(n+1)/2]作为存储结构。

sa[k]与a ij之间的对应关系为:
2、三角矩阵
也是一个n阶方阵,有上三角和下三角矩阵。

下(上)三角矩阵是主对角线以上(下)元素均为零的n阶矩阵。

设以一维数组sb[0..n(n+1)/2]作为n阶三角矩阵B的存储结构,仍采用按行存储方案,则B中任一元素b i,j和sb[k]之间仍然有如上的对应关系,只是还需要再加一个存储常数c的存储空间即可。

如在下三角矩阵中,用n(n+1)/2的位置来存储常数。

对特殊矩阵的压缩存储实质上就是将二维矩阵中的部分元素按照某种方案排列到一维数组中,不同的排列方案也就对应不同的存储方案
2、稀疏矩阵
常见的有三元组表示法、带辅助行向量的二元组表示法(也即行逻辑链表的顺序表),十字链表表示法等。

1)、三元组表示法
三元组表示法就是在存储非零元的同时,存储该元素所对应的行下标和列下标。

稀疏矩阵中的每一个非零元素由一个三元组(i,j,a ij)唯一确定。

矩阵中所有非零元素存放在由三元组组成的数组中。

在此,data 域中表示非零元的三元组是以行序为主序顺序排列的。

以下看如何利用三元组表示法来实现矩阵的转置。

(1)按照b.data中三元组的次序依次在a.data中找出相应的三元组进行转置。

换句话说,按照矩阵M的列序进行转置。

为了找到M的每一列中所有的非零元素,需要对其三元组表a.data从第一行起整个扫描一遍。

由于a.data是以M
的行序为存放每个非零元的,由此得到的恰好是b.data应有的顺序。

2)、带辅助行向量的二元组表示法及十字链表表示法在下一节中学习介绍。

三、存储结构及C语言描述
1、三元组表示法
(1)按照b矩阵中的行次序依次在a.data中找到相应的三元组进行转置。

(2)快速转置:按照a.data中三元组的次序进行转置,并将转置后的三元组放到b.data中的恰当位置。

恰当位置的确定:首先计算M矩阵的每一列(即T的每一行)中非0元的个数,然后求得M矩阵每一列第一个非0元在b.data中的位置。

算法基本思想:
设置两个向量:
num[col]:第col列的非零元素个数。

cpot[col]:第col列第一个非零元在b.data中的恰当位置。

在转置过程中,指示该列下一个非零元在b.data中的位置。

1、num[col]的计算:
顺序扫描a.data三元组,累计各列非0元个数。

2、cpot[col]计算:
2)、带辅助行向量的二元组表示法及十字链表表示法在下一节中学习介绍。

四、算法的C 语言实现
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#define MAXSIZE 12500
#define OK 1
typedef int ElemType;
typedef struct
{
int i,j;
ElemType e;
}Triple;
typedef struct
{
Triple data[MAXSIZE+1];
int mu,nu,tu; //矩阵行数,列数和非0元个数
}TSMatrix;
int cpot[MAXSIZE+1],num[MAXSIZE+1];
int TransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix &T) {
T.mu=M.nu;
T.nu=M.mu;
T.tu=M.tu;
if(T.tu)
{
int q=1;
for(int col=1;col<=M.nu;++col)
for(int p=1;p<=M.tu;++p)
if(M.data[p].j==col)
{
T.data[q].i=M.data[p].j;
T.data[q].j=M.data[p].i;
T.data[q].e=M.data[p].e;
++q;
}//if
}//if
return OK;
}//TransposeSMatrix
int InPutM(TSMatrix &M)
{
printf("input nu mu tu(With a space interval)of a Matrix:\n"); scanf("%d %d %d",&M.nu,&M.mu,&M.tu); //row,colume,and tu printf("Please input the data of Matrix:\n");
for(int c=1;c<=M.tu;c++)
{
scanf("%d",&M.data[c].i);
scanf("%d",&M.data[c].j);
scanf("%d",&M.data[c].e);
}//for
return 1;
}//InPut
int PrintM(TSMatrix T)
{
printf("Matrix after transpose is:\n");
for(int c=1;c<=T.tu;c++)
{
printf("%d %d %d\n",T.data[c].i,T.data[c].j,T.data[c].e);
}//for
return 1;
}//InPut
int FastTransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix &T)
{
T.mu=M.nu;
T.nu=M.mu;
T.tu=M.tu;
if(T.tu)
{
for(int col=1;col<=M.mu;++col) num[col]=0;
for(int t=1;t<=M.tu;++t) ++num[M.data[t].j]; //记述M.data[t].j列 //非0元的个数
cpot[1]=1;
//求第col列中第一个非零元在b.data(T)中的序号
for(int col=2;col<=M.mu;++col)
cpot[col]=cpot[col-1]+num[col-1];
for(int p=1;p<=M.tu;++p)
{
int col=M.data[p].j;
int q=cpot[col];
T.data[q].i=M.data[p].j;
T.data[q].j=M.data[p].i; T.data[q].e=M.data[p].e; ++cpot[col];
}//for
}//if
return OK;
}//FastTransposeSMatrix
int main()
{
TSMatrix M,T;
InPutM(M);
//TransposeSMatrix(M,T); FastTransposeSMatrix(M,T); PrintM(T);
return OK;
}。

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