Excel中矩阵的运算
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
nxn方阵对应行列式的值
第二步,选中A4单元格,在“插入”菜单中选中“函数”菜单项:
第三步,在打开的“函数”对话框中,选中“MDETERM”函数如图2,并按“确定”按钮:
第四步,在弹出的对话框中输入矩阵所在的地址,按确定即得到行列式的值。
矩阵求和
已知
第二步,在A5单元格中输入公式:=A1+El,按回车,这时A5中显示数字7;
第三步,选中A5单元格,移动鼠标至其右下角,鼠标形状变为黑色十字时,按下鼠标左键往右拖至C5,B5和C5中分别显示一3.3。同样的方法选中A5:C5,往下拖至A7:C7,便得到A+B的值。
矩阵求逆
第一步,在A1:C3中输入矩阵A;
第二步。选中A5:C7,“插入”→“函数”→“MINVERSE”→“确定”:
第三步,在“array”项中输入A1:C3,按F2,同时按CTRL+SHIFF+ENTER即可如图6。
5矩阵转置
第一步,在Al:C3中输入矩阵A,并选中;
第二步,“编辑”→“复制”;
第三步,选中A5,“编辑”→“选择性粘贴”→“转置”→确定”。
矩阵求秩
6.1矩阵秩的概念
定义设A是mxn矩阵,从A中任取k行k列(k≤min(m,n)),由这些行、列相交处的元素按原来的次序所构成的阶行列式,称为矩阵A的一个k阶子行列式,简称k阶子式。
定义矩阵A的所有不为零的子式的最高阶数r称为矩阵A的秩,记作r(A),即r(A)=r。
6.2矩阵秩的数学求法
6.2.1行列式法:即定义从矩阵的最高阶子式算起,计算出不等于零的子式的最高阶数r,此r即为该矩阵的秩。
6.2.2行初等变换法:用初等行变换化矩阵为阶梯形矩阵,此阶梯形矩阵非零行的行数r就是该矩阵的秩。
6.3利用EXCEL求矩阵秩
方法一,根据矩阵秩的定义,可以求所有不为零子式的最高阶数。
求矩阵A的秩.
4
阵A的秩为4。若|A|为零,求所有阶数为3的子式的值。若存在阶数为3的子式的值不为零,则矩阵A的秩为3,否则继续求所有阶数为2的子式的值,依次类推。步骤如下:第一步,按照上面所介绍利用EXCEL求矩阵行列式的方法求|A|的值
IAI=0.则说明该矩阵的秩小于4;
第二步,取第二、三、四行,第一、二、四列,位于这些行、列相交处的元素所构成的三阶行列式
方法二,从解方程组的角度去求矩阵的秩
若A是满秩的,则齐次方程组AX=0只有零解,否则就有非零解。从这一思想出发可以得出另外一种求矩阵秩的方法。在讲这个方法之前。我们先介绍用EXCEL去解方程组。
然后利用EXCEL提供的“规划求解”功能,求得的结果就是线性方程组的解。
下面是就如何在“规划求解”过程中得到矩阵A的秩给出具体的步骤。
其步骤是:
第一步,用“规划求解”工具解线性方程组A X=O,如果在“规划求解结果”中出现提示“[设置目标单元格]的值未收敛”,则表示A的秩<n,也即齐次方程组有非零解。则转入第二步。否则停止计算:
第二步,在“规划求解结果”中选“恢复为原值”,然后在“规划求解参数”中增设约束之后再转第一步;
第一步,以所给矩阵作为系数矩阵A,用刚才所说的方法求解齐次方程组A X=O,结果提示“[设置目标单元格]的值未收敛”。
第二步,恢复为原值后,增设约束X4=-1,再用方法2求解,结果提示仍然是“[设置目标单元格]的值未收敛”。
第三步,再恢复为原值,再增设约束x3=1,用方法2求解,提示为“规划求解找到一解,可满足所有约束及最优状况”。
则A的秩r(A)=2,此时X的存放区域中的数值0,1,1,-1就是使A的列向量的线性组合为0的组合系数.即线性代数教材中的λ1,λ2,λ3,λ4。
如果仅仅是检查一个n阶矩阵是否满秩,采用矩阵运算的求逆就要方便得多。
矩阵乘积
当矩阵很大并且乘积矩阵数目很多的时候,人工求其乘积工作量会很大,如果不细心很容易出错,所以找到一种利用计算机去计算矩阵乘积就显得非常必要。也有很多计算机爱好者用编程的方法去实现,也是不错的方法,但是编程也要一定的时间,我们不如直接利用EXCEL提供的函数直接去求来得快捷和方便。
在EXCEL中有专门用于矩阵乘积的函数MMULIT(arrayl,array2,>),可以比较快速地得到两个矩阵的乘积矩阵。
第一步,分别在A1:C3区域和E1:G3区域中输入A和B如图7:
第二步,选中A5:C7区域,“插入”→“函数”→“MMULT”;
第三步,在arrayl中输入A1:C3,在array2中输入E1:G3;
第四步,按7
矩阵特征向量和特征值
设A是n阶矩阵,如果存在数入及非零的n维向量X,使得
AX=λX(7.1)
成立,就称入是矩阵A的特征值,X是矩阵A属于特征值λ的一个特征向量。如何求λ的值,由(7.1)可推出
|A-λE|=0(7.2)