一、数值型行列式的计算题一：对于2、3阶行列式，可以直接使用对角线之和来计算： 对于2、3阶行列式，也可以使用n阶行列式的性质或者展开公式来计算：利用行列式性质5：第二行 * 3，加到第一行上；第二行 *2，加到第三行上题二：解法一：利用性质5：第1列，加上第2列；第1列，加上第3列.....第1列，加上第n列，其它行列式的值不变，可以得到第1列的值是相等的。利用性质3，提取公因子：结果
1、写在前面我表示很难过，曾经线代，矩阵学的也不算太差，可惜太久没用，导致现在连最基本的行列式都不会了。以后还是要多用，多用，多用，重要的事情说三遍。2、行列式的计算准则定义：n阶行列式等于所有取自不同行不同列的n个元素的乘积的代数和，这里是1,2，...，n的一个排列，每一项都按下列规则带有符号：当是偶排列时带有正号，当是奇排列时带有负号。这一定义可写成这里表示对所有n级排列求和，表示排列的逆序
正文共：3266 字 31 图 预计阅读时间： 9 分钟本文目录：1. 前言
1.1 基本介绍1.2 运行环境2. 函数清单3. 案例讲解
3.1 Numpy.linalg3.2 Numpy.matlib1.前言1.1 基本介绍NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，Nu
输出
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2018-11-21 23:13:00
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一、具体行行列式的计算
1.如果行列式某一行或者某一列有很多0元素，则可以按照0元素多的那一行或者0元素多的那一列展开。
第一列有很多0元素，所以此行列式按照第一列展开。
未完待续。。。
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2020-07-23 23:00:00
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一、numpy用NumPy快速处理数据NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：矩阵运算jupyter快捷键1、ndarray 对象ndarray 实际上是多维数组的含义。在 NumPy 数组中，维数称为秩(rank)，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy 中，每一个线性的数组称为一个轴(axes)，其实秩就是描述轴的数量。创建数组# 引入num
概念行列式是行数和列数相等的数字阵列，本质是一个数。n阶行列式&完全展开式是所有取自n阶行列式不同行不同列的n个元素的乘积之和逆序数从左到右依次选定数，选定数后面的一个数比选定数小则算作一个逆序，一个排列的逆序总数称为逆序数偶排列逆序数为偶数的排列行列式性质行列式运算性质行列式转置，行列式值不变两行（或列）互换位置，行列式值变号某行（或列）有公因子k，可把k提出行列式记号外如果行列式某行（
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2023-09-08 22:57:35
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线性代数：矩阵：矩阵有三种类型：1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列)3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法，直接用A,B同位置的数加减就行，不过两个矩阵的形态要相同矩阵的乘法，A x B ，A的列数一定要和B的行数相等，例如:如图，
Numpy支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。官方：http://www.numpy.org/使用前安装该模块：使用pycharm可以进入 Settings-> Project ->Project Interpreter -> 点击右侧，绿色加号在出来的搜索框输入Numpy -> 点击下面的Install Package 等待提示安装成功即
从形式上看，n阶行列式就是每行和每列都包含n个数的一种式子，它的最终结果是一个数字，也就是一个由n!个项相加减构成的多项式的最终结果。行列式的起源是对多元一次方程组的求解。行列式的结果D可以看成是按照某一行或者某一列展开的结果，展开的过程就是该行（列）中的每个数乘以每个数对应的代数余子式的结果再相加。按照第j(1<=j<=n)列展开的具体公式如下：行列式所涉及到的运算有转置，相加，系数
版本一：/*********************************************思路：对行列式进行初等变换，将某一列化至只有一个非零数交换完毕之后产生新的数组和维度，递归执行determinant，当维度为2时，计算该行列式的值，返回这个值回溯返回最终结果*********************************************/#inc...
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2022-02-24 15:19:07
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与西电大佬一起完成 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int oj(int n) { if(n%2!=0) return 1; else return 0; } int jc(int n) { int ans1=1; for(int i=1;i ...
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2021-10-02 17:34:00
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版本一：/*********************************************思路：对行列式进行初等变换，将某一列化至只有一个非零数交换完毕之后产生新的数组和维度，递归执行determinant，当维度为2时，计算该行列式的值，返回这个值回溯返回最终结果*********************************************/#inc...
原创
2021-06-29 14:06:11
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Numpy数值计算基础Numpy数值计算基础：Numpy数据对象ndarrayNumpy的特点：1.数组的维数及属性：2.数组创建：3.数组的数据类型：4.生成随机数：5、通过索引访问数据1、一维数组的索引2、多维数组的索引变换数组的形态Numpy矩阵与通用函数：1.创建Numpy矩阵2.认识ufunc函数利用Numpy进行统计分析读写文件排序 Numpy数值计算基础：在python中，list
定义 对于一个 \(n\) 阶方阵 \(A\)，其行列式 \(|A|\)（也写为 \(\det A\)）定义为： \[ \sum_p(-1)^{\tau(p)}\prod_{i=1}^n a_{i,p_i} \] 其中 \(\sum_p\) 表示对 \(1,2,\cdots,n\) 的所有全排列 \ ...
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2021-08-15 17:13:00
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from numpy import *
print(random.rand(4,4)) #4*4随机数组
randMat=mat(random.rand(4,4)) #mat()将数组转化为矩阵
print(randMat) Numpy提供了两种基本的对象：ndarray (n-dimensional array object)数组ufunc  
行列式
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2021-08-19 13:02:11
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文章目录1. 计算矩阵的行列式2. 求解逆矩阵3. 计算特征向量和特征值4. 矩阵的奇异值分解5. 求解线性方程组 NumPy 的线性代数子模块（linalg）提供了 20 余个函数，用于求解行列式、逆矩阵、特征值、特征向量，以及矩阵分解等。SciPy 的线性代数子模块（同样名为 linalg）更为庞大，提供了超过一百个函数。两个 linalg 子模块的同名函数基本保持了相同的功能，有些函数可能
靠人不如靠己，准备做自己得MathLib,在学校的时候，就想过把数学数理的东西都计算机化。但一直没有时间去做这件事情，如今认为空余 时间比較闲，就做做这件事情，先从线性代数開始，毕竟这里面的非常多算法。实际共走中都实用到。在做这些算法的过程中。也体会到了：数学中的东西不是没实用，而是你没用到。以下的
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2017-08-14 20:00:00
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线性代数真难，而且这个学期就要结课。学到现在（矩阵的分块之前），个人感觉最难的还是行列式的计算。哎哎。这些东西很有套路性，经过一番学习后，我就来总结一下 $\left| {\begin{array}{*{20}{c}} {x1}&t&t& \cdots &t\ t&{x2}&{}&{}&{}\ t& ...
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2021-10-22 11:00:00
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