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利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩可方便地 数讨论线性方程组Ax=b的解其结论是: 定理2n元齐次线性方程组Amnx=0有 非零解的充分必要条件是系数矩阵的秩R(4)
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线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:
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3.1消元法 3.2矩阵的秩线性方程组可解的判别法 3.3线性方程组的公式解 3.4结式和判别式
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线性方程组 一、齐次线性方程组
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在实际应用中计算机采用的解线性方程组并 不用克莱姆法则,而是采用高斯消元法。 高斯消元法其实就是中学里学的加减消元法 的推广,现在我们将其用在m个方程n个未知 元的一般情况。 消元法的基本思想是通过消元变形把方程组 化成容易求解的同解方程组
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一、齐次线性方程组解的结构 二、非齐次线性方程组解的结构
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第一章 行列式 §1.1 行列式的概念 §1.2 行列式的性质 §1.3 行列式的展开计算 §1.4 Cramer 法则 第二章 矩阵运算 §2.1 矩阵的概念 §2.2 矩阵的线性运算及乘法运算 §2.3 转置矩阵及方阵的行列式 §2.4 方阵的逆矩阵 §2.5 分块矩阵 第三章 初等变换与线性方程组 §3.1 初等变换化简矩阵 §3.2 初等矩阵 §3.3 矩阵的秩 §3.4 求解线性方程组——Gauss 消元法 第四章 向量组的线性相关性 §4.1 向量组的线性相关性 §4.2 向量组的极大线性无关组及秩 §4.3 向量空间介绍 §4.4 线性方程组的解的结构 第五章 特征问题及二次型 §5.1 方矩阵的特征值与特征向量 §5.2 方阵 A 相似于对角矩阵 §5.3 二次型的标准形 §5.4 正交变换化二次型为标准形 §5.5 二次型正定性
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在阶数较大、系数阵为稀疏阵的情况下,可以采用迭代法求解线性方程组。用迭代法 (Iterative Method)求解线性方程组的优点是方法简单,便于编制计算机程序,但必须选取合 适的迭代格式及初始向量,以使迭代过程尽快地收敛。迭代法根据迭代格式的不同分成雅 可比(Jacobi)迭代、高斯塞德尔(Gauss-Seidel-)迭代和松弛(Relaxation)法等几种
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在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题
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一、线性方程组的表达式 1.一般形式 2.增广矩阵的形式
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