1.矩阵的阶子式 2.矩阵的秩 3.满秩矩阵 4.降秩矩阵

矩阵的秩是矩阵的一个重要的数字特征。 显然,若两个矩阵有相同的秩,则这两个矩 阵有相同的标准形,从而等价;反之,若两个 矩阵等价,则它们的秩相同。即有:

第二章4矩阵的运算 2.4.1矩阵运算的定义 定义(矩阵的加法和数乘)给定两个mn矩阵 [a1a12an [b1b12…b A= a21 a22 a2n B= b21b22…b2 : : Lamt am22a bmbm2b A和B加法定义为

9.1 矩阵为什么稀疏 123 9.2 创建和转换稀疏矩阵 123 9.3 稀疏矩阵运算 126 9.4 稀疏矩阵的特例 128 9.5 系数阵为稀疏矩阵的线性方程组 129

第一节矩阵位移法的概念 第二节单元刚度矩阵 第三节结构刚度矩阵 第四节坐标转换矩阵 第五节非结点荷载的处理 第六节矩阵位移法的解题步骤 第七节结构分析的计算机方法简介

7.2 通路、回路、图的连通性 ▪简单通(回)路, 初级通(回)路, 复杂通(回)路 ▪无向连通图, 连通分支 ▪弱连通图, 单向连通图, 强连通图 ▪点割集与割点 ▪边割集与割边(桥) 7.3 图的矩阵表示 ▪无向图的关联矩阵 ▪有向图的关联矩阵 ▪有向图的邻接矩阵 ▪有向图的可达矩阵

命题如果n维空间V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则A在任一不变子空 间M上(的限制)的矩阵相似于对角矩阵。 证明若V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则V可以分解为特征子空间的直 和。记A的所有特征值为,2,2,则V=V4V,取M=nV, 断言M=M1M2⊕M,首先要证明

投影矩阵与Moore-Penrose逆  投影算子与投影矩阵  正交投影算子与正交投影矩阵  投影矩阵与广义逆矩阵

矩阵函数的另外一种计算方法  利用零化多项式计算矩阵函数 矩阵微分方程  矩阵的微分和积分  一阶线性齐次常系数微分方程组  一阶线性非齐次常系数微分方程组

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约简的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性