常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、三角 形矩阵等,这类特殊矩阵在线性代数中具有通用性;还 有一类特殊矩阵在专门学科中有用,如有名的希尔伯特 ( Hilbert)矩阵、范德蒙( Vandermonde)矩阵等

【引例】求下列三阶线性代数方程组的近似解 2x1-5x2+4x3=5 x1+5x2-2x3=6 x1+2x2+4x=5 MATLAB程序为: A=2-54:15-2;-124] b=[5;6;5] X=A\\b

如果线性方程组的系数行列式不为零,即det(A)≠0, 则该方程组有唯一解。由克莱姆(cramer)法则,其解为 det() (i=1,2,…n det(A) 这种方法需要计算n+1个n阶行列式并作n次除法,而每个 n阶行列式计算需作(n-1)n!次乘法,计算量十分惊人

工程实际计算中，线性方程组的系数矩阵常常具有对 称正定性，即其各阶顺序主子式及全部特征值均大于零。 矩阵的这一特性使它的三角分解也有更简单的形式，从而 导出一些特殊的解法，如平方根法与改进的平方根法

2.1 Matlab简介 MatlabCleve的首创者 Moler博士在数值分析,特 别是在是指线性代数的领域中很有影响。 Matlab(Matrix Laboratory,即矩阵实验室) Matlab于1984年推出了正式版本。后来 Moler组建 了一个名为 MathWorks的软件开发公司( http: //www. mathworks. com)专门扩展并改进 Matlab. 1998年推出5.3版。2000年11月6日推出最新版本 Matlab 6. 0

一、与线性代数有关的matlab指令 二、解线性方程组 三、多项式 四、数据分析函数 五、泛函指令 六、信号处理 七、系统分析

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

1.2.1 线性空间基本概念 1.2.2 矩阵特征值与谱半径 1.2.3 对称正定矩阵 1.2.4 向量范数与矩阵范数 1.2.5 内积与内积空间 1.2.6 矩阵标准型

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