三阶行列式

1.二阶行列式: (1)什么是二阶行列式呢? 定义:由4个数排成的二行二列的数表a11 a12 a21 a22 规定a11a22 - a12a21,a11a22 - a12a21就是数表a11 a12 a21 a22 的二阶行列式 (2)二阶行列式怎么计算它呢? 想要知道二阶行列式是怎么计算的,首先,先引入我们平常用消元法求解二元方程组的步骤 a11X1+a12X2=b1    ......1式 a21X1+a22X2=b2    ......2式 1式 * a22得:a11a22X1+a12a

#include<iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int print() { cout<<"************************************************"<<endl; cout<<"* 欢迎使用本软件 *"<<endl; cout<<"*****************

一.什么是线性代数 在中学学过的一元一次方程如下: ax=b 这种一一元一次方程的发展方向有两个, 一是元的数量不变,次数增加,就成了高次方程.这种高次方程,我们比较关心的是它的根.在代数学上的体现就是多项式理论,尤其是因式分解. 二是元的次数不变,增加元的个数和方程的个数,这就引出了线性议程组.在求解线性议程组的过程中,引入了线性代数的一些主要概念,如行列式,矩阵,向量. 在高次方程,本质上有一个过渡,就是特殊的二次齐次函数,也就是二次型.在研究二次型的过程中,又引入了特征值和特征向量. 这个

一.            一点基础数学知识 现在硕士都快毕业了,反而将自己的许多数学知识忘的差不多了,所以,现在决心再捡起来,以补齐自己的数学短板,为以后的研究做好铺垫吧.现在结合自己学习SVM.MLC.ANN等机器学习方法来回顾以前的数学知识以及补充新的数学知识. 在SVM中,首先面临的问题是计算样本点到分类超平面的距离,现在就从最简单的点到直线的距离.点到平面的距离等内容开始回顾. 1)  点到直线的距离计算公式 假设直线L的方程为: 那么,点(x0,y0)到直线L的距离为d 如点(2,2

2.1 n阶行列式的定义 1 二三阶行列式行下标.列下标的特点 行下标是从1到3,列下标是1-n的所有排列 是几项的代数和 是n!个项的代数和 每一项是什么 来自不同行不同列的项的乘积 每一项的符号 相应的列下标的奇偶性 2 n阶行列式的定义 n阶行列式是一个数值,是n!项代数和,每一项取自不同行不同列的n个元素乘积

这个分为两部分,先是写出了C实现计算三阶行列式,然后过了一段时间突然有了思路才写下了10阶内这段代码.真怀念那段写代码的日子. 一:C实现计算三阶行列式 最近高数课在上线性代数,二阶的还能口算,三阶的有点麻烦,想陆陆续续地把公式都用C来实现.因为二阶的行列式如果用C来写就是一句话:val=det[0][0]*det[1][1]-det[0][1]*det[1][0];太简单了这里就不写了,主要写关于三阶的.只要把这个三阶行列式里每一个元素打进去就能算出值来了.过两天再写余子式的展开. 1 #in

1.行列式 1.1二阶与三阶行列式 二阶行列式=  a * d - b * c 三阶行列式= a11*a22*a33+a12*a23*a31+a13*a21*a32 -a31*a22*a13-a32*a23*a11-a33*a21*a12 //三条线减三条线 1.2 全排列及逆序数 1,2,3   全排列:1,2,3  1,3,2  2,1,3  2,3,1  3,1,2  3,2,1 全排列总数为:3*2*1 = 3! 逆序数:两个元素的大小关系和位置关系不符合及存在一个逆序(一般默认从小到大

学过线性代数我们都知道,对于矩阵,很容易理解,它就是一个数表!但是对于行列式,就是一个数!我们自然会问,这个数到底是个神马玩意呢?为什么它就这么定义计算式呢? 线性代数中,我们知道给定的$n$阶方阵$A=(a_{ij})_{n\times n}$,其行列式的计算公式就定义为 detA=∑σ∈Snτσ∏i=1naiσ(i)(*) 其中$\tau_{\sigma}$是置换$\sigma$的符号,定义为 τσ=(?1)k 其中$k$为置换$\sigma$分解为不想交对换的分解式中对换的个数. 那么(*

利用向量积(叉积)计算三角形的面积和多边形的面积: 向量的数量积和向量积: (1)  向量的数量积   (1)  向量的向量积 两个向量a和b的叉积(向量积)可以被定义为: 在这里θ表示两向量之间的角夹角(0° ≤ θ ≤ 180°),它位于这两个矢量 所定义的平面上. 向量积的模(长度)可以解释成以a和b为邻边的平行四边形的面积.求三角形ABC的面积,根据向量积的意义,得到: a=axi+ayj+azk; b=bxi+byj+bzk; a×b=(aybz-azby)i+(azbx-axbz)j