哪些矩阵存在逆矩阵？

很久没有写过C语言,今天写了一个关于矩阵的算法 完整代码如下: #include<atlstr.h> #include<iostream> #include<string> using namespace std; //创建矩阵 float **Creat(int n) { float **array=new float*[n]; for(int i=0;i<n;i++) { array[i]=new float[n]; } printf("请输入矩阵:

题目:noyj774 用代数余子式求逆矩阵方法: 若现有矩阵A,要求其逆矩阵: 若|A|==0,则其不存在逆矩阵: 若|A|!=0,其逆矩阵A^-1==*A/|A|:其中*A为其伴随矩阵: 伴随矩阵的求法: *A[j][i]==|M[i][j]|,其中M[i][j]为A[i][j]的代数余子式: 即*A1[i][j]==|M[i][j]|,再将*A1转置得到*A: 代码: #include<bits/stdc++.h>#define MAXN 10#define MAX 100000000#d

编者按:想要机器学习,线性代数必要先行,至于为何,不如看看这篇文章,肯定会有所启发的.同时本站推荐MIT Strang的线性代数公开课:http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html,同时推荐他的两本教材(号称北美最流行):<Introduction to Linear Algebra>, 4th Edition by Gilbert Strang, <Linear Algebra and Its Applications>, 4th

一.概述 Erasure Code可以应用于分布式存储系统中,替代多份数据拷贝的数据冗余方式,从而可以提高存储空间利用率.此外,Erasure code还可以应用于传统RAID系统中,增加数据冗余度,支持多块盘同时发生故障,从而可以提高数据可靠性. 采用范德蒙矩阵可以构建Erasure code(关于范德蒙矩阵的编解码方法,可以参考文章<基于范德蒙矩阵的Erasure code技术详解>),其生成矩阵表示如下: 采用范德蒙矩阵作为编码矩阵的问题在于算法复杂度太高,其解码算法复杂度为O(n^3)

原文:理解矩阵(三) 理解矩阵(一) 理解矩阵(二)        这两篇文章发表于去年的4月.在第二部分结束的时候,我说:       “矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基的描述.而 作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去.而且,变换点 与变换坐标系,具有异曲同工的效果.线性代数里最有趣的奥妙,就蕴含在其中.理解了这些内容,线性代数里很多定理和规则会变得更加清晰.直觉. 这个留在下一篇再

矩阵革命-理解矩阵线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙.比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人,后无来者”的古怪概念,然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热闹,可就是压根看不出这个东西有嘛用.大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕:连这是个什么东西都模模糊糊的,就开始钻

在说明Hill加密之前要先复习线性代数的知识,主要是关于矩阵的一些运算和概念. 一.矩阵的逆: 定义方阵M的逆矩阵应该满足M*M^-1==I,其中I是单位矩阵,比如: 但是这个地方是对英文字母进行加密,所以矩阵中的数字都是模26的值,比如:   *  = 这个地方结果就应该mod26, 最后结果就是: 那么上面两个相乘的矩阵就互为逆矩阵. 这个地方要多说一下密码学中的mod运算,数学中-5%26结果肯定是-5,但是这个地方我们取值只能在0-25之间,所以-5%26的结果应该是21. 求解一个方阵

转自:http://blog.csdn.net/perfumekristy/article/details/8119861 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则.建立向

矩阵的逆: 逆矩阵的定义: 类比于我们在研究实数的时候回去讨论一个数的倒数,对应的,在矩阵运算中,当AB = I的时候,A,B互称为逆矩阵,这里的I类似实数中的1,表示单位矩阵,即对角线是1其余位置是0的n x n的矩阵. 逆矩阵的唯一性: 逆矩阵是像实数的倒数一样唯一存在的么?我们不妨简单地证明一下.假设A的两个逆矩阵是B,C.根据定义我们有AB=I,AC=I,结合基本的矩阵运算法则,容易看到B=C=IA^-1,由此能够看到逆矩阵是唯一存在的. 如何求解逆矩阵: 如何求解逆矩阵这个问题其实能够