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m×n的矩阵a的转置的维数
a×a的转置
等于什么?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
什么是
矩阵
答:
另类加法可见于矩阵加法.若给出一
矩阵 A
及一数字 c,可定义标量积 cA,其中 (cA)[i, j] = cA[i, j]。 例如 这两种运算令 M(m, n, R) 成为一实数线性空间,
维数
是
mn
.若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等,则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是
m×n
矩阵和 B 是
n×
p矩阵,...
为什么向量空间的基础解系只能选择线性独立的向量?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
为什么
矩阵A
只有
n
个线性无关的特征向量?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
矩阵的
秩是什么意思啊?
答:
今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr (亦纪作 AT 或 tA),即 Atr[i...
什么是
矩阵
答:
另类加法可见于矩阵加法.若给出一
矩阵 A
及一数字 c,可定义标量积 cA,其中 (cA)[i, j] = cA[i, j]。 例如 这两种运算令 M(m, n, R) 成为一实数线性空间,
维数
是
mn
.若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等,则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是
m×n
矩阵和 B 是
n×
p矩阵,...
矩阵A
不满秩,那么矩阵A有零特征值吗?
答:
今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr (亦纪作 AT 或 tA),即 Atr[i...
矩阵的
特征值与特征向量是什么关系?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
为什么
矩阵
有
n
个线性无关的特征向量?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
矩阵A
有
n
个线性无关的特征向量,有什么意义?
答:
这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk,则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。矩阵 A 代表的线性代数的映像
的维数
称为 A
的矩阵
秩。矩阵秩亦是 A 的行(或列)生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置
是由行列交换角式生成的
n×
m 矩阵 Atr ...
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