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Mathematica入門(mén)教程之Mathematica的基本語(yǔ)法特征

作者：時(shí)間：2011-11-02 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)

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Inverse[M]

計(jì)算矩陣M的逆矩陣()

Eigenvalus[A]

計(jì)算矩陣A的全部(準(zhǔn)確解)特征值

Eigenvalus[N[A]]

計(jì)算矩陣A的全部(數(shù)值解)特征值

Eigenvectors[A]

計(jì)算矩陣A的全部(準(zhǔn)確解)特征向量

Eigenvectors[N[A]]

計(jì)算矩陣A的全部(數(shù)值解)特征向量

Eigensystem[A]

計(jì)算矩陣A的所有(準(zhǔn)確解)特征值和特征向量

Eigensystem[N[A]]

計(jì)算矩陣A的所有(數(shù)值解)特征值和特征向量

在Mathematica中用LinerSolve[A,B],求解滿(mǎn)足AX=B的一個(gè)解.如果A的行列式不為零,那么這個(gè)解是方程組的唯一解; 如果A的行列式是零,那么這個(gè)解是方程組的一個(gè)特解,方程組的全部解由基礎(chǔ)解系向量的線(xiàn)性組合加上這個(gè)特解組成. NullSpace[A]計(jì)算方程組AX=0的基礎(chǔ)解系的向量表,用LinerSolve[A,B]和NullSpace[A]聯(lián)手解出方程組AX=B的全部解. Mathematica中還有一個(gè)美妙的函數(shù)RowReduce[A],它對(duì)A的行向量作化間成梯形的初等線(xiàn)性變換.用RowReduce可計(jì)算矩陣的秩,判斷向量組是線(xiàn)性相關(guān)還是線(xiàn)性無(wú)關(guān)和計(jì)算極大線(xiàn)性無(wú)關(guān)組等工作.

解方程組函數(shù)	意義
RowReduce[A]	作行的線(xiàn)性組合化簡(jiǎn)A,A為m行n列的矩陣
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