问题标签 [determinants]
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matrix - 确认我了解矩阵行列式
基本上,在过去的几周里,我一直在努力加深对矩阵数学的理解,在阅读(和重新阅读)许多数学文章和文档之后,我认为我有足够的理解,但我只是想确定一下!
我最终得到的定义是:
请让我知道我的理解中的任何漏洞?
来源
http://en.wikipedia.org /Cofactor_(linear_algebra) & /Minor_(linear_algebra) & /Determinant
http://easyweb.easynet.co.uk/~mrmeanie/matrix/matrices.htm
http://www。 geometrytools.com/Documentation/LaplaceExpansionTheorem.pdf (最有帮助的)
计算机图形的几何工具(这可能缺少页面,我有完整的副本)
c++ - Boost 库,如何从 lu_factorize() 中获取行列式?
我正在尝试使用 boost c++ 库计算行列式。我找到了下面复制的函数 InvertMatrix() 的代码。每次我计算这个逆时,我也想要行列式。通过从 LU 分解中乘以 U 矩阵的对角线,我很清楚如何计算。有一个问题,我能够正确计算行列式,除了符号。根据旋转我得到的符号不正确的一半时间。有没有人对如何每次都获得正确的标志有建议?提前致谢。
在这里,我插入了计算行列式的最佳方法。
结束我的部分代码。
matlab - 如何在 MATLAB 中求解行列式?
作为一个简单的例子,假设你有这个矩阵:
并且您需要求解omega
满足条件的值det M = 0
。你如何在 MATLAB 中做到这一点?
这肯定很简单,但我还没有找到这个功能。
java - Java逆矩阵计算
我正在尝试在 Java 中计算逆矩阵。
我遵循伴随方法(首先计算伴随矩阵,然后转置该矩阵,最后将其乘以行列式值的倒数)。
它适用于矩阵不太大的情况。我已经检查过,对于大小为 12x12 的矩阵,可以快速提供结果。但是,当矩阵大于 12x12 时,完成计算所需的时间呈指数增长。
我需要反转的矩阵是 19x19,而且需要太多时间。花费更多时间的方法是用于计算行列式的方法。
我正在使用的代码是:
有人知道如何更有效地计算大矩阵的行列式吗?如果没有,有谁知道如何使用其他算法计算大矩阵的逆?
谢谢
algorithm - 找到矩阵行列式的最佳算法是什么?
谁能告诉我找到大小矩阵行列式值的最佳算法是N x N
什么?
matlab - matlab精度行列式问题
我有以下程序
上述系统的解析解,以及用 fortran 编写的同一程序给出的 omegan 值等于 16.3818 和 32.7636(fortran 值;解析略有不同,但它们在某处)。
所以,现在我想知道......我哪里错了?为什么 matlab 没有给出预期的结果?
(这可能是非常简单的事情,但它让我头疼)
c# - 在 C# 中计算 NxN 矩阵行列式
你如何计算 NxN 矩阵 C# 的行列式?
python - 在不使用 scipy.linalg.det 的情况下使用 Python 解决行列式的代码
描述(这是一个 hwk 问题):
我不知道从哪里开始。我计划使用拉普拉斯扩展,但我不确定如何为 nxn 矩阵实现它。任何帮助,将不胜感激。
注意:我已经有了一个为 nxn 矩阵生成随机矩阵的函数。计算的时间也不成问题。我唯一遇到的问题是如何计算行列式。
不得不删除我的班级政策的问题描述 b/c。
matlab - MATLAB中巨大矩阵的行列式
从一个模拟问题,我想在 MATLAB 中计算 1000x1000 的复杂方阵。由于这些值是指贝塞尔函数的值,因此矩阵一点也不稀疏。
由于我对行列式相对于某些参数(在我的情况下搜索的特征函数的能量)的变化感兴趣,因此我通过首先搜索所研究范围的重新缩放因子然后计算行列式来克服目前的问题,
现在这是一个非常尴尬的解决方案,仅适用于最大 500x500 的矩阵尺寸。
有人知道这个问题的一个很好的解决方案吗?与 Mathematica 的接口原则上可能有效,但我对可行性表示怀疑。先感谢您
罗伯特
编辑:我没有找到计算问题的方便解决方案,因为这需要更改为更高的精度。相反,我用那个
也就是说,当我对 k 进行推导时
所以我至少有关于k的行列式的对数的变化。从问题的物理背景,我可以得出对 A 的约束,这最终给了我一个对我的问题有效的解决方法。不幸的是,我不知道这种解决方法是否可以推广。
c# - 如何计算矩阵行列式?n*n 或 5*5
每个人。我需要找到矩阵n*n
(或5*5
)行列式。我有一个从 Pascal 翻译的函数,但是有INDEX OUT OF RANGE EXCEPTION
. 有人可以帮我吗?
这是我的代码:
感谢任何帮助。