读后感范文网对称矩阵，反对称矩阵是什么样子的？
对称矩阵和反对称矩阵都是方阵。
对称矩阵是指矩阵的转置等于其本身，即矩阵A的转置矩阵等于矩阵A本身，它的主对角线对称。
而反对称矩阵则是指矩阵的转置等于其相反数的负数，即矩阵A的转置矩阵等于矩阵A的相反数的负数，它的主对角线为0，且非对角线上的元素满足a_ij = -a_ji的关系。
对称矩阵和反对称矩阵在线性代数和物理等领域具有重要应用。
对称矩阵和反对称矩阵是矩阵论中的两类特殊矩阵，除此之外，还有很多其他类型的矩阵，如奇异矩阵、正定矩阵等。
在实际应用中，矩阵作为数学工具被广泛应用于工程、物理、计算机科学等领域，如卷积神经网络以及物理模拟中的矩阵变换等。
为什么李永乐的线代不讲正交矩阵？
你好，李永乐的线性代数视频系列主要是针对高中数学的线性代数内容进行讲解的，而正交矩阵是线性代数的进阶内容，一般涉及到高等数学或者大学线性代数课程中才会详细讲解。由于视频的篇幅和难度限制，李永乐可能选择了更基础的线性代数知识点进行讲解，而没有涉及到正交矩阵的内容。
设A为实对称矩阵。则A为正定矩阵的充分必要条件是 详情见图片
- 选（B)，这是定理。（D）是充分的，但不是必要的。
c编程：正定对称矩阵求逆（变量循环重新编号法）不理解，求大神解释一下。谢谢
- 具体算法如下for(int k=0; k n; k++){ for(int i= 0; in; i++) { double ai0 = a[i*(i+1)2]; if(i=n-k-1) a0[i]= -ai0a00; else a0[i]= ai0a00;for(int j =1;j=i;j++) { a[(i-1)*i2+j-1]=a[i*(i+1)2+j]+ai0*a0[j]; } for(i=1; i n; i++) { a[(n-1)*n1+i-1]= a0[i]; } a[n*(n+1)2-1]=1.0a00; }}
- 理解，求大神解释一下。谢谢
简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储
- 1.简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储。若无向图G有n个节点，其邻接矩阵为 A[1..n, 1..n]，且压缩存储在B[1..n(n-1)2]。若按行压缩存储对称的上三角元素，则当n=10时，边（v6,v3讥罚罐核忒姑闺太酣咖）的信息存储在（）A. B[18] B. B[19] C. B[20] D. B[21]
- 因为有n个顶点,所以有n*n讥罚罐核忒姑闺太酣咖个元素,2*e个非零元素（无向图,对称）,所以有n*n-2*e个零元素.
是a为几阶实对称矩阵，就有几个特征值吗？还是要看a的秩？
- 3阶矩阵一定有3个特征值,这是因为特征方程 |入E-A|=0 为一元3次方程,一定有3个根,只是有可能有重根.故这3个特征值可能有相同的.每个特征值都有无穷多个特征向量,每个特征值对应的特征向量构成一个线性空间,其维数（极大线性无关向量数,也就是从该特征值的这些特征向量中能找到的最多的线性无关向量个数）不超过特征值重数（就是该相同特征值有几个）.简单的,3个互补相同的特征值入1,入2,入3,对应各自1维特征向量空间,即入i 对应所有特征向量为k*αi ,i=1,2,3.若有2重特征值入1,入1,入2,则入1对应特征向量空间可能为1维也可能为2维,入2对应特征向量空间为1维.
五阶对称矩阵A，当r（A*）=0时，其基础解系的解向量至少有几个?
- 如题，A*=0，所以秩小于n-1=4，也就是说秩r最大为3解向量=5-r=2，至少有两个对吗?求指教
- A为3阶实对称矩阵所以A可对角化所以A有2个属于特征值1的线性无关的特征向量基础解系所含解向量的个数为2
求教线性代数实对称矩阵问题
- 如图所示，知道A是实对称矩阵，为什么能得到B也是实对称矩阵的结论呢？
- A，因为(A^T*A)^T=A^T*A^T^T=A^T*A
如果求解如下类似的实对称矩阵
- 如果求解如下类似的实对称矩阵找不到数字消啊，可以稍微写下思路吗
- B不用化简了。从下往上解。A第一行-第3行
已知A是一个n阶实对称矩阵，证明：A是正定矩阵＝A的特征值全部大于零
- 已知A是一个n阶实对称矩阵，证明：A是正定矩阵＝A的特征值全部大于零。
- 称矩阵，证明：A是
利用对称矩阵的定义，矩阵可交换的定义求一个未知参数的值
- 根本就不担绩曹啃丨救查寻肠默是对称的啊， 解法，除第一列外，每一列都加到第一列上。这样第一列都相同了。 从第二行开始，每一行减去上一行。 这样以后，大概能得出这个数列an=det(A)的通项公式。剩下的就是数列问题了。
老师请问对称矩阵求特征值有什么简便的算法吗？
- 对称阵不易进行初等变换，比如-1 2 22 -1 -22 -2 -1这个矩阵A的特征值怎么求
- 没有!3阶矩阵也不是很难！只不过麻烦而已，要不你用计算机，超快，输进去矩阵，特征值马上就出来
