目录 线性代数中的线性方程组 线性方程组 行化简解法和阶梯型矩阵 向量方程 矩阵方程$Ax = b$ 线性代数中的线性方程组 第一章从线性方程组的角度,通过解线性方程组,开始解释数学矩阵,以及和线性代数的联系 线性方程组 形如\(a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+....+a_nx_n=b\),其中\(a_1...a_n\)为实数或者复数. 对于一个线性方程组,所有可能的解称为他的解集,如果两个方程组,具有相同的解集,那么我们说这两个方程组等价的. 对于一个线性方程组,他的解有三种情况:

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5833 题意:给n个数,选择一些数字乘积为平方数的选择方案数. 分析:每一个数字分解质因数.比如4, 6, 10, 15,, , , , 令, 表示选择第i个数字,那么,如果p是平方数,那么每个质因数上的指数为偶数,x1系数为2已经是偶数不考虑.可以转换为异或为0判断偶数,即奇数置为1,偶数置为0,然后n个数字m个质因数的增广矩阵消元看有几个自由变量(取0或1无所谓),答案是2^r - 1(全部都不取

利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组 本节实现的主要功能函数,在源码文件linear_system中,后续章节将作为基本功能调用. 线性方程 线性方程组由一个或多个线性方程组成,如 \[ \begin{array}\\ x_1 - 2 x_2 &= -1\\ -x_1 + 3 x_2 &= 3 \end{array} \] 求包含两个变量两个线性方程的方程组的解,等价于求两条直线的交点. 这里可以画出书图1-1和1-2的线性方程组的图形. 通过改变线性方程的参数,观察图形

PS. 看了大神的题解,发现确实可以用m个未知数的高斯消元做.因为确定了第一行的情况,之后所有行的情况都可以根据第一行推. 这样复杂度直接变成O(m*m*m) 知道了是高斯消元后,其实只要稍加处理,就可以解决带模的情况. 1 是在进行矩阵行变化的时候,取模. 2 最后的除法用逆元.(因为a[i][i]必定非0 且小于模数) 然后对于无穷多解的情况,只需要将那些列全为0的未知数定义一个固定值.(这里设的是0)其余操作不变. #include <iostream> #include <cst

在实际生产生活中,需要我们解大量的线性方程组,例如是有探测.线性规划.电路等,这里我们便从理论角度建立一套解决线性方程组的体系. 线性方程组: 形如下面形式的方程组称为线性方程组. 回想起解决二元线性方程组我们的处理方法,本质上就是高斯消元法的个例,在解决多元线性方程组的时候,我们使用的便是高斯消元法. 探求线性方程组的解情况以及解线性方程组是线性代数核心要解决的问题. 然而为了更好的简化运算过程,我们确定每个方程中xi的位置,仅仅关注线性方程组的系数,因此这里自然的引入的矩阵: 这里我们便完成

721. [SDOI2007] 线性方程组 ★★   输入文件:gaess.in   输出文件:gaess.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB [问题描述] 已知 n 元线性一次方程组. a1,1x1+a1,2x2+…+a1,nxn=b1a2,1x1+a2,2x2+…+a2,nxn=b2………………an,1x1+an,2x2+…+an,nxn=bn其中: n<=50．系数是整数,绝对值<=100 , bi的值都是正整数且<300.编程任务:根据输入的数据,编

线性代数中的一个核心思想就是矩阵分解,既将一个复杂的矩阵分解为更简单的矩阵的乘积.常见的有如下分解: LU分解:A=LU,A是m×n矩阵,L是m×m下三角矩阵,U是m×n阶梯形矩阵 QR分解: 秩分解:A=CD  ,  A是m×n矩阵,C是m×4矩阵,D是4×n矩阵. 奇异值分解:A=UDVT 谱分解: 在求解线性方程组中,一个核心的问题就是矩阵的LU分解,我们将一个矩阵A分解为两个更加简单的矩阵的复合LU,其中L是下三角矩阵,U是阶梯形矩阵.下三角矩阵和上三角矩阵具有非常良好的性质:Lx=y

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接),主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能,并进行了简单的矩阵向量计算例子,接着使用Math.NET的矩阵等对象,对3种常用的矩阵数据交换格式的读写.一方面可以了解Math.NET的使用,另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式,给大家的

先解释一下什么是“自由变量”. 在A作用域中使用的变量x,却没有在A作用域中声明(即在其他作用域中声明的),对于A作用域来说,x就是一个自由变量.如下图 如上程序中,在调用fn()函数时,函数体中第6行.取b的值就直接可以在fn作用域中取,因为b就是在这里定义的.而取x的值时,就需要到另一个作用域中取.到哪个作用域中取呢? 有人说过要到父作用域中取,其实有时候这种解释会产生歧义.例如: 所以,不要在用以上说法了.相比而言,用这句话描述会更加贴切——要到创建这个函数的那个作用域中取值——是“创建”

自由变量:在A作用域中使用变量X,却没有在A作用域中声明(在其他作用域中声明),对于A作用域来说X就是一个自由变量. var x=10; function fn(){ var b=20; console.log(x+b); } 以上代码b可以在fn作用域中取,因为就是在这里定义的.而x就得去另外一个作用域取.会觉得是父作用域.其实这样会有歧义. var x=10; function fn(){ console.log(x); } function show(f){ var x=20; (func

Description 求解模线性方程组, \(m_i\) 不互质. Sol 扩展欧几里得+中国剩余定理. 首先两两合并跟上篇博文一样. 每次通解就是每次增加两个数的最小公倍数,这对取模任意一个数都是0. 伪代码如下 M = m[1], R = r[1] For i = 2 .. N d = gcd(M, m[i]) c = r[i] - R If (c mod d) Then // 无解的情况 Return -1 End If (k1, k2) = extend_gcd(M / d, m[i]

题目链接 题意:给定一个4*4的矩阵,有两种颜色,每次反转一个颜色会反转他自身以及上下左右的颜色,问把他们全变成一种颜色的最少步数. 题解:4*4的矩阵打表可知一共有四个自由变元,枚举变元求最小解即可. 代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> #include <queue> #

如果你不知道什么是作用域,建议你先看什么是作用域链,什么是原型链.这篇文章,因为这些内容都是有关联性的. 什么是自由变量? 如我在全局中定义了一个变量a,然后我在函数中使用了这个a,这个a就可以称之为自由变量,可以这样理解,凡是跨了自己的作用域的变量都叫自由变量. var a = "追梦子"; function b(){ console.log(a); //追梦子 } b(); 上面的这段代码中的变量a就是一个自由变量,因为在函数b执行到console.log(a)的时候,发现在函数中

题目1 : 数论六·模线性方程组 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Ho:今天我听到一个挺有意思的故事! 小Hi:什么故事啊? 小Ho:说秦末,刘邦的将军韩信带领1500名士兵经历了一场战斗,战死四百余人.韩信为了清点人数让士兵站成三人一排,多出来两人:站成五人一排,多出来四人:站成七人一排,多出来六人.韩信立刻就知道了剩余人数为1049人. 小Hi:韩信点兵嘛,这个故事很有名的. 小Ho:我觉得这里面一定有什么巧妙的计算方法!不然韩信不可能这么快计

闭包 下面是百度百科的解释: 闭包是指可以包含自由(未绑定到特定对象)变量的代码块:这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的,而是在定义代码块的环境中定义(局部变量). 也就是说一个代码块中使用了自由变量 var d=10; function df(){ console.log(d);//这个时候d就是自由变量了 } 那下面来看一个简单的闭包的例子: let t1=(function d(){ var dd=1; return function(){ return dd++; };

基于我们在线性代数中学习过的知识,我们知道解线性方程组本质上就是Gauss消元,也就是基于增广矩阵A的矩阵初等变换.关于数学层面的内容这里不做过多的介绍,这里的侧重点是从数值计算的角度来看这些常见的问题. 那么基于Gauss消元的算法,我们将会很好理解如下的Matlab代码: for j = 1:n-1 for i = j+1 : n mult = A(i,j)/A(j,j); A(i,:) = A(i,:) – mult*A(j,:);    %这里改写成A(i , j:n) = A(i,j:

Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 8476   Accepted: 2554 Description Elina is reading a book written by Rujia Liu, which introduces a strange way to express non-negative integers. The way is described as following: Choose k

向量: 向量的基本运算:向量的运算最基本的一件事情,就是基于它n个分量上进行,即对于两个分量的向量a = <a1,a2>,b = <b1,b2>,有a + b = <a1+b1,a2+b2>.聪明的读者可能已经想到了,这其实是与我们在高中物理的力学中所谓的“正交分解”是相互呼应的,而其实也是基于此,我们能够得到我们熟悉的所谓“平行四边形法则”.“三角形法则”. 更全面的向量的代数性质,下表给出. 向量方程: 我们进行进一步的转化. 可以看到,解向量方程的过程本质上回到了

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基

点击打开链接 Redraw Beautiful Drawings Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1660    Accepted Submission(s): 357 Problem Description Alice and Bob are playing together. Alice is crazy about