如何用科学计算机解矩阵3*3矩阵的行列式怎么求问题以及如何永计算机设计方程方程组进行解决

点击联系发帖人 时间：2018-11-10 02:35

3*3矩阵的行列式怎么求

矩阵的转置和3*3矩阵的行列式怎么求等操作的c语言实现是我当初练习C语言时写的一个小程序，这个程序是按线性代数上的讲解直接转化来编写的其实好多软件都自带求解矩阵的库，比如OpenCV,Matlab等也有些一些标准库如C++ Eign库，砸门自己写的一般绝对是没有这些库函数运行效率高的更何况是采用这种直接转化的方式，这么做似乎有些闭门造车了当然对于某些人来说这些确实没必要，但也总会有些人会去尝试理解或知道这个求解矩阵3*3矩阵的行列式怎么求的详细过程想想当初世界上还没有求解矩阵3*3矩阵的行列式怎么求的程序的时候，第一个编写求解矩阵3*3矩阵的行列式怎么求的人就昰上面说的有些人吧知道处理一个问题的过程就是一种思想方法，虽然这种方法在目前在计算机上编程效率等还不高但是它给我们了┅种思想。比如求解线性方程组的解在理论上有一个通用的方法：克拉默法则。这个方法是如此的简洁明了以至于我当时学习线性代數时很大感触，简洁才是事物的本质这个法则一目了然知道方程组的某个解和其系数矩阵3*3矩阵的行列式怎么求的一些关系。但是这个方法在目前计算机上运算是巨大的想想当有一台量子计算机出现了，这个问题可能就迎刃而解了因此到那时你直接编写一个克拉默法则求解方程组的解就行了，这样程序是多么的简练易读啊再也不用为了加速绞尽脑汁设计一些千奇百怪的算法了。人总是有惰性的加之當前AI热潮涌起，不知道那时人还爱不爱思考了没有思想的人也许很可拍吧，.........,离题十万八千里现在回到正路上。

3、矩阵的逆等于其转置伴随矩阵除以其3*3矩阵的行列式怎么求（实际一般用高斯消元和单位矩阵联合求解，快呀）

//计算矩阵的转置伴随矩阵的一个元素 //计算转置矩阵中的每一个元素 //计算矩阵的转置伴随矩阵 //预分配二维数组内存 //例如：当计算第i行第1列的代数余子式时要划掉第i行和第1列所有元素, //矩陣的3*3矩阵的行列式怎么求等于某一行(列)的元素乘上对应的代数余子式之和; //此处按矩阵的第一列展开，即第一列元素乘上其代数余子式之和

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求助各位大神如何求解其矩阵3*3矩陣的行列式怎么求是0时候的方程解为何这样算不了，错在哪里已经知道为何，谢谢大家... 求助各位大神

如何求解其矩阵3*3矩阵的行列式怎麼求是0时候的方程解为何这样算不了，错在哪里

已经知道为何，谢谢大家

为什么不用matlab呢矩阵运算是matlab强项

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矩阵的LU分解主要用来求解线性方程组或者计算3*3矩阵的行列式怎么求在使用初等行变换法求解线性方程组的过程中，系数矩阵的变化情况如下：

其中U就是上面矩阵A经过荇变换后的上三角矩阵，Eij表示将i行元素与j行元素互换的初等矩阵；Eij(k)表示将i行元素的k倍加到j行上

，即A的各阶顺序主子矩阵Ak都可逆则存在唯一的单位下三角矩阵L与唯一的非奇异上三角矩阵U，使得A=LU

其实上述的定理条件的约束过强了，还存在条件更弱的LU分解定理即列主元LU分解定理：

这一定义针对的是本身不满足LU分解定理的条件，但是可以经过初等变换使其满足条件的矩阵例如：

对于这个矩阵，可以看出该矩阵不满足LU分解定理因此只能求A的带置换的LU分解。即：

这里矩阵的计算问题主要针对计算机的程序实现IEEE于1985年发布了ANSI/IEEE Std 754-1985标准，这是使用最廣泛的浮点数运算标准在754标准中，浮点数主要由符号位、指数部分和尾数三个部分

指数偏移值（exponent bias），是指浮点数表示法中的指数域的編码值为指数的实际值加上某个固定的值IEEE 754标准规定该固定值为，其中的ε为存储指数的比特的长度。这样就保证了可以用长度为ε个比特的无符号整数来表示所有的指数取值这使得两个浮点数的指数大小的比较更为容易。
实际的浮点数系统中采用了规约浮点数与非规约浮点数对于规约浮点数，这意味着非零浮点数x可以表示为：

其中1不必存储；尾数f为小数，取值为0或1t为尾数长度；p为指数。由此可以發现对于规约浮点数来说存在绝对值意义下与零最接近的数，即(其中p取最小值)如果p的最小值为-1，那么最小规约数就是1/2这样0与最小规約数之间依旧间隔1/2，这就是规约化的后果

引入非规约浮点数，就是为了解决上面的问题非规约浮点数就是用来填补绝对值意义下规约浮点数与零之间的距离。若指数部分为0且尾数非0时，就被作为非规约浮点数解析同时需要注意的是，非规约形式的浮点数的指数偏移徝比规约形式的浮点数的指数偏移值大1例如，最小的规约形式的单精度浮点数的指数部分编码值为1指数的实际值为-126；而非规约的单精喥浮点数的指数域编码值为0，对应的指数实际值也是-126而不是-127

因此，在计算机上实数集的几乎所有实数都要被映射到浮点数系统中的稀疏的浮点数集，这样就会产生舍入误差

若上述过程在计算机中进行，由浮点数运算规则可知两数相加时，大数吃掉小数则计算机中產生的矩阵为：

这说明LU分解是稳定的，但是将LU分解用到解线性方程组上是不稳定的究其原因，是因为中的第一个主元太小导致第二个主元中的1与值相差悬殊，出现大数吃小数

为了避免上述危害，引入一种选主元手段即在消去的过程中，通过适当的选主元避免放大數据误差。常用的选主元技术就是列选主元法(除此之外还有全选主元法、对角选主元法和随机选主元法等)：

对m×n阶矩阵A在确定第k个主元()時，先从该列自主元位置(k,jk)至列尾的所有元素中选择绝对值最大的元素与交换，然后将化为零继续这个过程，直至将矩阵A化为行阶梯形

由可知，进而由(i ≥
当i>j时由可知，

《矩阵分析与计算》，李继根张新发

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