矩陣計算器

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矩陣計算器

矩陣計算器

在數學中,為了緊湊地編寫線性方程組,經常使用矩陣,以矩形表的形式編寫。 在這些表中,行數對應於方程的數量,列數對應於未知數的數量。 還有環和域形式的矩陣:用於寫入複數和實數。

借助矩陣表,您可以求解代數方程和微分方程,將計算量減少到矩陣運算,從而大大加快了處理速度。 此外,它還簡化了大數據陣列的系統化,包括電子計算設備中的數據陣列。

發生歷史

歷史學家將第一個矩陣的發明歸功於古代中國人。 4000多年前,大禹統治時期,這些數學物體被稱為幻方,可以通過幾個簡單的步驟進行複雜的計算。

根據中國古代傳說,第一個帶有像形文字的幻方是在公元前 2200 年從黃河中浮出水面的神龜甲殼上發現的。 該矩陣在貿易和工程中得到應用,並隨後傳播到古代東方的許多國家。 在中世紀早期,他們在阿拉伯國家、11 世紀在印度、15-16 世紀在日本了解了它。

在歐洲,魔方直到 15 世紀和 16 世紀之交才為人所知 - 這要歸功於拜占庭作家曼努埃爾·莫斯科普爾 (Manuel Moskhopul),他在自己的著作中對它進行了描述。 1514年,德國畫家阿爾布雷希特·丟勒(Albrecht Dürer)在他的版畫《憂鬱》中加入了幻方。 在它上面,除其他物體外,還描繪了一個正方形,在其中央單元格中刻有雕刻的創作日期。

在 16 世紀,數字矩陣在占卜師和占星家中廣泛傳播,他們賦予了幻方神秘和治癒的特性。 它經常出現在當時的微型銀雕上,據說可以保護主人免受瘟疫的侵害。 然後,在 16 世紀,矩陣在歐洲得到了實際應用。 德國哲學家科尼利厄斯·海因里希·阿格里帕 (Cornelius Heinrich Agrippa) 通過構建 3 階到 9 階的正方形,用它們來描述 7 顆行星的運動。

在 17 世紀和 18 世紀,研究仍在繼續,瑞士數學家 Gabriel Cramer 於 1751 年發表了一種使用主行列式為零的矩陣求解代數方程的新方法,他為此研究了數十年。

大約在同一時間,求解線性代數方程組的高斯方法發布了。 儘管今天它的名字與一位德國數學家的名字有著千絲萬縷的聯繫,但根據歷史學家的說法,作者並不屬於他。 所以,這種計算矩陣的方法早在卡爾·弗里德里希·高斯出生前2000年就已為人所知,並在公元前2世紀的中國古代《數學九書》中就已提出。

隨著代數和運算微積分的發展,人們對矩陣的興趣在 19 世紀和 20 世紀重新燃起。 他們的研究是由當時的著名科學家威廉·漢密爾頓、阿瑟·凱利和詹姆斯·約瑟夫·西爾維斯特進行的。

到了 19 世紀中葉,他們終於製定了矩陣表的加法和乘法規則,到了 20 世紀初,Karl Weierstrass 和 Ferdinand Georg Frobenius 的研究擴大了理論基礎。 值得注意的是,該矩陣直到 1841 年才獲得現代名稱和名稱 - 感謝英國數學家阿瑟·凱利 (Arthur Cayley)。

各種矩陣

標準的矩形矩陣是m行n列的數列。 其中的所有元素都是從左到右、從上到下編號的。 頂行可以表示為 (a₁ a2 a₃ ... aₙ),底行可以表示為 (aₘ₁ aₘ2 aₘ₃ ... aₘₙ)。 矩陣大小指定為 m × n,其中 m 和 n 是自然數。

因此,要找出表中元素的總數,只需將 m 乘以 n(行數乘以列數)即可。 除了矩形之外,還有哪些矩陣?

  • 正方形。它們的行數和列數相同,即 m = n。
  • 作為列向量。這樣的矩陣的 n = 1,大小指定為“m × 1”。 其中所有數字從上到下編號:冒號(a₁ a2 ... aₘ)。
  • 作為行向量。與前一個矩陣類似的矩陣,但 m = 1 且大小為“1 × n”。 其中的數字從左到右編號:行 (a₁ a2 ... aₙ)。

列和行用大寫字母(m,n)表示,但一般來說,每個矩陣都可以表示為 K = M × N,即使其中一個值\u200b\u200bi 等於 1。

還有轉置矩陣、對角矩陣、恆等矩陣和零矩陣。 在單位矩陣中,所有元素都是單位;與它相乘時,任何矩陣都保持不變。 在零中,所有行和列都由零組成,每個矩陣在相加時保持不變。

矩陣相乘計算機

矩陣相乘計算機

與大多數其他數學對像一樣,矩陣可以通過加法、減法、乘法和除法進行操作。 為此,有一些規則和公式,是 17 至 19 世紀科學家們推導出來的。

矩陣運算

加法運算

任何 m 行 n 列的矩陣都可以表示為 K = m × n。 如果同時涉及多個矩陣,則為它們分配字母大寫字母:A、B、C等。要將相同階的矩陣表A和B相加,需要將它們的所有元素按行相加m 和 n 列依次。 也就是說,在最終矩陣 C 中,每個元素將等於:

  • сₘₙ = aₘₙ + bₘₙ。

由於另外使用了線性空間公理,因此定理變得有效,根據該定理,具有域 P 中的元素的所有相同大小的矩陣的集合在域 P 上形成線性空間。換句話說,每個這樣的矩陣都是這個空間(P)的有向向量。 執行加法運算時,必須考慮矩陣的兩個主要屬性:

  • 交換性 - A + B = B + A。
  • 關聯性 - (A + B) + C = A + (B + C)。

如果我們將一個零一的普通矩陣(其中所有元素都為零)相加,我們得到表達式:A + Ø = Ø + A = A。當我們將它與相反的矩陣相加時,我們得到一個零一:A + (−A) = Ø。

數字乘法

一個矩陣可以與一個數字相乘,也可以與另一個矩陣相乘。 在第一種情況下,m行n列的每個元素依次乘以一個數字。 如果我們用字母 λ 表示數字,用字母 A 表示矩陣,我們得到表達式:

  • A × λ = λ × aₘₙ。

乘法過程中會考慮矩陣的以下屬性:

  • 關聯性 - λ × β × A = λ × (β × A)。
  • 數值分佈率 - (λ + β) × A = λ × A + β × A。
  • 矩陣分佈率 - λ × (A + B) = λ × A + λ × B。

當乘以一時,表中的所有元素保持不變,當乘以零時,它們變成零。

矩陣乘法

乘法的第二種變體 - 一個矩陣與另一個矩陣相乘,例如 - A × B。在它們相乘後得到的矩陣 C 中,每個元素將等於該矩陣相應行中元素的乘積之和。第一個因素和第二個因素的列。 該規則僅當 A 和 B 成比例時才有效,即它們具有相同的 m 行和 n 列數。 如果將 m × n 和 n × k 矩陣相乘,則最終矩陣 C 的維度將為 m × k。 與數字的情況一樣,在相乘時,您需要考慮矩陣的屬性:

  • 關聯性 - (A × B) × C = A × (B × C)。
  • 非交換性 - A × B ≠ B × A;
  • 分配 - (A + B) × C = A × C + B × C。

僅當乘以單位矩陣 I 時,交換性才得以保留:A × I = I × A = A。當乘以數字 λ 時,交換性得以保留:(λ × A) × B = A × (λ × B) = λ × (A×B)。 矩形/方陣也可以乘以行向量和列向量。 第一個寫在它的左邊,第二個寫在右邊:隨後進行元素相乘。

使用矩陣的地方

在數學(以及日常生活中)中使用矩陣最明顯的例子是乘法表。 它只不過是元素為 1 到 9 的向量矩陣的乘積。這一原理是所有處理平面和三維圖形的計算設備的操作所固有的。

液晶顯示器的矩陣就是字面意義上的矩陣,其中的每個元素都是一個具有數值的像素,其色調和亮度取決於該像素。 矩陣也被廣泛使用:

  • 在物理學中,作為記錄數據及其轉換的一種手段。
  • 在編程中,用於描述和組織數據數組。
  • 在心理學領域,用於編寫有關心理對象兼容性的測試。

如今,矩陣表甚至在經濟學和市場營銷以及化學和生物學中也得到使用。 要執行高階矩陣運算,需要大量的計算能力。 無論是在頭腦中還是在紙上進行這樣的計算都太困難且耗時,因此開發了方便易用的在線計算器。

它們將允許您在線執行所有基本運算:乘法、查找行列式、轉置、求冪、查找等級、查找逆矩陣等。只需在表格的空白字段中輸入值即可,按下所需的按鈕,計算將以秒為單位進行。