title: [线性代数]5-1:行列式性质(The Properties of Determinants) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Determinants Properties of the Determinants toc: true date: 2017-11-02 10:34:30 Abstract: 本文介绍矩阵的行列式相关性质 Keywords: Determinants,Properties of the D…

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2819 题目大意:给你一个n*n的01矩阵,问是否可以通过任意交换整行或者整列使得正对角线上都是1. 解题思路: 按行列建图,求最大匹配,若最大匹配数<n,则肯定无解(矩阵的秩要等于n才有解).若有解,则肯定可以通过只交换行或者交换列得到.所以我们从i=1 to n检查link[i]=i(link[i]表示第i列的1对应的行号)是否成立,否则找到link[j]=i交换link[i]和link[j]并…

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搞统计的线性代数和概率论必须精通,最好要能锻炼出直觉,再学机器学习才会事半功倍. 线性代数只推荐Prof. Gilbert Strang的MIT课程,有视频,有教材,有习题,有考试,一套学下来基本就入门了. 不多,一共10次课. 链接:https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/calendar/ SES # TOPICS KEY DATES 1 The geometry of linear e…

以组合定义为出发点的行列式理论的引入方式在很多高等代数或线性代数的教材中被采用, 其优缺点同样明显. 组合定义形式上的简单是其最大的优点, 用它可以简洁地证明行列式的所有性质, 并快速进入行列式的计算等核心内容. 因此, 对于 1 学期设置的线性代数课程, 通常都是采用组合定义引入行列式. 然而, 组合定义实质上的复杂却是困扰学生理解的主要因素, 特别是对初学者而言, 在没有完全理解组合定义的前提下, 期望他们直接利用行列式的性质进行行列式的计算, 从某种程度上说是一厢情愿的美好设计. 当然,…

主要内容 矩阵 特征值和特征向量 矩阵求导 矩阵 SVD的提法 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做对称方阵在任意矩阵上的推广. 假设A是一个\(m\times n\)阶实矩阵,则存在一个分解使得: 通常将奇异值从大到小排列,这样\(\sum\)就能由A唯一确定了. 与特征值.特征向量的概念相对应 \(\sum\)在对角线上的元素称为矩阵A的奇异值: U的第i列称为A的关于的左奇异向量: V的第i列称为A的关于的右奇异向量. 例…

简单入门一下矩阵树Matrix-Tree定理.(本篇目不涉及矩阵树相关证明) 一些定义与定理 对于一个无向图 G ,它的生成树个数等于其基尔霍夫Kirchhoff矩阵任何一个N-1阶主子式的行列式的绝对值. 所谓的N-1阶主子式就是对于一个任意的一个 r ,将矩阵的第 r 行和第 r 列同时删去得到的新矩阵. 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的一种求法: 基尔霍夫Kirchhoff矩阵 K =度数矩阵 D - 邻接矩阵 A 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的具体构造 度数矩阵D:是一个 ${N}\t…

靠人不如靠己,准备做自己得MathLib,在学校的时候,就想过把数学数理的东西都计算机化.但一直没有时间去做这件事情,如今认为空余 时间比較闲,就做做这件事情,先从线性代数開始,毕竟这里面的非常多算法.实际共走中都实用到. 在做这些算法的过程中.也体会到了:数学中的东西不是没实用,而是你没用到.以下的算法(除全排列外)都是自己原创想得,做的不够效率的地方,也请大家分享更好的东西.好了.啰嗦这么多,让代码说话吧: /// <summary> /// 行列式计算,本程序属于MyMathLib的一部…

行列式求值 这是一个让你掉头发的模板题 行列式的定义 行列式 (\(\texttt{Determinant}\)) 是一个函数定义,取值是一个标量. 对一个 \(n\times n\) 的矩阵 \(A\)(\(n\) 阶方阵),其 \(n\) 阶行列式写作 \(\det(A)\) 或者 \(|A|\),定义为: \[\det(A)=|A|=\sum_p(-1)^{\tau(p)}\prod_{i=1}^n a_{i,p_i} \] \(p\) 表示一个排列,所有可能的 \(p\) 则是 \(1\…