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2维向量是行还是列
什么是正交矩阵?
答:
正交矩阵的定义“
行向量
和
列向量
皆为正交的单位向量”带来了另一个好处:正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆,比普通矩阵求逆矩阵简单多了。下面解释一下为什么正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆:还是开头说的正交矩阵M:x1,x
2
,x3,//rowxy1,y2,y3,//rowyz1,z2,z3,//rowz 每
行都是
...
正交矩阵的定义
答:
正交矩阵的定义“
行向量
和
列向量
皆为正交的单位向量”带来了另一个好处:正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆,比普通矩阵求逆矩阵简单多了。下面解释一下为什么正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆:还是开头说的正交矩阵M:x1,x
2
,x3,//rowxy1,y2,y3,//rowyz1,z2,z3,//rowz 每
行都是
...
能不能举个例子,说明矩阵的
行向量
组和
列向量
组分别长什么样?
答:
A= 1
2
3 4 5 6 A的
行向量
组为 (1,2,3), (4,5,6)
列向量
组为 (1,4)^T, (2,5)^T, (3,6)^T --^T 是矩阵的转置 如果你只求向量组的秩, 那么行列变换都可以,也可同时交叉变换 原因是矩阵的行秩=列秩=矩阵的秩, 且初等变换不改变矩阵的秩 一般情况下是把向量作为列向量...
请问a=(1,
2
,1)T表示转置
还是行向量
,aT又表示什么?
答:
表示
行向量
(1,
2
,1)的转置 即
列向量
。
什么叫正交矩阵
答:
正交矩阵的定义“
行向量
和
列向量
皆为正交的单位向量”带来了另一个好处:正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆,比普通矩阵求逆矩阵简单多了。下面解释一下为什么正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆:还是开头说的正交矩阵M:x1,x
2
,x3,//rowxy1,y2,y3,//rowyz1,z2,z3,//rowz 每
行都是
...
4
维向量
和 3维向量有什么不同 ?
答:
■ 再看第二组向量 A = (3,2,1,7),B = (9,7,1,4),C = (6,4,2,14)。这是三个4维的向量,经初等变换得知该向量组的秩也= 2,由它们组建的子空间也是
2维
。因此3
维向量
有3个坐标, 4维向量有4个坐标,n维向量有n个坐标,这就是不同维数的向量;而一组向量中线性无...
列向量
乘
行向量
怎么算
答:
一样满足矩阵乘法,例如 matlab实例如下:a=[2;3;4];b=[1,6];c=a*b;结果为:
行列式
为
零,那
是行向量
线性相关
还是列向量
线性相关
答:
行向量
线性相关,
列向量
也线性相关,二者都相关!因为经过初等行、列变换,一定能使某两行,某两列对应成比例!故二者都相关!
一个
列向量
乘以一个
行向量
的秩为什么是1
答:
原因:按照秩的性质有r(AB)<=min(r(A),r(B))
行向量
和
列向量
本身秩都为1,所以r(AB)<=1。1、m×n矩阵的秩最大为 m和n中的较小者。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩;类似的,否则矩阵是秩不足的。
2
、矩阵的列秩和行秩总是相等的,因此它们可以简单地称作矩阵 A的秩。通常表示为 ...
关于向量组的
行向量
的秩和
列向量
的秩。书上说行向量的秩应该等于...
答:
行秩和列秩都是1 只有1行,所以行秩是1就不用说了。列秩来说,这个矩阵任何两个
列向量
之间,都是线性相关的。例如1和
2
之间,可以得到式子1*(-2)+2*1=0,所以线性相关 2和3之间,可以得到式子2*(-3)+3*2=0,所以线性相关。所以列向量中,最大无关组向量数量是1,多于1个向量,就会...
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