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1、Mathematica可进行矩阵的各种运算,如矩阵求逆、矩阵的转置、矩阵与向量的乘法等.下面列出主要的运算.记k为常数,u,v为向量,A,B为矩阵 k*A-常数乘矩阵 k+u-向量u的每一个元素加上k u+v-向量的对应元素相加 u.v-向量的内积 u*v-向量的对应元素相乘 A.u-矩阵乘向量 u.A-向量乘矩阵 A.B-矩阵乘矩阵 TransposeA-求矩阵A的转置阵 InverseA-求矩阵A的逆矩阵 DetA-求矩阵A的行列式 EigenvaluesA-求数字阵A的特征值 EigentvectorsA-求数字阵A的特征向量 LinearSolveA,v-求解线性方程组Ax=v Cho
2、p%n-舍去第n个输出中无实际意义小量 矩阵可以左乘以向量或右乘以向量, Mathematica也不区分“行”,或“列”向量,自动进行可能的运算. 例: In1:=A=a,b,c,d; v=x,y; In2:=A.v (A左乘以v) Out2=ax+by,cx+dy In3:=v.A (A右乘以v) Out3=ax+cy,bx+dy In4:=InverseA Out4= 如果矩阵的元素是近似数,则求出的逆矩阵也是近似的。 In5:=B=1.2,5.7,4.2,5.6; InverseB Out5= In6:=%.B Out6= 结果与单位矩阵有微小误差,用函数Chop消去无实际意义小量 In7:=Chop% Out7=1.,0,0,1. 前面已介绍了用Solve解线性方程组,但对于矩阵形式Ax=v的线性方程组,用 LinearSolveA,v更方便. In8:=M=2,1,1,4; LinearSolveM,a,b 有些符号打不出来,你也可以参见(http:/210.41.4.20/course/22/23/sm00/Mathmatics/smf142.htm) Out8=