matlab中:rank([A;B])=1是什么意思?
作者&投稿:路全 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
X=AB?
然后,矩阵过大,其中元素过于病态时,其秩的数值计算有可能计算不准确的,这我也碰到过。
matlab中rank()函数是求矩阵的秩的函数。
扩展:在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目;同理一个矩阵A的行秩是A的线性独立的纵行的极大数目。
比如说:
要求A的秩,只需要在MATLAB的命令行中输入以下命令,按确认结束。
A=[2,3,4;6,7,9;0,0,1];
rank(A)
结果就可以显示如下:
宏咐舒胆:[答案] matlab中rank()函数是求矩阵的秩,[A;B]构成一个矩阵,当这个矩阵的秩为1时,A,B共线.一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩.所谓矩阵的行秩就 矩阵的行向量组的秩,矩阵的列秩就是矩阵的列向量组的秩.矩阵的行秩...
三都水族自治县15175305175: 在 matlab 中rank([A;B;C])=1是什么意思? - ?
宏咐舒胆: matlab中rank()函数是求矩阵的秩,[A;B]构成一个矩阵,当这个矩阵的秩为1时,A,B共线.一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩.所谓矩阵的行秩就 矩阵的行向量组的秩,矩阵的列秩就是矩阵的列向量组的秩.矩阵的行秩等于矩阵的列秩,并统称为矩阵的秩.上述,AB的秩为1,表明AB的极大线性无关组为1,因而共线
三都水族自治县15175305175: matlab中:rank([A;B])=1是什么意思? - ?
宏咐舒胆: 由A、B构成的矩阵[A;B]的秩为1
三都水族自治县15175305175: 在MATLAB中{rank([A;B])=1}是什么意思??
宏咐舒胆: 由A、B构成的矩阵的秩为1
三都水族自治县15175305175: matlab中t=[t t(:,1)] - ?
宏咐舒胆: matlab中rank()函数是求矩阵的秩,[A;B]构成一个矩阵,当这个矩阵的秩为1时,A,B共线.一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩.所谓矩阵的行秩就 矩阵的行向量组的秩,矩阵的列秩就是矩阵的列向量组的秩.矩阵的行秩等于矩阵的列秩,并统称为矩阵的秩.上述,AB的秩为1,表明AB的极大线性无关组为1,因而共线
三都水族自治县15175305175: 在matlab实验中rank(A(1:3,:))是什么意思 - ?
宏咐舒胆: A(1:3,:)是将矩阵A的前三行提取出来作为一个子矩阵. rank(A(1:3,:))就是求这个子矩阵的秩.希望对你有帮助~~
三都水族自治县15175305175: matlab编程先判断下面方程组是否有唯一解,然后求解下面线性方程组,没有唯一解时,请显示“方程无 - ?
宏咐舒胆: clear all clc A=[5 1 -1 0;1 0 3 -1;-1 -1 0 5;0 0 2 4]; B=[1;2;3;-1]; if rank(A)==rank([A B]) display('方程有唯一解:') x=A\B else display('方程无唯一') end 矩阵的左除运算“\”其实我也不知道具体是方法
三都水族自治县15175305175: 如何用matlab解非齐次线性方程组,其中方程的个数小于未知量的个数用matlab判断方程组否有解,如果有,求其通解:例如:a+b - 3c - d=13a - b - 3c+4d=4a+5... - ?
宏咐舒胆:[答案] clear all A=[1 1 -3 -1;3 -1 -3 4;1 5 -9 -8]; b=[1 4 0]' %输入矩阵A,b A;b; %输入矩阵A,b [m,n]=size(A); R=rank(A); B=[A b]; Rr=rank(B); format rat if R==Rr&R==n % n为未知数的个数,判断是否有唯一解 x=A\b; elseif R==Rr&R
三都水族自治县15175305175: matlab中[a,b]=rankn(A,B)是什么意思? - ?
宏咐舒胆: Matlab中定义了 function [a,b] = rankn(A,B)函数, 在函数中,定义了 a=f(A,B);b=f(A,B). 当你输入了A,B两个向量后,就通过A,B两个形参变量将实参数据引入到函数中,从而计算出a,b的值
三都水族自治县15175305175: 两组或多组向量的相关性咋求?甚至是一个矩阵每行之间的相关性...用matlab求... - ?
宏咐舒胆:[答案] 比如两个向量组 把向量作为列向量构成矩阵A,B, 计算 rank(A), rank(A,B) 若两者相等, 则 B 组可由A组线性表示 rref(A,B) 得 行简化梯矩阵 可得 具体的线性表示