대답:
설명:
행렬의 행렬식의 매우 중요한 특성은 그것이 곱셈 함수라고 불리는 것입니다. 두 행렬에 대해 숫자 행렬을 숫자로 매핑합니다.
#det (AB) = det (A) det (B) # .
이것은 두 개의 행렬에 대해,
#det (A ^ 2) = det (A A) #
# = det (A) det (A) = det (A) ^ 2 # ,
3 개의 행렬에 대해서,
#det (A ^ 3) = det (A ^ 2A) #
# = det (A ^ 2) det (A) #
# = det (A) ^ 2det (A) #
# = det (A) ^ 3 # 등등.
따라서 일반적으로
대답:
# | bb A ^ n | = | bb A | ^ n #
설명:
속성 사용:
# | bbA bbB | = | bb A | | bb B | #
그럼 우리는:
# | bb A ^ n | = | underbrace (bb A bb A bb A … bb A) _ ("n terms") | #
# = | bb A | | bb A | | bb A | …. | bb A | #
# = | bb A | ^ n #
[(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)]는 행렬이라는 객체로 정의하자. 행렬의 행렬식은 [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]로 정의된다. 이제 M [(- 1,2), (-3, -5)]와 N = [(- 6,4), (2, -4)] M + N & MxxN의 결정 요인은 무엇입니까?
행렬식은 M + N = 69이고 MXN = 200ko의 행렬식입니다. 행렬의 합과 곱을 정의해야합니다. 그러나 여기서는 2xx2 행렬의 텍스트 북에서 정의 된 것과 동일하다고 가정합니다. M + N = [(-1,2), (-3, -5)] + [(- 6,4), (2, -4)] = [(- 7,6), (-1, 따라서, 그 결정 요인은 (-7xx-9) - (- 1xx6) = 63 + 6 = 69 MXN = [((-1) xx (-6) + 2xx2), ((-1) xx4 + 2xx (-4))), (((-1) xx2 + (-3) xx (-4)), ((-3) xx4 + (- 5) xx (-4)))] = [(10, -12 ), (10,8)] 따라서 MXN = (10xx8 - (- 12) xx10) = 200의 우위
행렬의 스칼라 곱셈은 무엇입니까? + 예제
행렬에 의한 스칼라 (일반적으로 실수) 곱하기. 스칼라 a에 의한 엔트리 m_ (ij)의 매트릭스 M의 곱은 엔트리 a_m (ij)의 매트릭스로서 정의되고 aM으로 표시된다. 예 : 행렬 A = ((3,14), (- 4,2))와 스칼라 b = 4 그런 다음 스칼라 b와 행렬 A의 곱 bA는 행렬 bA = ((12,56 ), (- 16,8))이 연산에는 실수와 비슷한 매우 간단한 속성이 있습니다.
행렬의 열 공간이란 무엇입니까?
행렬의 열 공간은 열 벡터의 모든 가능한 선형 조합의 집합입니다. 이것은 열 벡터의 선형 조합에 의한 것입니다. c_1, ..., c_n은 실수 일 수 있습니다.