선형 대수학 는 매트릭스와 관련된 계산을 수행합니다.
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선형 대수학 순위 및 요약

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선형 대수학 설명

선형 대수학으로 계수의 매트릭스의 LU 인수 분해를 사용하여 선형 방정식 시스템을 해결할 수 있습니다. 또한 결정 요인, 추적, 역, 지체, QR 또는 LU 요소, 고유 값 및 고유 벡터를 찾고, 대칭 행렬의 확실성을 설정하고, 스칼라 곱셈, 전치, 시프트, 작성을 수행 할 수도 있습니다 0의 매트릭스, 정체성, 대칭, 일반, 랜덤 매트릭스 등 주요 특징: add - 두 개의 행렬의 합계를 찾습니다. 빼기 - 두 매트릭스의 차이를 찾습니다. 곱하기 - 두 매트릭스의 제품을 찾습니다. 결정 인자 - 정사각형 매트릭스의 결정 요인을 연방시킨다. trace - 사각형 매트릭스의 추적을집니다. 반역 - 사각형 매트릭스의 역임을 찾습니다. 조정부 - 정사각형 매트릭스의 조절선을 찾습니다. 반전에 의해 adjoint - 사각형, 비 ingmingular 매트릭스의 adjoint를 찾습니다. 전방 - 매트릭스의 조옮김을 찾습니다. 시험 확실성 - 긍정적 또는 부정적인 확실도, 긍정적 또는 부정적인 반응성, 또는 대칭 매트릭스의 무기력 성을 설정합니다. Test Symmetry - 대칭을위한 매트릭스를 테스트합니다. 동시 선형 방정식 - 가우시안 제거 방법을 사용하여 선형 방정식 시스템을 해결합니다. LU 요인에 의한 동시 선형 방정식 - 계수의 매트릭스의 LU 인수 분해를 사용하여 선형 방정식 시스템을 해결합니다. 이렇게하면 동일한 매트릭스가 동일한 계수를 공유하는 많은 시스템을보다 빠르게 솔루션 할 수 있지만 오른쪽이 다릅니다. 동시 선형 방정식 - 과다 결정 또는 일관성없는 시스템 - 미지수보다 더 많은 방정식으로 일관성이 있거나 과소 평가 될 수있는 선형 방정식 시스템에 대한 최소 제곱 해체를 찾습니다. 고유 값과 고유 벡터 - 매트릭스의 실제 고유 값과 해당 고유 벡터를 찾습니다. 매트릭스가 전체 고유 벡터 (대각화 가능) 세트가있는 경우 일부 고유 값이 반복되는 경우에도 전체 세트가 발견됩니다. 고유 값은 시프트 된 QR 방법을 사용하여 발견됩니다. 해당 고유 값은 시프트 된 역 전력 알고리즘을 사용하여 발견됩니다. 행렬은 먼저 상위 -hessenberg 형태로 변형됩니다. 스칼라가 곱하기 - 스칼라 곱셈을 수행합니다.

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