線形代数 行列に関連した計算を実行します
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線形代数 ランキングとまとめ

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線形代数 説明

線形代数では、係数のマトリックスのLU分解を使用して線形方程式のシステムを解くことができます。 また、異なる操作（追加、減算、乗算）を実行し、決定要因、トレース、逆、随意、QRまたはLUの要因、固有値、固有ベクトルを見つけることができます。対称行列の明確性を確立し、スカラー乗算、転置、シフト、作成、作成ゼロまたは1、ID、対称、一般的、ランダム行列などの行列など 主な特徴： ADD - 2つの行列の合計を見つけます。 減算 - 2つの行列の違いを見つけます。 viriply - 2つのマトリックスの積を見つけます。 決定基準 - 正方形マトリックスの決定要因を取ります。 トレース - 正方行列のトレースを縮小します。 逆 - 存在する場合は、正方行列の逆数を見つけます。 随伴 - 正方形のマトリックスの隣接を見つけます。 逆の希望する - 正方形の斜めの斜めのマトリックスを見つけます。 transpose - マトリックスの転置を見つけます。 テストの明確性 - 正または負の明確さ、正または負のセイムフィニテル、または対称マトリックスの不定義を確立します。 テスト対称性 - 対称性のための行列をテストします。 リニア方程式 - ガウス除去方法を用いた線形方程式のシステムを解く。 LU因子による線形方程式 - 係数のマトリックスのLU分解を用いて線形方程式のシステムを解く。これにより、同じマトリックスの係数を共有するが異なる右側を持つ多くのシステムを迅速に解決できます。 線形方程式 - 過剰決定または矛盾するシステム - 未知の方程式のシステムへの最小二乗解を見つけます。 固有値と固有ベクトル - マトリックスの実際の固有値と対応する固有ベクトルを見つけます。マトリックスが固有ベクトルのフルセット（Diagonalizable）を持つ場合、いくつかの固有値が繰り返されてもフルセットが見つかります。固有値はシフトされたQR法を使用して見つけられます。対応する固有ベクトルは、シフトされた逆電力アルゴリズムを使用して見つけられます。マトリックスは最初にそれらのUpper-Hessenbergフォームに変換されます。 スカラで乗算する - スカラ倍率を実行します。

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