1. 數(shù)字矩陣是什么意思
基本為行下標(biāo)、列下標(biāo)、元素值
2. 矩陣是啥意思
矩陣的秩是反映矩陣固有特性的一個重要概念。 定義1. 在m′n矩陣A中，任意決定k行和k列 (1￡k￡min{m,n}) 交叉點上的元素構(gòu)成A的一個k階子矩陣，此子矩陣的行列式，稱為A的一個k階子式。 例如，在階梯形矩陣 中，選定1，3行和3，4列，它們交叉點上的元素所組成的2階子矩陣的行列式 就是矩陣A的一個2階子式。 定義2. A=(aij)m×n的不為零的子式的最大階數(shù)稱為矩陣A 的秩，記作rA，或rankA。 特別規(guī)定零矩陣的秩為零。 顯然rA≤min(m,n) 易得： 若A中至少有一個r階子式不等于零，且在r
3. λ矩陣和數(shù)字矩陣的區(qū)別
一矩陣A作用與一向量a，結(jié)果只相當(dāng)與該向量乘以一常數(shù)λ。
即A*a=λa，則a為該矩陣A的特征向量，λ為該矩陣A的特征值。本征值和本征向量為量子力學(xué)術(shù)語，對矩陣來講與特征值和特征向量定義一樣。但本征值不僅限于矩陣，對微分算子也有意義。一微分算子A作用與一函數(shù)ψ，結(jié)果只相當(dāng)與該函數(shù)乘以一常數(shù)λ。即Aψ=λψ，則ψ為該微分算子A的本征函數(shù)，λ為該微分算子A的本征值。奇異值（我沒聽說過，別處粘來的）：對于一個實矩陣A（m×n階），如果可以分解為A＝USV’，其中U和V為分別為m×n與n×m階正交陣，S為n×n階對角陣，且S＝diag（a1,a2,...,ar,0,..., 0）。且有a1>=a2>=a3>=...>=ar>=0。那么a1,a2,...,ar稱為矩陣A的奇異值。U和V成為左右奇異陣列。A的奇異值為A’A的特征值的平方根（A’表示A的轉(zhuǎn)置矩陣），通過此可以求出奇異值。
4. 數(shù)字矩陣定義
矩陣加一個數(shù)，一般是沒有這種數(shù)學(xué)運算的。除非是人為定義的。在數(shù)學(xué)中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的復(fù)數(shù)或?qū)崝?shù)集合，最早來自于方程組的系數(shù)及常數(shù)所構(gòu)成的方陣。這一概念由19世紀(jì)英國數(shù)學(xué)家凱利首先提出。
是高等代數(shù)學(xué)中的常見工具，也常見于統(tǒng)計分析等應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科中。在物理學(xué)中，矩陣于電路學(xué)、力學(xué)、光學(xué)和量子物理中都有應(yīng)用；計算機科學(xué)中，三維動畫制作也需要用到矩陣。
5. 高等代數(shù)數(shù)字矩陣是什么意思
矩陣的來源正式線性方程組的求解。這方面的工作最早應(yīng)該是出現(xiàn)在《九章算術(shù)》中，其中“方程”一章中解線性方程時用了類似于現(xiàn)代的矩陣的方法，稱為“遍乘直除法”。
但是，矩陣作為一個獨立的概念卻是源于行列式的研究，那時矩陣是作為行列式的一個推廣，因此它的基本性質(zhì)在它的概念產(chǎn)生之前就已經(jīng)建立的很完善了?！熬仃嚒币淮问俏鳡柧S斯特給出的（1850），不過他僅僅是把這概念用于表達(dá)一個行列式。把矩陣作為一個獨立的概念研究的最早是凱萊。他在《矩陣論的研究報告》（1855）中，從基本概念開始，定義矩陣的各種運算。這就是矩陣的來源。
矩陣作為線性代數(shù)中最基本的一個概念，在數(shù)學(xué)的各方面的有重要的意義。最基本的應(yīng)用當(dāng)然是在線性方程方面。但是，矩陣的意義其實可以說就是線性代數(shù)的意義，因為線性代數(shù)的每一個概念都與矩陣有著密切關(guān)系。而線性代數(shù)是整個高等數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之一，可以應(yīng)用到整個數(shù)學(xué)的方方面面，而其本身也在物理學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、密碼學(xué)等方面發(fā)揮著重要作用。
6. 數(shù)字矩陣是什么意思套什么清單
監(jiān)視器上顯示的影像像素數(shù)目。醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中使用的顯示矩陣應(yīng)等于或大于采集，矩陣是由像素組成的，縱橫排列的數(shù)字方陣。它是數(shù)字X線成像形成數(shù)字圖像的一個元素。矩陣不是攝像機里面的，是監(jiān)控系統(tǒng)后端重要設(shè)備監(jiān)控矩陣將視頻圖像從任意一個輸入通道切換到任意一個輸出通道顯示。
一般來講,一個M×N矩陣：表示它可以同時支持M路圖像輸入和N路圖像輸出。這里需要強調(diào)的是必須要做到任意，即任意的一個輸入和任意的一個輸出。
7. λ矩陣和數(shù)字矩陣的關(guān)系
A-λE|=0,λ特征值，是主對角線元素相減，而對角矩陣，特征值和對角線元素相等，正好滿足|A-λE|=0對角矩陣(diagonal matrix)是一個主對角線之外的元素皆為0的矩陣，常寫為diag（a1，a2,...,an) 。對角矩陣可以認(rèn)為是矩陣中最簡單的一種，值得一提的是：對角線上的元素可以為 0 或其他值，對角線上元素相等的對角矩陣稱為數(shù)量矩陣；對角線上元素全為1的對角矩陣稱為單位矩陣。對角矩陣的運算包括和、差運算、數(shù)乘運算、同階對角陣的乘積運算，且結(jié)果仍為對角陣。
求特征向量，設(shè)A為n階矩陣，根據(jù)關(guān)系式Ax=λx，可寫出(λE-A)x=0，繼而寫出特征多項式|λE-A|=0，可求出矩陣A有n個特征值（包括重特征值）。將求出的.特征值λi代入原特征多項式，求解方程(λiE-A)x=0，所求解向量x就是對應(yīng)的特征值λi的特征向量。
8. 矩陣和數(shù)字
將矩陣乘以數(shù)字，并將得到的新矩陣中的每個元素乘以該數(shù)字。將行列式乘以一個數(shù)字，該數(shù)字只能是元素的行或列乘以此數(shù)字，而不是所有元素乘以此數(shù)字。
乘法結(jié)合律： (AB)C=A(BC)．
乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC
乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB
對數(shù)乘的結(jié)合性k(AB）=(kA)B=A(kB）．
轉(zhuǎn)置 (AB)T=BTAT．矩陣乘法一般不滿足交換律
9. 矩陣?yán)锏臄?shù)字是什么意思
不是。
從左上角到右下角的對角線（稱為主對角線）上的元素均為1。除此以外全都為0。
根據(jù)單位矩陣的特點，任何矩陣與單位矩陣相乘都等于本身，而且單位矩陣因此獨特性在高等數(shù)學(xué)中也有廣泛應(yīng)用。
單位矩陣的特征值皆為1，任何向量都是單位矩陣的特征向量。
因為特征值之積等于行列式，所以單位矩陣的行列式為1。因為特征值之和等于跡數(shù)，單位矩陣的跡為n。
擴展資料：
矩陣是高等代數(shù)學(xué)中的常見工具，也常見于統(tǒng)計分析等應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科中。在物理學(xué)中，矩陣于電路學(xué)、力學(xué)、光學(xué)和量子物理中都有應(yīng)用；計算機科學(xué)中，三維動畫制作也需要用到矩陣。 矩陣的運算是數(shù)值分析領(lǐng)域的重要問題。
將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應(yīng)用上簡化矩陣的運算。對一些應(yīng)用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和準(zhǔn)對角矩陣，有特定的快速運算算法。
關(guān)于矩陣相關(guān)理論的發(fā)展和應(yīng)用，請參考矩陣?yán)碚?。在天體物理、量子力學(xué)等領(lǐng)域，也會出現(xiàn)無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。
數(shù)值分析的主要分支致力于開發(fā)矩陣計算的有效算法，這是一個幾個世紀(jì)以來的課題，是一個不斷擴大的研究領(lǐng)域。 矩陣分解方法簡化了理論和實際的計算。 針對特定矩陣結(jié)構(gòu)（如稀疏矩陣和近角矩陣）定制的算法在有限元方法和其他計算中加快了計算。
10. λ矩陣和數(shù)字矩陣
設(shè) A=(aij) 與任意的n階矩陣可交換,則A必是n階方陣.
設(shè)Eij是第i行第j列位置為1,其余都是0的n階方陣.
則EijA = AEij
EijA 是 第i行為 aj1,aj2,...,ajn,其余行都是0的方陣
AEij 是 第j列為 a1i,a2i,...,ani,其余列都是0的方陣
所以當(dāng)i≠j時,aij=0.
所以A是一個對角矩陣.
設(shè)E(i,j)是對換i,j兩行的初等矩陣.
由E(i,j)A=AE(i,j)可得
aii=ajj
所以A是主對角線元素相同的對角矩陣,即數(shù)量矩陣.