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Mathematica入門教程之Mathematica的基本語法特征

作者：時間：2011-11-02 來源：網絡

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Inverse[M]

計算矩陣M的逆矩陣()

Eigenvalus[A]

計算矩陣A的全部(準確解)特征值

Eigenvalus[N[A]]

計算矩陣A的全部(數值解)特征值

Eigenvectors[A]

計算矩陣A的全部(準確解)特征向量

Eigenvectors[N[A]]

計算矩陣A的全部(數值解)特征向量

Eigensystem[A]

計算矩陣A的所有(準確解)特征值和特征向量

Eigensystem[N[A]]

計算矩陣A的所有(數值解)特征值和特征向量

在Mathematica中用LinerSolve[A,B],求解滿足AX=B的一個解.如果A的行列式不為零,那么這個解是方程組的唯一解; 如果A的行列式是零,那么這個解是方程組的一個特解,方程組的全部解由基礎解系向量的線性組合加上這個特解組成. NullSpace[A]計算方程組AX=0的基礎解系的向量表,用LinerSolve[A,B]和NullSpace[A]聯手解出方程組AX=B的全部解. Mathematica中還有一個美妙的函數RowReduce[A],它對A的行向量作化間成梯形的初等線性變換.用RowReduce可計算矩陣的秩,判斷向量組是線性相關還是線性無關和計算極大線性無關組等工作.


解方程組函數	意義
RowReduce[A]	作行的線性組合化簡A,A為m行n列的矩陣
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