Mathematica入门教程之Mathematica的基本语法特征

Inverse[M]

计算矩阵M的逆矩阵()

Eigenvalus[A]

计算矩阵A的全部(准确解)特征值

Eigenvalus[N[A]]

计算矩阵A的全部(数值解)特征值

Eigenvectors[A]

计算矩阵A的全部(准确解)特征向量

Eigenvectors[N[A]]

计算矩阵A的全部(数值解)特征向量

Eigensystem[A]

计算矩阵A的所有(准确解)特征值和特征向量

Eigensystem[N[A]]

计算矩阵A的所有(数值解)特征值和特征向量

在Mathematica中用LinerSolve[A,B],求解满足AX=B的一个解.如果A的行列式不为零,那么这个解是方程组的唯一解; 如果A的行列式是零,那么这个解是方程组的一个特解,方程组的全部解由基础解系向量的线性组合加上这个特解组成. NullSpace[A]计算方程组AX=0的基础解系的向量表,用LinerSolve[A,B]和NullSpace[A]联手解出方程组AX=B的全部解.Mathematica中还有一个美妙的函数RowReduce[A],它对A的行向量作化间成梯形的初等线性变换.用RowReduce可计算矩阵的秩,判断向量组是线性相关还是线性无关和计算极大线性无关组等工作.

解方程组函数	意义
RowReduce[A]	作行的线性组合化简A,A为m行n列的矩阵
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