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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-512981.html
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对称与反对称： 注： 存在既是对称也是反对称的关系，也存在既非 对称也非反对称的关系 例题1： 例题2：
前置定理 1 设 A boldsymbol{A} A 为 n n n 阶对称矩阵，则必有正交矩阵 P boldsymbol{P} P ，使 P − 1 A P = P T A P = Λ boldsymbol{P}^{-1} boldsymbol{A} boldsymbol{P} = boldsymbol{P}^T boldsymbol{A} boldsymbol{P} = boldsymbol{Lambda} P − 1 A P = P T A P = Λ ，其中 Λ boldsymbol{Lambda} Λ 是以 A boldsymbol{A} A 为 n n
目录 1.稀疏矩阵概念 2.三元组表 3.稀疏矩阵的转置 4.题目实现 矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。 图示： 在存储稀疏矩阵时，为了节省存储单元，很自然地想到使用压缩存储方法。但由于非零元
思路分析 1.本题需要打印输出3个矩阵，分别是初始化矩阵，矩阵转置，以及他们的和的矩阵。 2.本题需要大一数学《线性代数》关于矩阵，矩阵的转置以及矩阵和的知识点作为基础。本文不做数学知识点讲解。 3,我们以3行3列矩阵举例进行讲解。 案例代码如下 代码运行结果
解析： src：输入矩阵，只能是 CV_32FC1 或 CV_64FC1 类型的方阵（即矩阵转置后还是自己） eigenvalues：输出的特征值组成的向量，数据类型同输入矩阵，排列从大到小 eigenvectors：输出的特征向量组成的矩阵，数据类型同输入矩阵，每一行是一个特征向量，对应相应位置的特征值
对应mit线性代数第11讲矩阵空间，秩1矩阵，小世界图第6-7分钟的讲解问题：3x3对称矩阵构成的向量空间为什么是6维的 看了一些资料，发现这个国外的大哥讲得清楚 https://math.stackexchange.com/questions/2813446/what-is-the-dimension-of-the-vector-space-consisting-of-all-3-by-3-symmetric-mat 转成中文后如
![[数据结构(C语言版本)上机实验]稀疏矩阵的三元组顺序表压缩存储以及转置实现(含快速转置）](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/435123-1.png)
实现效果： 1、编写程序任意 输入 一个稀疏矩阵，用 三元组顺序表 压缩存储 稀疏矩阵 。 2、对稀疏矩阵进行 转置 ， 输出 转置后的矩阵。 对应《数据结构(C语言版）》 第5章 数组与广义表 实验： 1、 掌握下三角矩阵的输入、输出、压缩存储算法； 2、 理解稀疏矩阵的三元
对于向量 a = [ a 1 , a 2 , a 3 ] mathbf a = [a_1,a_2,a_3] a = [ a 1 , a 2 , a 3 ] , 其反对称矩阵为 a ^ = [ a × ] = [ 0 − a 3 a 2 a 3 0 − a 1 − a 2 a 1 0 ] mathbf ahat{}= [mathbf a times] = begin{bmatrix}0 -a_3 a_2 \\\\ a_30-a_1 \\\\ -a_2 a_1 0 end{bmatrix} a ^ = [ a × ] = 0 a 3 − a 2 − a 3 0 a 1
1.反对称矩阵 (1)定义: A为n阶矩阵,如果A的转置等于-A,则称A为“反对称矩阵”.即A\\\'=-A (2)特征: A主对角线两边对称的数相反,且主对角线的数全为0 (3)性质: a.设A,B为反对称矩阵，则A±B仍为反对称矩阵 b.设A,B为反对称矩阵, 则A\\\'或bA仍为反对称矩阵 c.设A为反对称矩阵，B为对称矩阵
首先，只考虑旋转。 假设坐标系1： { X 1 , Y 1 , Z 1 } {X_1, Y_1, Z_1} { X 1 , Y 1 , Z 1 } 经过 纯旋转 之后得到坐标系2： { X 2 , Y 2 , Z 2 } {X_2, Y_2, Z_2} { X 2 , Y 2 , Z 2 } （如上图），其中坐标系1对应的单位正交基为 ( e 1 , e 2 , e 3 ) left(e_{1}, e_{2}, e_{3}right) ( e 1 , e
