这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了mathematica线性代数基础和希腊字母输入。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在公式推导的过程中最常使用的就是线性代数：
mathematica提供了线性代数的计算模块，不过需要熟悉一下语法，最好的方式就是看文档。
文档的链接
在本地的帮助搜索栏输入howto/DoLinearAlgebra，或者在网页输入链接
How to| 进行线性代数计算
常用的还有希腊字母：
参考这两个文档：
Greek Letters
Entering Greek Letters
最常用的模块和使用方式基本都涵盖了，快速上手！
使用的注意事项：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-662915.html
注意是否符合mathematica的语法，是使用方括号还是大括号。一般来说函数使用的是方括号，矩阵使用的是大括号，多查帮助文档吧。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-662915.html
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一、基本概念 ①向量 ②向量的模(长度) ③向量的单位化 ④向量的三则运算 ⑤向量的内积 二、向量运算的性质 (一)向量三则运算的性质 α + β = β + α α + (β + γ) = (α + β) + γ k (α + β) = kα + kβ (k + l) α = kα + lα (二)向量内积运算的性质 (α , β) = (β , α) = α^Tβ = β^Tα (α , α)
目录 向量的概念 基本概念 抽象概念 向量的意义 几何意义 物理意义 欧式空间 特点和性质 行向量与列向量 行向量 列向量 两者的关系 向量的基本运算与范数 向量的基本运算 向量的加法 数乘运算（实数与向量相乘） 转置 向量的范数 向量的模与内积 向量的模 向量的内积
一、基本概念 ①矩阵 像如下图示的为矩阵,记为A=(aij)m*n ②同型矩阵及矩阵相等 若A、B为如下两个矩阵 如果A和B的行数和列数相等,那么A和B为同型矩阵,且A和B的元素相等(即:aij=bij),则称A和B相等 ③伴随矩阵 设A为n阶矩阵(如上图所示),设A的行列式|A|,则A中aij的余子式为Mij,代数余
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矩阵是由排列在矩形阵列中的数字或其他数学对象组成的表格结构。它由行和列组成，并且在数学和应用领域中广泛使用。 元素：矩阵中的每个数字称为元素。元素可以是实数、复数或其他数学对象。 维度：矩阵的维度表示矩阵的行数和列数。一个 m × n 的矩阵有 m 行和
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线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分。 NumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数（既是一个数组方法也是numpy命名空间中的一个函数） x.dot(y)等价于np.dot(x, y) @符（类似Python 3.5）也可以用作中缀运算符，进行矩阵乘法：
工业生产的发展趋势总是从单件生产到批量生产。科学技术研究也是一样，总是从简单计算到复合运算、批量运算。批量意味着生产能力、处理能力的提升。计算机从16位发展到64位，从单核发展到多核；计算机从CPU处理数据发展到GPU处理数据；大数据、人工智能领域的大模型
