matlab如何求極大線性無關組

時間 2023-01-25 06:45:04

1樓:白喵與黑帽子

最常見的矩陣格式:m:為矩陣的最大行數。n:為矩陣的最大列數。

1、查閱matlab可以知道,可以用rref()函式將a化成行最簡形,下面是matlab中rref函式的功能。

2、做一個示例,採用第一種方式解決。編寫**如下:

3、執行,根據最簡式的,選擇非零行的非零首元所在的列即可。

2樓:匿名使用者

調出實驗1中的矩陣a、b

1.作出a的行向量組:a1、a2、a3、a4、a5、a6;

2.作出b的列向量組:b1、b2、b3、b4、b5、b6;

3.由a的。

一、三、五行,二、三、四列交叉點上的元素作出子矩陣a3;

4.做一個10階矩陣a4,其分塊形式為a4 ;

5.由索引向量l產生取a的第2.、4、5行所成的子矩陣a5;

6.將a 對應的行向量組正交規範為正交向量組a6,並驗證所得的結果;

7.求a1與a2的內積a7;

8.完成以下初等變換:將a 的。

一、四行互換,再將其第三列乘以,6再將其第一行的10倍加至第五行;

9.求b的列向量組的一個極大線性無關向量組a9,並將其餘向量用極大線性無關向量組線性表示。

如何用matlab求一組向量的極大無關組。

3樓:匿名使用者

先把向量按列向量構造矩陣a

用函式 rref(a) 化成行簡化梯矩陣。

可得一個極大無關組。

有疑問訊息我。

4樓:生鑲煒

好像沒有,不過有matlab技術論壇上有人寫了**,可以參考一下。

求極大線性無關組

5樓:雲者適合

列向量吧。

那就是a1,a2,a3阿。

因為化到這個樣子說明a1,a2,a3是線性無關組,而且a4,a5都是a1,a2,a3的線性組合。

因此由極大線性無關組的定義得到a1,a2,a3是一組極大線性無關組同理,a1,a2,a4或者a1,a2,a5都是。

6樓:匿名使用者

a1,a2,a3或者a1,a2,a4或者a1,a2,a5都是。

至於求的方法,你都已經求出來了,剩下的就是「看」的任務了。。。

7樓:網友

設s是一個n維向量組,α1,α2,..r 是s的一個部分組,如果。

(1) α1,α2,..r 線性無關;

(2) 向量組s中每一個向量均可由此部分組線性表示,那麼α1,α2,..r 稱為向量組s的一個極大線性無關組,或極大無關組。

定理 1 :設a1,a2,…,ar與b1,b2,…,bs是兩個向量組,如果。

(1)向量組a1,a2,…,ar可以經b1,b2,…,bs線性表出,(2)r>s,那麼向量組a1,a2,…,ar必線性相關。

推論 1 :如果向量組a1,a2,…,ar可以經b1,b2,…,bs線性表出,且a1,a2,…,ar線性無關,那麼r≤s。

推論 3 :兩個線性無關的等價向量組,必含有相同個數的向量。

定理 2 :一向量組的極大線性無關組都含有向量的個數相同。

定理 3 :一向量組線性無關的充分必要條件是,它的秩與它所含向量的個數相同。

推論 4 :等價的向量組必有相同的秩。

8樓:匿名使用者

每個階取一個。

以下每組都是極大無關組。

a1,a2,a3

a1,a2,a4

a1,a2,a5

matlab 中關於ax=b 的求解的一個問題 20

9樓:匿名使用者

用其中任意三個線性無關的方程求出a,b,c的一組值,但是這樣我們就浪費了很多資料。

2.如果同時求解8個方程肯定無解,但是我們想要找到一個向量y使得ay與b(b應該是一列向量)最為接近,而ay是a的列向量的一個線性組合,所以此問題轉化為在a的列向量所生成的空間sa中尋找一向量y使ay與b最為接近,至於如何度量接近程度一般使用歐氏範數||ay-b||。

3.根據最佳逼近定理顯然b與其在sa中的正交分解(或垂直投影)pb的距離是b與sa中所有向量距離的最小者。此時y便是ay=pb的解,由於pb是a的列向量的線性組合,所以此方程肯定有解。

但每次求解時都計算b是一件很繁瑣的事,所以我們要尋找一個更簡便的方法。

4.由於pb是b在sa中的正交分解,所以(b-pb)⊥sa,所以(b-pb)垂直於a的每一個列向量a1,a2…an,其轉置記為ta1,ta2,…tan,可知此時有ta1.(b-pb)=0,ta2.

(b-pb)=0…(向量內積定義),即(a的轉置a')a'(b-pb)=0,即a'pb=a'b,而pb=ay

所以a'ay=a'b,此方程成為ax=b的正規方程,由此亦可求出最佳逼近y。此時係數矩陣已是方陣且可逆,y=a'a\a'b=inv(a'a)*(a'b)。

5.此問題有另外分析解法,即求使q=∑(1-ax-by-cz)^2達最小的a,b,c的值,分別對a,b,c求偏導數並令其為零亦可得到正規方程(組)。

6.此問題是最小二乘問題或稱資料擬合(方法屬於gauss),至於最佳逼近和正交分解可參考有關線性代數或泛函分析的書籍。

希望對你有所幫助……

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