f算法使用什么矩阵进行计算

A. 用矩阵表示数并运算

高中的知识啊

这个问题其实很简单就是对矩阵的值进行操作便可以了.

不过我觉得如果局限于高中的话根本不用矩阵也能算出来

下面的图你看看哇我实在忘记了高中的写法了

大概的算法就是这样了;

B. 矩阵的顺序主子式的概念和计算方法

a b c
d e f
g h i

就是一阶a
二阶
a b
d e
三阶
a b c
d e f
g h i
依次类推啦
n阶实对称矩阵A，顺序取A的前k行前k列构成的矩阵
称为A的k阶顺序主子阵
其行列式称为A的k阶顺序主子

C. 矩阵乘法如何计算详细步骤!

回答：

此题2行2列矩阵乘以2行3列矩阵。

所得的矩阵是：2行3列矩阵

最后结果为： |1 3 5|

|0 4 6|

拓展资料

1、确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。

图示的两个矩阵可以相乘，因为第一个矩阵，矩阵A有3列，而第二个矩阵，矩阵B有3行。

6、检查相应的数字是否出现在正确的位置。19在左下角，-34在右下角，-2在左上角，-12在右上角。

D. C++实现D算法F算法求最短路径具体程序

/* 用邻接矩阵表示的图的Dijkstra算法的源程序*/

#include<stdio.h>
#define MAXVEX 100

typedef char VexType;

typedef float AdjType;

typedef struct

{ VexType vexs[MAXVEX]; /* 顶点信息 */

AdjType arcs[MAXVEX][MAXVEX]; /* 边信息 */

int n; /* 图的顶点个数 */

}GraphMatrix;

GraphMatrix graph;

typedef struct {

VexType vertex; /* 顶点信息 */

AdjType length; /* 最短路径长度 */

int prevex; /* 从v0到达vi(i=1,2,…n-1)的最短路径上vi的前趋顶点 */

}Path;

Path dist[6]; /* n为图中顶点个数*/

#define MAX 1e+8

void init(GraphMatrix* pgraph, Path dist[])

{
int i; dist[0].length=0; dist[0].prevex=0;
dist[0].vertex=pgraph->vexs[0];

pgraph->arcs[0][0]=1; /* 表示顶点v0在集合U中 */

for(i=1; i<pgraph->n; i++) /* 初始化集合V-U中顶点的距离值 */

{ dist[i].length=pgraph->arcs[0][i];

dist[i].vertex=pgraph->vexs[i];

if(dist[i].length!=MAX)

dist[i].prevex=0;

else dist[i].prevex= -1;

}

}

void dijkstra(GraphMatrix graph, Path dist[])
{ int i,j,minvex; AdjType min;
init(&graph,dist); /* 初始化，此时集合U中只有顶点v0*/
for(i=1; i<graph.n; i++)
{ min=MAX; minvex=0;
for(j=1; j<graph.n; j++)
if( (graph.arcs[j][j]==0) && (dist[j].length<min) ) /*在V-U中选出距离值最小顶点*/

if(minvex==0) break; /* 从v0没有路径可以通往集合V-U中的顶点 */
graph.arcs[minvex][minvex]=1; /* 集合V-U中路径最小的顶点为minvex */
for(j=1; j<graph.n; j++) /* 调整集合V-U中的顶点的最短路径 */
{ if(graph.arcs[j][j]==1) continue;
if(dist[j].length>dist[minvex].length+graph.arcs[minvex][j])
{ dist[j].length=dist[minvex].length+graph.arcs[minvex][j];
dist[j].prevex=minvex;
}
}
}
}

void initgraph()
{
int i,j;
graph.n=6;
for(i=0;i<graph.n;i++)
for(j=0;j<graph.n;j++)
graph.arcs[i][j]=(i==j?0:MAX);
graph.arcs[0][1]=50;
graph.arcs[0][2]=10;
graph.arcs[1][2]=15;
graph.arcs[1][4]=5;
graph.arcs[2][0]=20;
graph.arcs[2][3]=15;
graph.arcs[3][1]=20;
graph.arcs[3][4]=35;
graph.arcs[4][3]=30;
graph.arcs[5][3]=3;
graph.arcs[0][4]=45;
}

int main()
{
int i;
initgraph();
dijkstra(graph,dist);
for(i=0;i<graph.n;i++)
printf("(%.0f %d)",dist[i].length,dist[i].prevex);
return 0;
}
}
}
}

void initgraph()
{
int i,j;
graph.n=6;
for(i=0;i<graph.n;i++)
for(j=0;j<graph.n;j++)
graph.arcs[i][j]=(i==j?0:MAX);
graph.arcs[0][1]=50;
graph.arcs[0][2]=10;
graph.arcs[1][2]=15;
graph.arcs[1][4]=5;
graph.arcs[2][0]=20;
graph.arcs[2][3]=15;
graph.arcs[3][1]=20;
graph.arcs[3][4]=35;
graph.arcs[4][3]=30;
graph.arcs[5][3]=3;
graph.arcs[0][4]=45;
}

int main()
{
int i;
initgraph();
dijkstra(graph,dist);
for(i=0;i<graph.n;i++)
printf("(%.0f %d)",dist[i].length,dist[i].prevex);
return 0;
}
这个稍作改动就可以了。

E. 矩阵的公式是什么

矩阵的基本运算公式有加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置。

1、加法运算A+B=C、数乘运算k*A=B、乘法运算A*B=C，加法运算和数乘运算合称线性运算，由加法运算和数乘运算可以得到减法运算A+(-1)*B=A-B，矩阵没有除法运算，两个矩阵之间是不能相除的，但是当矩阵可逆的时候，可以对矩阵求逆。

2、矩阵的秩计算公式是A=aij m×n。矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数，通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。

3、行列式和他的转置行列式相等，变换一个行列式的两行，行列式改变符号即变为之前的相反数，如果一个行列式有两行完全相同，那么这个行列式等于零，一个行列式中的某一行，所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面，如果一个行列式中有一行，的元素全部是零，那么这个行列式等于零。

矩阵的应用：

矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。

对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。

数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个已持续几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。 矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。

针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。 无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。无限矩阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

F. 计算机编程中矩阵乘法有什么用

线性代数是计算机特别是图形学中很重要的数学工具。3D游戏和CAD中的三维透视，科学计算中的方程组求解都需要用矩阵，人工智能中的人脑模型，都需要用矩阵算法中的加法，减法，乘法和除法（左除和右除）

G. 矩阵运算法则是什么

三种矩阵初等行（列）变换：对调两行（列）；以不为0的数字k乘以某行（列）；不为0的k乘以某行（列）再加到另一行（列）上。

行阶梯型矩阵：可以画出一条阶梯线，线的下方全为0，且每个阶梯之后一行，台阶数即为非零行的行数。如下图，3个行阶梯的下方，全部为0。

相关信息：

数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个已持续几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。 矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。

针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。 无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。 无限矩阵的一个简单例子是代表一个函数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

H. 矩阵计算范数

根据矩阵F（简称）范数的定义：

因此上式成立，待证命题也就成立。

【注意过程中括号的添加以及求和指标的变化】&#8205;

I. 矩阵运算的算法

矩阵加减法，就是元素分别加减

矩阵乘法AB，是A的i行元素分别与B的j列元素相乘之和，
得到新元素，然后构成新矩阵
（矩阵分块乘法定义类似）

J. 矩阵的计算方法是什么

1、确认矩阵是否可以相乘。只有第一个矩阵的列的个数等于第二个矩阵的行的个数，这样的两个矩阵才能相乘。

图示的两个矩阵可以相乘，因为第一个矩阵，矩阵A有3列，而第二个矩阵，矩阵B有3行。

(10)f算法使用什么矩阵进行计算扩展阅读

一般计算中，或者判断中还会遇到以下11种情况来判断是否为可逆矩阵：

1、秩等于行数。

2、行列式不为0。

3、行向量(或列向量)是线性无关组。

4、存在一个矩阵,与它的乘积是单位阵。

5、作为线性方程组的系数有唯一解。

6、满秩。

7、可以经过初等行变换化为单位矩阵。

8、伴随矩阵可逆。

9、可以表示成初等矩阵的乘积。

10、它的转置矩阵可逆。

11、它去左(右)乘另一个矩阵,秩不变。