矩阵数据英文

matrix 英[ˈmeɪtrɪks] 美[ˈmeɪtrɪks] [其他] 复数：matrices n. 矩阵; (人或社会成长发展的) 社会环境，政治局势; 线路网; 道路网; [例句]The basis matrix B is unimodular.基矩阵b是幺模的。

来源 英文名Matrix（矩阵）本意是子宫、母体、孕育生命的地方，同时，在数学名词中，矩阵用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据。这个定义很好地解释了Matrix代码制造世界的数学逻辑基础。 数学上，矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的方阵。把用在解线性方程组上既方便，又直观。例如对于方程组。 a1x+b1y+c1z=d1 a2x+b2y+c2z=d2 a3x+b3y+c3z=d3 来说，我们可以构成一个矩阵：

矩阵（Matrix）本意是子宫、控制中心的母体、孕育生命的地方。在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵概念在生产实践中也有许多应用，比如矩阵图法以及保护个人帐号的矩阵卡系统（由深圳网域提出）等等。“矩阵”的本意也常被应用，比如监控系统中负责对前端视频源与控制线切换控制的模拟设备也叫矩阵。以下是一个 4 × 3 矩阵： 某矩阵 A 的第 i 行第 j 列，或 i,j位，通常记为 A[i,j] 或 Ai,j。在上述例子中 A[2,3]=7。 在C语言中，亦以 A[j] 表达。(值得注意的是，与一般矩阵的算法不同，在C中，"行"和"列"都是从0开始算起的) 此外 A = (aij)，意为 A[i,j] = aij 对于所有 i 及 j，常见于数学著作中。 一般环上构作的矩阵 给出一环 R，M(m,n, R) 是所有由 R 中元素排成的 m× n 矩阵的集合。若 m=n，则通常记以 M(n,R)。这些矩阵可加可乘 (请看下面)，故 M(n,R) 本身是一个环，而此环与左 R 模Rn 的自同态环同构。 若 R 可置换， 则 M(n, R) 为一带单位元的 R-代数。其上可以莱布尼茨公式定义 行列式：一个矩阵可逆当且仅当其行列式在 R 内可逆。 在百度百科内，除特别指出，一个矩阵多是实数矩阵或虚数矩阵。 分块矩阵 分块矩阵 是指一个大矩阵分割成“矩阵的矩阵”。举例，以下的矩阵 可分割成 4 个 2×2 的矩阵，矩阵将多种信号自由控制，将BSV液晶拼接跨屏显示。 此法可用于简化运算，简化数学证明，以及一些电脑应用如VLSI芯片设计等。对称矩阵是相对其主对角线（由左上至右下）对称， 即是 ai,j=aj,i。 埃尔米特矩阵（或自共轭矩阵）是相对其主对角线以复共轭方式对称， 即是 ai,j=a*j,i。 特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对， 是 ai,j=ai+1,j+1。 随机矩阵所有列都是概率向量， 用于马尔可夫链。 此外，还有对角矩阵，单位矩阵，条带矩阵 [1]对角矩阵是仅在它的主对角线上有元素而其他位置上的元素全为零（即aij= 0或i≠j）的矩阵。如图为nXn的对角矩阵： 类似的是单位矩阵，但位于主对角线上的元素都是1，即a1=a2=......=an=1 条带矩阵是指与主对角线平行的位置上有非零元素而其他位置的元素全为零的矩阵英文名Matrix（SAMND矩阵）。在数学名词中，矩阵用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据。这个定义很好地解释了Matrix代码制造世界的数学逻辑基础。 成书于西汉末、东汉初的《九章算术》用分离系数法表示线性方程组，得到了其增广矩阵。在消元过程中，使用的把某行乘以某一非零实数、从某行中减去另一行等运算技巧，相当于矩阵的初等变换。但当时并没有现在理解的矩阵概念，虽然它与现在的矩阵形式上相同，但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。 矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。1801年德国数学家高斯（F.Gauss，1777~1855）把一个线性变换的全部系数作为一个整体。1844年，德国数学家爱森斯坦（F.Eissenstein，1823~1852）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。1850年，英国数学家西尔维斯特（James Joseph Sylvester，18414-1897）首先使用矩阵一词。1858年，英国数学家凯莱（A.Gayley，1821~1895）发表《关于矩阵理论的研究报告》。他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究，并在这个主题上首先发表了一系列文章，因而被认为是矩阵论的创立者，他给出了现在通用的一系列定义，如两矩阵相等、零矩阵、单位矩阵、两矩阵的和、一个数与一个矩阵的数量积、两个矩阵的积、矩阵的逆、转置矩阵等。并且凯莱还注意到矩阵的乘法是可结合的，但一般不可交换，且m*n矩阵只能用n*k矩阵去右乘。1854年，法国数学家埃米尔特（C.Hermite，1822~1901）使用了“正交矩阵”这一术语，但他的正式定义直到1878年才由德国数学家费罗贝尼乌斯（F.G.Frohenius，1849~1917）发表。1879年，费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。 至此，矩阵的体系基本上建立起来了。

数学概念和工具之一。由m×n个数aij（i=1，…，m；j=1，…，n）排成i行j列数表：（1） 称为一个m×n矩阵，简记为A=（aij）mn。若m=n，也称 A 是一个n阶矩（方）阵 。两个矩阵仅当行 、列数分别相等且对应元素相等时称为相等。若aij取自数域 F，则称A为F上的矩阵。对调A的行列所得n×m矩阵A′称为A的转置。若 A=A′，则称 A为对称矩阵。矩阵最基本、最重要的运算有：①加法：A=（aij）mn，B=（bij）mn，称（aij+bij）mn为A 与B之和，记作A+B；②数乘：A=（aij）mn，k∈ F，称（kaij）为 k 与A之积，记作kA；③乘法：A=（aij）ms，B=（bij）Sn，记cij=aisbis+aisbij，称C=（cij）mn为A与B之积，记作AB ，矩阵的运算满足一些熟知的运算律：加法，乘法结合律；加法交换律；乘法对加法的分配律；以及数乘与加法，乘法间满足 k（A+B）=kA+kB，（k+l）A=kA+lA，（kl）A=k（lA），k（AB）=（kA）B等。称：（2） 为零矩阵和单位矩阵，它们在矩阵运算中的作用与数0，1在数的运算中的作用相同。但矩阵的乘法不满足交换律和消去律，例如，（3） 可逆矩阵是一类重要的矩阵：设A是n阶矩阵，若存在B，使AB=BA=I，则称A是可逆矩阵，B称为A的逆，记作A－1。由n阶矩阵A的元素aij排成的n阶行列式D=｜ai j｜n。称为 A 的行列式，记作｜A｜。若A可逆，则A－1=，这里：（4） 称为A的伴随方阵，Aij1bD中aij的代数余子式（见行列式）。 矩阵的行初等变换是：①交换矩阵的两行；②用一个非零数乘矩阵的某一行；③用一个数乘矩阵的某一行后加到另一行上，类似的有矩阵的列初等变换，对矩阵A施行行（列）初等变换相当于用以下类型初等矩阵左（右）乘A，（5） 初等矩阵都是可逆矩阵，且（6） 矩阵A中非零子式的最大阶数称为它的秩，记作秩（A）。零矩阵的秩为 0。秩是刻画矩阵的一个重要概念 ，其几何意义是矩阵行空间的维数，在初等变换下不改变。n阶矩阵A可逆秩(A)=n｜A｜≠0。 设P、Q是可逆矩阵，若B=PAQ，则称B与A等价 ；若 B=P－1AP，则称B与A相似；若B=P′AP，则称B与A合同。矩阵的等价、相似、合同都有自反性、对称性、传递性，因而都是等价关系。B与A等价秩（A）=秩（B）。若 B与A相似，则B与A有相同的特征多项式，因而有相同的特征值 矩阵的初等变换有着广泛的应用，如用来解线性方程组；求可逆矩阵之逆；解某些矩阵方程等等。 在许多问题的研究中，可将所讨论的问题通过其矩阵表示归为矩阵问题的研究，因此矩阵是一个重要的工具。例如，解线性方程组归为对增广矩阵做行的初等变换；若 σ是 n维空间Υ上的线性变换，α1，α2…，αn是V的基 ，σ 关于基αi的矩阵为A，则σ能否化为对角矩阵（即当i≠j时aij都等于零的矩阵）问题归为A 能否与对角矩阵相似的问题 ；二次型f（x1……xn）=（x1……xn）A（x1…xn）′ 是否存在变量可逆代换使f只含平方项，归为 A 是否合同于对角矩阵的问题。 中国《九章算术》方程章中所说“方程”就是矩阵，“方程术”就是高斯消去法，尽管用矩阵形式解方程组已相当成熟，比欧洲至少早1500年，但没有建立独立的矩阵理论。19世纪中期（1850年前后），行列式的发展提供了矩阵发展的条件，矩阵理论得到迅速发展；同研究线性变换下的不变量相结合，A.凯莱对矩阵论作了开创性的研究，他首先定义了矩阵，并对矩阵进行独立研究，讨论了矩阵的运算，特殊类型的矩阵，给出了凯莱-哈密顿定理，并对3阶方阵进行了验证。以后C.若尔当和F.G.弗罗贝尼乌斯进一步进行了深入的研究。这个时期的结果多数反映在目前线性代数的教科书中。随着各学科的发展，矩阵的研究也日益广泛深入，矩阵的元素早已不限于数，矩阵的阶数也由有限发展到无限，对矩阵函数的讨论使矩阵从矩阵代数走向矩阵分析。