1. The matrix product. In words, if A is an n × m matrix and B is an m × p matrix, their matrix product AB is an n × p matrix, in which the m entries across the rows of A are multiplied with the m entries down the columns of B.
2. In linear algebra, the determinant is a value that can be computed from the elements of a square matrix. Our way to express the determinant is by considering the elements in the top row and the respective minors; starting at the left, multiply the element by the minor, then subtract the product of the next element and its minor, and alternate adding and subtracting such products until all elements in the top row have been exhausted.
3. In linear algebra, the transpose of a matrix A is another matrix AT .
If A is an m × n matrix then AT is an n × m matrix.
4. In linear algebra, Gaussian elimination (also known as row reduction) is an algorithm for solving systems of linear equations. To perform row reduction on a matrix, one uses a sequence of elementary row operations to modify the matrix until the lower left-hand corner of the matrix is filled with zeros, as much as possible. Using these operations, a matrix can always be transformed into an upper triangular matrix, and in fact one that is in row echelon form.
5. The inverse matrix - the matrix A^(-1), which when multiplied by the original matrix A results in a unit matrix E. A square matrix invertible if and only if it is non-degenerate, i.e. its determinant is not zero. For non-square matrix and degenerate matrices inverse matrix does not exist.
6. In order to make the calculations necessary:
1) Enter through a blank line items, and press «Enter» to go to the next line.
2) Select the calculation accuracy.
3) Press the «Calculate».
1. Продукт матрицы. В словами, если А представляет собой n × m матрицы и В является m × p матрицы, их матричное произведение AB является п × п матрицы, в которой м записи через строках умножают М записей вниз по колонкам Б.
2. В линейной алгебре, определитель является значением, которое может быть вычислено из элементов квадратной матрицы. Наш путь, чтобы выразить определитель с учетом элементов в верхней строке и соответствующих несовершеннолетних; начиная слева, умножьте элемент несовершеннолетним, затем вычесть продукт следующего элемента и его несовершеннолетнего, и чередуются сложения и вычитания таких продуктов пока все элементы в верхней строке не были исчерпаны.
3. В линейной алгебре, транспонированная матрицы А это матрицa AT. Если А является m × n матрица, то АТ n × m матрицы.
4. В линейной алгебре, Гаусса (также известный как сокращение ряд) представляет собой алгоритм для решения систем линейных уравнений. Для выполнения ряда сокращение на матрице, один использует последовательность элементарных операций подряд, чтобы изменить матрицу, пока в левом нижнем углу матрицы не заполняется нулями, а насколько это возможно. С помощью этих операций, матрица всегда может быть преобразована в верхней треугольной матрицей, а на самом деле тот, который находится в виде строки эшелона.
5. Обратная матрица - матрица А ^ (- 1), который при умножении на оригинальные результаты матрица А в единичной Е. квадратная матрица обратима, если и только если оно является невырожденной, то есть ее определитель не равен нулю , Для не-квадратной матрицы и вырожденные матрицы обратной матрицы не существует.
6. Для того, чтобы расчеты необходимо:
1) Введите через пробел позиций и нажмите «Enter», чтобы перейти к следующей строке.
2) Выберите точность расчета.
3) Нажмите «Рассчитать».
