【第一章 线性代数】1.2矩阵的行列式和矩阵的逆
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发布时间：2024-10-20 20:26
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热心网友
时间：2024-10-27 07:47
掌握目标：
理解二阶三阶行列式的引入和计算
掌握全排列、逆序数与n阶方阵行列式的运算公式
学习特殊矩阵如对角矩阵、上(下)三角矩阵的行列式计算
熟悉行列式的性质与简化计算方法
了解行列式的展开、余子式与代数余子式
掌握克莱姆法则与高阶方程组解的定理
理解矩阵逆的定义、可逆条件与计算方法
熟悉矩阵逆的性质
1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
【作业】
掌握Numpy中计算逆矩阵的函数
方法一：np.linalg.inv(a）
方法二：A.I
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时间：2024-10-27 07:47
掌握目标：
理解二阶三阶行列式的引入和计算
掌握全排列、逆序数与n阶方阵行列式的运算公式
学习特殊矩阵如对角矩阵、上(下)三角矩阵的行列式计算
熟悉行列式的性质与简化计算方法
了解行列式的展开、余子式与代数余子式
掌握克莱姆法则与高阶方程组解的定理
理解矩阵逆的定义、可逆条件与计算方法
熟悉矩阵逆的性质
1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
【作业】
掌握Numpy中计算逆矩阵的函数
方法一：np.linalg.inv(a）
方法二：A.I
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时间：2024-10-27 07:47
掌握目标：
理解二阶三阶行列式的引入和计算
掌握全排列、逆序数与n阶方阵行列式的运算公式
学习特殊矩阵如对角矩阵、上(下)三角矩阵的行列式计算
熟悉行列式的性质与简化计算方法
了解行列式的展开、余子式与代数余子式
掌握克莱姆法则与高阶方程组解的定理
理解矩阵逆的定义、可逆条件与计算方法
熟悉矩阵逆的性质
1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
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方法一：np.linalg.inv(a）
方法二：A.I
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时间：2024-10-27 07:47
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1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
【作业】
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方法一：np.linalg.inv(a）
方法二：A.I
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时间：2024-10-27 07:47
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熟悉行列式的性质与简化计算方法
了解行列式的展开、余子式与代数余子式
掌握克莱姆法则与高阶方程组解的定理
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1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
【作业】
掌握Numpy中计算逆矩阵的函数
方法一：np.linalg.inv(a）
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时间：2024-10-27 07:47
掌握目标：
理解二阶三阶行列式的引入和计算
掌握全排列、逆序数与n阶方阵行列式的运算公式
学习特殊矩阵如对角矩阵、上(下)三角矩阵的行列式计算
熟悉行列式的性质与简化计算方法
了解行列式的展开、余子式与代数余子式
掌握克莱姆法则与高阶方程组解的定理
理解矩阵逆的定义、可逆条件与计算方法
熟悉矩阵逆的性质
1. 行列式的引入？
矩阵行列式，仅适用于方阵。
二阶行列式的引入从解方程角度出发。
三阶行列式？
计算高阶行列式的技巧涉及逆序数。
例5展示了逆序数在计算中的应用。
例6中，对角线元素的非零乘积简化了计算。
2. 行列式的性质
性质1至6需熟记，相互间有逻辑联系。
性质6基于性质5的原理。
3. 行列式按照行或列展开（4.代数余子式）
代数余子式用于行列式的展开。
4. 克莱姆法则？
描述高阶方程组解的个数。
5. 矩阵的逆？（一定是方阵）
矩阵逆的来源与计算方法。
6. 矩阵的性质？
矩阵特性涵盖了运算规则与结构。
【作业】
掌握Numpy中计算逆矩阵的函数
方法一：np.linalg.inv(a）
方法二：A.I
