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MATHEMATICA 内置符号
求解线性系统
Mathematica 中的线性代数
教程 »
|
Inverse
Solve
NullSpace
CoefficientArrays
CholeskyDecomposition
PseudoInverse
LeastSquares
RowReduce
LinearSolveFunction
MatrixPower
参见 »
|
方程求解
线性系统
矩阵和线性代数
矩阵运算
信号处理
6.0的新功能: 数学和算法
8.0的新功能:数学与算法
更多关于 »
LinearSolve
LinearSolve
求解矩阵方程
的
x
.
LinearSolve
[
m
]
产生一个可重复应用在不同
b
的一个
LinearSolveFunction
[
...
]
.
更多信息
LinearSolve
可以处理数值矩阵、符号矩阵和
SparseArray
对象.
自变量
b
或者是一个向量或者是一个矩阵.
»
矩阵
m
可以是方阵或矩形阵.
»
LinearSolve
[
m
]
和
LinearSolveFunction
[
...
]
提供一个有效的方式多次求解相同的近似数值的线性系统.
LinearSolve
等价于
LinearSolve
[
m
][
b
]
.
对未确定的系统,
LinearSolve
返回一个可能的特解;
Solve
返回通解.
»
LinearSolve
[
m
,
b
,
Modulus
->
n
]
取模
n
的矩阵方程.
»
LinearSolve
[
m
,
b
,
ZeroTest
->
test
]
计算
确定矩阵元素是否为零. 缺省设置是
ZeroTest
->
Automatic
.
也可以给出一个
Method
选项. 精确符号矩阵的设置可以包含
、
和
. 近似数值矩阵的设置可以包含
,对稀疏矩阵可用
和
.
Automatic
的默认设置在依赖于给出的 矩阵的方法间切换.
范例
关闭所有单元
例
(2)
没有右侧值,返回一个
LinearSolveFunction
:
In[1]:=
Out[1]=
没有右侧值,返回一个
LinearSolveFunction
:
In[1]:=
Out[1]=
In[2]:=
Out[2]=
In[3]:=
Out[3]=
范围
(3)
用明确算法求
的解
:
用机器数的数值算法求解:
用 20 位精度的数值算法求解:
即使当矩阵为奇异时,也可求一个解:
在这个例子中无解:
求矩形矩阵的一个解:
推广和延伸
(3)
当
是一个矩阵时,求
的解
:
对
没有给出右侧值
,返回一个
LinearSolveFunction
:
这包含可以对给定
值快速求解问题的数据:
稀疏方式可用于稀疏矩阵:
选项
(2)
是一个较大的稀疏矩阵:
用直接的多波前法求解
:
用一个迭代的子空间方法求解
:
求模 47 的
的解
:
验证解:
应用
(2)
求解多元函数根的牛顿方法:
近似求解边界值问题
:
显示与精确解比较的误差:
属性和关系
(4)
是一个 3×3 矩阵:
一个线性方程系统:
由
Solve
计算的解:
由
LinearSolve
计算的解:
验证它们是相同的:
如果
是非奇异的,当
是单位矩阵时,
的解
是
的逆:
在这个例子中
无解:
用
LeastSquares
最小化
:
与普通最小化比较:
对
有多个解:
用
NullSpace
获得完全展开的解集:
可能存在的问题
(2)
求欠定系统的解不是唯一的:
用
Solve
求出的所有解:
对病态矩阵,数值解可能不够好:
如果使用足够精度,可获得较好的解:
巧妙范例
(1)
用直接方法求解 100,000 方程:
用迭代方法求解上百万个方程:
参见
Inverse
Solve
NullSpace
CoefficientArrays
CholeskyDecomposition
PseudoInverse
LeastSquares
RowReduce
LinearSolveFunction
MatrixPower
教程
求解线性系统
Mathematica
中的线性代数
更多关于
方程求解
线性系统
矩阵和线性代数
矩阵运算
信号处理
6.0的新功能: 数学和算法
8.0的新功能:数学与算法
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关于内部实现的一些注释: 数值及相关函数
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