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Mathematica 中的线性代数
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MATHEMATICA 概述
在
Mathematica
的后续版本中引入了与本教程内容相关的附加功能. 最新信息请见
矩阵和线性代数
.
Mathematica
中的线性代数
引言
张量和数组
作为
Mathematica
表达式的矩阵
表达式的输入和输出
Mathematica
的设计原则
矩阵与张量运算
构造矩阵
特殊矩阵
结构操作
获得矩阵的一部分
获得多个部分
设置矩阵的部分
设置多个部分
提取子矩阵
删除行与列
插入行与列
扩展矩阵
转置
元素的轮换
矩阵的测试
进一步的结构操作
元素相关的操作
可列表性
映射
向量和张量
向量和张量的测试
矩阵的可视化
矩阵格式化
绘制矩阵
导入和导出矩阵
矩阵乘法
外积
外积的可视化
广义内积
矩阵置换
置换矩阵
稀疏数组的运用
基本运算
SparseArray
SparseArray 的规则输入
带状稀疏数组
单位矩阵和对角稀疏矩阵
Normal
ArrayRules
结构化操作
得到矩阵的一部分
得到多个部分
设置矩阵的一部分
设置多个部分
提取子矩阵
删除行和列
插入行和列
扩展矩阵
转置
元素的轮换
测试矩阵
进一步的结构化操作
面向元素的操作
可列表性
映射
稀疏矩阵的可视化
稀疏矩阵的格式化
稀疏矩阵的绘图
稀疏矩阵的导入和导出
矩阵乘法
外积
矩阵置换
将方程转化为稀疏数组
SparseArray 数据格式
矩阵计算
基本运算
范数
向量范数
矩阵范数
零空间
矩阵的秩
简化行阶梯形式
矩阵的逆
伪逆矩阵
行列式
子式
求解线性方程组
奇异矩阵
齐次方程
准确性的估计和计算
符号和精确矩阵
行变换
因式分解的保存
方法
LAPACK
多波前法
Krylov
Cholesky
符号方法
最小二乘解
数据拟和
特征系统的计算
特征系统的性质
矩阵对角化
符号和精确矩阵
广义特征值
方法
LAPACK
Arnoldi
符号方法
矩阵分解
LU 分解
Cholesky 分解
Cholesky 和 LU 因式分解
正交化
QR 分解
求解方程组
奇异值分解
广义奇异值
选项
Schur 分解
广义 Schur 分解
选项
Jordan 分解
矩阵函数
矩阵类型
Mathematica
中的数
精确数值与近似数值
混合模式算术
Mathematica
中的矩阵
标准数值技术
任意精度数值技术
符号代数技术
混合模式矩阵
复数矩阵
任意精度矩阵
线性代数计算的性能
压缩数组
压缩数组函数
压缩数组运算
压缩数组总结
编程效率
性能的度量
循环向量化
创建列表
更新列表
使用内置支持
一种缓慢的方法
一种较快的方法
速度快并且更简洁
矩阵内容
混合的符号/数值矩阵
混合数值类型矩阵
整数矩阵
表达式效率
矩阵的更新
矩阵的增补
线性代数的例子
矩阵排序
满秩最小二乘解
最小二乘 Cholesky
最小二乘 QR
1-范数和无穷-范数的最小化
1-范数最小化
无穷-范数最小化
有限差分解
网格分区
数据
绘制网格
拉普拉斯算符
费德勒向量
节点的分区
带有 NDSolve 的矩阵函数
参考文献
软件参考
ARPACK
ATLAS
Harwell-Boeing
Matrix Market
METIS
TAUCS
UMFPACK
其它参考文献
教程专集
Mathematics and Algorithms