矩阵

之前我们证明了，通过恰当的生成方法，可以得到大量的满足条件的生产矩阵。如果你是生产规划者，那么总能够在大量的生产选择中选择比较适合的生产矩阵，使其满足现有初始条件和预期增长率。那么我们将它写成矩阵乘法的形式，立即得到下式 当我们分别用行和列的观点来看这个式子时，会立即得到两个不变性

本文的阅读等级：中级 若一个矩阵 的每一元 为 或 ，我们称之为 (01) 矩阵。2003年任职 Wolfram 研究中心的韦斯坦 (Eric W. Weisstein) 在计算 阶 (01) 矩阵，，的特征值时，发现所有特征值皆为正实数[1]的 (01) 矩阵总数为下列序列： 在图论中，若一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则称之为有向无环图 (directed acyclic graph，简称DAG)。韦斯坦得到的序列恰巧与包含 个标记顶点的有向无环图数的前五项相等[2]： 自然地，韦斯坦猜想这两个数列完全相同

本文的阅读等级：初级 德国数学家希尔伯特 (David Hilbert) 说[1]：“一个数学理论不被认为是完整的，直到你可以说得很清楚──你能解释给第一个在街上相遇的人听。”长久以来，这个问题一直困扰著许多线性代数初学者：基本矩阵运算，包括矩阵加法、纯量乘法以及矩阵乘法，是如何被定义出来的？基本矩阵运算的数学原因既不是商业机密亦非神秘主义，矩阵与其基本运算源自于线性代数的核心运转机制──线性变换 (linear transformation) 或称线性映射 (linear mapping)。定义于有限维向量空间 (vector space)，譬如，实座标向量空间 ，复座标向量空间 ，的线性变换可以用矩阵表示；矩阵加法、纯量乘法与矩阵乘法分别对应线性变换的加法、纯量乘法以及复合 (composition)

高清视频矩阵的输入设备：监控摄像机、高速球、画面处理器等很多个设备，显示终端一般监视器，电视墙，拼接屏等（通常视频矩阵输入很多，一般几十路到几千路视频，输出比较少一般2-128个显示器；例如64进8出，128进16出，512进32出，1024进48出等）。 会议中常用到是AV矩阵、VGA、RGB矩阵、HDMI矩阵、DVI矩阵一般的输入设备：摄像头、DVD 、VCR、实物展台、台式电脑以及很多的笔记本信号等，而显示设备：投影机、等离子、拼接屏、大屏幕显示等（通常输入和输出基本差不多，也不会太大；例如8进8出、16进8出、16进16出）。 视频矩阵，就是将视频图像从任意一个输入通道切换到任意一个输出通道显示

现在给你一个正方形矩阵M。 在这个问题中，您必须找出给定的矩阵是否对称(symmetric)。 定义：对称矩阵所有元素都是非负的并且相对于该矩阵的中心对称

产品介绍Product introduction BYOD-8800矩阵是新推出的一款一卡四路8 进 8出多功能迷你高清无缝混合矩阵，采用模块化的设计理念，增加音频的解析，传输，分配，切换功能，采用网页式管理的设计理念，所有信号 输入 输出卡均 采用 一卡四路的方式，很大 限度的给予了用户 配置的 灵活性 ，配备信号分辨率调节，信号类型选择调节功能，支持 4K 、EDID 、 HDCP是自动适应调节和解析，支持无缝快速切换功能，强大的性价比，更加体现了它的价值。 本矩阵采用了电磁防护设计， 可以 有效的屏蔽掉来自 周边 环境的电磁干扰， 从而 使设备稳定的运行。 BYOD-8800矩阵主要应用于高清可视会议、学校、多媒体会议厅、大屏幕显示工程、 电视教学、指挥控制中心等场所

我们都知道矩阵乘法：给定两个矩阵A和B，若A是n*r的矩阵，B是r*m的矩阵，则A*B的结果C是一个n*m的矩阵，且c[ij]=∑a[ik]*b[kj]，其中1<=k<=r。很显然，求出每个C[ij]的过程中，我们都做了r次标量乘法。因此，总的标量乘法次数是n*m*r

给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。 昨天晚上遇到了一个类似的题目，也是二维数组尽心旋转，但是并没有给出是正方形矩阵，当时我想当然的以为就是正方形，没有考虑长方形矩阵的情况，如果二位矩阵为正方形，那么只需要在原始数组上进行覆盖即可，不需要额外的空间，而长方形数组就需要额外的空间了 需要注意的是自己之前掌握的理论知识，一到自己写代码的时候居然忘了，这里只能使用temp变量在原方法中进行值得交换，不能使用swap函数进行交换，因为在swap方法的栈帧中是rotate方法中的副本，即使进行了交换，也不会影响到rotate方法中的变量

在考研数学线性代数中，秩为1的矩阵具有特殊意义，往年常考察其相关知识点。下面将进行简要总结和介绍。 其一是秩为1矩阵的特征值，特征值的计算是一个基本考点

集中式矩阵与分布式矩阵的区别有哪些？ 分布式矩阵是以系统工程、信息科学、自动控制理论等为指导、以行业客户需求为背景，将先-进-可-靠的信号采集与传输技术、音视频编解码技术、图形信号转换技术、多屏图像处理技术、网络通信技术、智能控制技术等融合为一体，为用户提供一个具有高物理分辨率、高清晰度、高智能化控制、高稳定性的大流量图形信息处理终端。相比集中式矩阵，分布式矩阵具有以下特点： 分布式矩阵采用先-进的分布式处理架构，将各种类型的音视频信号进行独立的网络化、数字化编码、传输并进行解码显示，从根本上解决了传统方案的信号噪声干扰、远距离传输衰减、信号质量下降等技术难点;分布式、节点化的软硬件设计，使得系统性能和稳定性都大幅提高。而集中式矩阵将编解码、传输集于一体，若主机发生故障将影响整个系统

Householder 矩阵的潜藏功能在于一旦选择了适当的超平面法向量 ，镜射向量 将指向标准基底向量 ，也就是说，除了第一个元外， 的每个元皆为 。详细的算法见注解[1]，下面给出一个简约版本。设 到目前为止，读者或许还看不出来这其实是 Householder 矩阵最具实用价值的性质

成都大源银泰城坐落于成都市向南发展的核心区——天府新区，是该区商务核心地带（CBD）首个大型城市文化综合体。总建筑面积40万平方米，包括银泰购物中心、银泰城写字楼、阿里巴巴西部基地、悦坊商业街等，成为全天候、复合型以生活体验为目的的都会副中心 该项目监控视频矩阵的作用主要是利用有限的监控设备可以看到更多的画面，同时可以遥控相关的云台和镜头，以便清楚的看到需要监视的情况，还利用随机带的键盘可以把输入的图象任意切换到任意输出端上，同时可以控制云台的上下、左右，镜头的远近、长短以及摄象机的开关。目前的视频矩阵就其实现方法来说有模拟矩阵和数字矩阵两大类

本词条需要重新创作和整合，融入章节逻辑体系。 由于矢量空间中运算的线性性，可以使用矩阵来表示任何一个矢量空间中的元素和线性变换。对于一个域 $\mathbb{F}$ 上的 $n$ 维线性空间中的矢量，我们惯例上使用一个 $n$ 行 $1$ 列的矩阵来表示，称为列向量

给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。 昨天晚上遇到了一个类似的题目，也是二维数组尽心旋转，但是并没有给出是正方形矩阵，当时我想当然的以为就是正方形，没有考虑长方形矩阵的情况，如果二位矩阵为正方形，那么只需要在原始数组上进行覆盖即可，不需要额外的空间，而长方形数组就需要额外的空间了 需要注意的是自己之前掌握的理论知识，一到自己写代码的时候居然忘了，这里只能使用temp变量在原方法中进行值得交换，不能使用swap函数进行交换，因为在swap方法的栈帧中是rotate方法中的副本，即使进行了交换，也不会影响到rotate方法中的变量

本文的阅读等级：中级 令 为一个 阶矩阵。若 ，，满足 ，我们称 是 的一个特征向量， 是对应的特征值。浅白地说，特征向量 经过矩阵 (线性变换) 映射得到的像 (image) 不改变方向，惟长度伸缩了 倍

未来重庆视频监控将逐步的向高清化、网络化、智能化的方向发展成熟，目前良好的市场发展势头和广阔的市场前景已初见端头。 未来重庆江津视频监控将逐步的向高清化、网络化、智能化的方向发展成熟，目前良好的市场发展势头和广阔的市场前景已初见端头。相信随着技术浪潮的来临，视频监控会更大程度的协助安全人员处理危机，成为应用突发事件一种有力辅助工具，带给用户更大的便利

排列对称性那儿没看懂， 进行重排列是什么意思。有相关资料么? 按照我的理解，这句话的意思是指隐藏单元进行排列组合，改变相对位置。但是由于隐藏单元的权重相同，这几次的排列组合计算结果是相同的，因此，只需一个隐藏单元便可代替，从而论证了我们必须要打破对称性才能进行多个单元的有效利用

本文的阅读等级：初级 令 为一个 阶矩阵。若 ，其中 ，即 ，我们称 为 Hermitian 矩阵 (见“特殊矩阵 (9)：Hermitian 矩阵”)。若所有 都是实数，则 ，实 Hermitian 矩阵即为实对称矩阵

本文对学习凸优化时遇到的问题进行讨论。目的是了解凸优化的理论基础，或尽量了解其理论基础。 1，对称矩阵的特征值是实数

本文的阅读等级：中级 令 为一个 阶矩阵。若 ，，满足 ，我们称 是 的一个特征向量， 是对应的特征值。浅白地说，特征向量 经过矩阵 (线性变换) 映射得到的像 (image) 不改变方向，惟长度伸缩了 倍

考研复习的强化阶段已经结束，在这段时间，大家应该把所学的知识系统化综合化。数学题目千变万化，有各种延伸和变形，考生如果想在考研数学中取得好成绩，就一定要认真仔细的复习，重视三基(基本概念、基本方法、基本性质)，多思考多总结，做到融会贯通。教材把线性代数的内容分为了六章：行列式、矩阵、线性方程组、向量、特征值和特征向量、二次型

第十一讲：矩阵空间、秩1矩阵和小世界图 第十一讲：矩阵空间、秩1矩阵和小世界图 Table of contents 所以可以得出，对上讲中的三阶对称矩阵空间有\(dim S=6\)、上三角矩阵空间有\(dim U=6\)、对角矩阵空间有\(dim D=3\) 另一个例子来自微分方程： 易看出，不论是使用系数乘以该向量，或是用两个满足条件的向量相加，其结果仍然落在分量和为零的向量空间中。 假设，每个人是图中的一个节点，如果两个人为朋友关系，则在这两个人的节点间添加一条边，通常来说，从一个节点到另一个节点只需要不超过\(6\)步（即六条边）即可到达。

模拟矩阵问世至今已走过三十余载，作为CCTV时代的核心产品，也曾有过无数的辉煌。但是随着视频矩阵技术朝着数字化、高清化、网络化的方向发展，传统模拟矩阵无法直接处理。因此未来传统模拟矩阵的市场份额将会有较大的萎缩，同时高清化，数字化也将成为未来矩阵的发展方向

RGB矩阵切换器是专门为计算机高分辨率 RGBHV 信号的显示切换而设计的高性能宽带矩阵开关设备，该系列产品可广泛应用于大屏幕投影显示工程 、电化教学、指挥控制中心、多媒体会议室等场合。 大型RGB矩阵切换器均采用统一的层叠化设计，方便更换和维修;输入和输出组合更方便灵活且输入输出路数也更易于扩散。针对视频分量和音频立体声系统来说，只需要重复原有的路数就可完成搭建

试题1：n阶行列式中Dn元素的代数余子式与余子式之间的关系是（ ）． 试题2：若A为3×4矩阵，B为2×5矩阵，且乘积AC'B'有意义，则C为（ ）矩阵. 设A为3×4矩阵，B为4×3矩阵，则下列运算可以进行的是（ ）. 试题3： 试题4：设AB均为n阶可逆矩阵，则下列运算关系正确的是（　）． 设AB均为n阶方阵，k>0且，则下列等式正确的是（　）． 设AB均为n阶方阵，满足AB=BA，则下列等式不成立的是（ ）． 设矩阵A可逆，则下列不成立的是（　）． 两个不同阶的行列式可以相加．（） 同阶对角矩阵的乘积仍然是对角矩阵．（ ） 设A是n阶方阵，则A可逆的充要条件是 r（A）=n．（ ） 是关于x的一个一次多项式，则该多项式一次项的系数是________．

给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵

本文的阅读等级：初级 德国数学家希尔伯特 (David Hilbert) 说[1]：“一个数学理论不被认为是完整的，直到你可以说得很清楚──你能解释给第一个在街上相遇的人听。”长久以来，这个问题一直困扰著许多线性代数初学者：基本矩阵运算，包括矩阵加法、纯量乘法以及矩阵乘法，是如何被定义出来的？基本矩阵运算的数学原因既不是商业机密亦非神秘主义，矩阵与其基本运算源自于线性代数的核心运转机制──线性变换 (linear transformation) 或称线性映射 (linear mapping)。定义于有限维向量空间 (vector space)，譬如，实座标向量空间 ，复座标向量空间 ，的线性变换可以用矩阵表示；矩阵加法、纯量乘法与矩阵乘法分别对应线性变换的加法、纯量乘法以及复合 (composition)

高清混合矩阵切换器和拼接屏矩阵其实是两种设备的名称;高清混合矩阵切换器是一种高性能的矩阵开关设备;拼接屏矩阵也是一种用在拼接屏上信号矩阵切换器开关设备;这两种设备有什么不一样呢!或者说这两种设备其实就是一种矩阵设备，它们或许都有着相同的功能;今天小编简单给大家介绍一下高清混合矩阵切换器和拼接屏矩阵的区别。 高清混合矩阵，它是一种支持多种信号混合输入输出的矩阵开关设备，可以用在对多种信号使用要求的场合;而拼接屏矩阵呢!其实从我的角度来分析，虽然是叫拼接屏矩阵，但是可能和高清混合矩阵切换器一样，是实现信号的切换和分配的矩阵切换器;配合液晶拼接屏软件，实现画面的拼接，切换，分配功能的设备。 还有一种就是拼接处理器，从我的角度来看，可能是实现拼接屏的开窗，分割，漫游，叠加功能的拼接处理器，用在拼接屏上的画面处理器设备

在把方程组表达成一个矩阵方程之后，Sal用系数矩阵的逆矩阵解出了矩阵方程。单击此处查看更多可汗学院英文版的讨论. ” 我同意，不过这是个很有用的技巧 因为当你正在解决 计算法中的问题时，会有情况发生 那组合的左边部分 是一样的 然而左边部分却可以有 其他很多不一样的值 可能会简单一点，如果你 只计算一次逆矩阵，然后 将其乘与 不一样的右边部分 你可能和其他类型已经熟悉了 你有图形处理器 电脑上的显卡 和他们所说的特殊的图形处理器 这些都是真正关于 有着特殊目的的硬件 为了很快的矩阵乘法 因为当你在处理图形时 当你在三次元里 建模事物时 你就是在做所有这些转变 你真的只是在做很多 特别，特别，特别快的矩阵乘法 在实时的情况下，所以在用户玩游戏时 或者做其他事情时 这就好像他们在一种 3D实时现实 无论如何，我只想指出这一点 这不会是，假如我偶然看到了这个 我的直觉会是用消元法解开这题 不过有把这个想成矩阵方程的能力 是特别，特别有用的概念 不只是在计算法里 当你接触到深层次的科学 特别是物理，你会看到很多 这样的矩阵向量方程 那种笼统地说 你要知道这很重要，关于 他们实际上代表着什么 以及他们到底怎样才能被解开

现在我们可以证明矩阵的行秩等于矩阵的列秩。 3，定理：矩阵的（行）秩等于其列向量组的秩。 我们以前定义矩阵的秩等于其行阶梯矩阵中非零行的行数，这个定义也称为矩阵的行秩