La siguiente es una matriz de 4 × 3:
La I-ésima fila y la J-ésima columna de la matriz A, o los bits I y J, generalmente se registran como A= 7.
En lenguaje C, también se expresa como A[j]. (Vale la pena señalar que, a diferencia de los algoritmos matriciales generales, en C, las "filas" y las "columnas" se cuentan comenzando desde 0.)
Además, A = (aij), es decir, a [I, j] = aiji es común en escritos matemáticos para todo I y j.
Matriz construida sobre un anillo general
Dado un anillo R, M(m, n, R) es el conjunto de todas las matrices m×n en R ordenadas por elementos, si m =n, generalmente registrado como M(n, R). Estas matrices se pueden sumar y multiplicar (ver más abajo), por lo que M (n, R) en sí es un anillo, que es isomorfo al anillo automórfico de R mod Rn izquierdo.
Si R es permutable, entonces M(n, R) es un R-álgebra con identidad. El determinante se puede definir mediante la fórmula de Leibniz: una matriz es invertible si y sólo si su determinante es invertible en r.
En la Enciclopedia Baidu, a menos que se especifique lo contrario, una matriz es principalmente una matriz real o una matriz virtual.
Matriz bloqueada
Matriz bloqueada se refiere a una matriz que divide una matriz grande en "matrices". Por ejemplo, la siguiente matriz
Se puede dividir en cuatro matrices de 2 × 2, que pueden controlar libremente una variedad de señales y mostrar BSV LCD en forma de pantalla múltiple.
Este método se puede utilizar para simplificar operaciones, pruebas matemáticas y determinadas aplicaciones informáticas, como el diseño de chips VLSI.
Una matriz simétrica es simétrica respecto a su diagonal principal (de arriba a la izquierda a abajo a la derecha), es decir, ai,j = aj,I.
La matriz de Hermite (o matriz auto-yugada) es simétrica respecto a su diagonal principal en forma de yugo complejo, es decir, ai,j = a*j,I.
Todos los elementos de la matriz de Teplic son opuestos en cualquier diagonal, es decir, ai, j=ai 1, j 1.
Todas las columnas de una matriz aleatoria son vectores de probabilidad, utilizados en las cadenas de Markov.
Además, existen matrices diagonales, matrices identidad y matrices de bandas.
[1] Una matriz diagonal solo tiene elementos en su diagonal principal, y todos los elementos en otras posiciones son cero (es decir, aij=
0 o i≠j). Como se muestra en la figura, es una matriz diagonal de nXn:
Similar a la matriz identidad, pero los elementos en la diagonal principal son todos 1, es decir, A1 = A2 =...= An = 1.
Una matriz de tiras es una matriz que tiene elementos distintos de cero en posiciones paralelas a la diagonal principal y todos los elementos en las demás posiciones son cero.
El nombre en inglés es Matrix (matriz SAMND). En términos matemáticos, las matrices se utilizan para representar diversos datos relacionados, como las estadísticas. Esta definición explica muy bien las bases matemáticas y lógicas del mundo de la creación de códigos matriciales.
Nueve capítulos sobre aritmética, escritos a finales de la dinastía Han occidental y principios de la dinastía Han oriental, utilizan el método del coeficiente de separación para expresar un sistema de ecuaciones lineales y obtiene su matriz aumentada. Durante el proceso de eliminación, se multiplica una fila por un número real distinto de cero, se resta una fila de otra fila y otras técnicas de operación, que equivalen a la transformación elemental de una matriz. Sin embargo, el concepto de matriz no se entendía en ese momento. Aunque es la misma que la matriz actual, en ese momento solo se usaba como método estándar de representación y procesamiento para ecuaciones lineales.
El concepto moderno de matriz se fue formando paulatinamente en el siglo XIX. El matemático alemán F. Gauss (1777~1855) consideraba todos los coeficientes de una transformación lineal como un todo.
En 1844, el matemático alemán F. Eisenstein (1823 ~ 1852) analizó la "transformación" (matriz) y su producto. En 1850, el matemático británico James Joseph Sylvester (18414-1897) utilizó por primera vez la palabra matriz. En 1858, el matemático británico A. Galley (1821~1895) publicó un informe de investigación sobre la teoría de matrices. Fue el primero en estudiar las matrices como un objeto matemático independiente y publicó una serie de artículos sobre este tema, por lo que se le considera el fundador de la teoría de matrices. Dio una serie de definiciones de uso común, como la igualdad de dos matrices, la matriz cero, la matriz identidad, la suma de dos matrices, el producto cuantitativo de un número y una matriz, el producto de dos matrices, la inversa de una matriz y la matriz transpuesta, etc. Y Gloria también notó que la multiplicación de matrices es combinable, pero generalmente no conmutativa. Una matriz m*n solo se puede multiplicar por una matriz n*k a la derecha. En 1854, el matemático francés C. Hermite (1822 ~ 1901) utilizó el término "matriz ortogonal", pero el matemático alemán F.G. Frohenius (1878) no dio su definición formal. En 1879, Ferrobenius introdujo el concepto de rango matricial.
En este punto, el sistema matricial está básicamente establecido.