行列式计算

Matlab代码计算矩阵A的逆矩阵及行列式

Matlab代码用于计算矩阵A的逆矩阵。使用函数“det”来判断矩阵A是否奇异。我尝试生成一个5x5的逆矩阵，但可能会遇到一些未知的问题。在生成上三角矩阵后，我们还可以计算矩阵A的行列式值。

Matlab 0 2024-08-10

深入解析矩阵行列式：Matlab 实战

矩阵行列式的核心概念 行列式是方阵的属性，用于衡量矩阵的“缩放因子”。 行列式的值可以为正、负或零。 行列式的绝对值表示矩阵所代表的线性变换对空间的拉伸或压缩程度。 ### Matlab 中计算行列式 使用 det(A) 函数计算矩阵 A 的行列式。 例如，det([1 2; 3 4]) 返回 -2。 ### 行列式的应用 判断矩阵是否可逆：行列式不为零的矩阵可逆。 求解线性方程组：克拉默法则利用行列式求解线性方程组。 计算特征值：特征多项式中的系数与矩阵的行列式有关。

Matlab 2 2024-04-29

MATLAB与控制系统设计中的行列式计算

在MATLAB中，设计控制系统时，需要计算不同维度的行列式。例如，当k=2时，计算的是一个4×4的行列式；而当k=3时，则是一个6×6的行列式。

Matlab 0 2024-08-23

Matlab行列式计算的简单C++库simple_matrix

这是一个用于矩阵计算的简单库，易于设置和使用。它包含在一个没有依赖性的文件中，只有一个 C++ 头文件，可以轻松粘贴到任何项目中，并作为头文件包含在内。这个简单的库在 C++ 中实现了一个矩阵对象，支持加、减、乘（按矢量、标量或矩阵）、转置、幂或行列式等功能，所有这些功能都可以像在 MatLab 中一样自然地在源代码中使用。特性支持矩阵加法、减法、乘法、换位、幂、行列式、比较和打印，所有这些操作都可以通过运算符完成。通过模板编译，矩阵尺寸的时间检查，调试模式下访问元素时的边界检查（打印警告）。内部实现与2D阵列相同，允许将其纳入任何项目并进行适当编辑的许可。

Matlab 0 2024-11-06

MATLAB代码示例计算n阶行列式的SOS-hex实现

此MATLAB代码演示了如何使用SOS-hex方法计算n阶行列式，该方法由Zoë Marschner，David Palmer，Paul Zhang和Justin Solomon在2020年几何处理研讨会上提出。你可以在SGP上找到相关论文和视频。下载并安装此存储库，然后在MATLAB中运行命令addpath(genpath('SOS-hex的路径'))，确保正确设置依赖项Yalmip和MOSEK。示例中展示了不同的修复网格和计算最小雅可比行列式的方法，每个函数都有详细的参数说明。注意，部分函数还包含verbose参数用于打印调试信息。

Matlab 2 2024-07-22

使用莱布尼茨公式递归计算矩阵的行列式——符号方阵优化

与MATLAB内置的det(A)函数相比，这个特定内部函数能够高效评估任意符号方阵的行列式，显著降低了计算成本并提升了计算速度。该函数利用莱布尼茨公式进行递归计算，将方阵的行列式转化为2x2子阵的行列式逐步累加。经过对10x10符号矩阵的全面测试，该方法表现优异，避免了由于内存不足而导致的计算中断。

Matlab 0 2024-09-19

MATLAB求解矩阵行列式的代码-Takens_protein

使用MATLAB代码求解矩阵行列式，该代码专门用于将延迟嵌入应用于蛋白质。文档提供了蛋白质应用示例。

Matlab 5 2024-05-12

使用Matlab解决矩阵行列式的指数演算方法

在解决离散对数问题时，可以使用Matlab执行矩阵行列式的计算，特别是针对子组阶次为59407的情况。该方法使用了指数演算法，基于已知的α和β值（β=9791436，p=10930889），并选择合适的因子库进行计算，确保程序高效运行且能得到准确解。解决方案的Matlab代码已整理至存储库中。

Matlab 0 2024-08-11

计算多项式矩阵T(s)的主导行列式矩阵解析matlab开发

多项式矩阵T(s)的主导行列式矩阵是指用于计算该矩阵最高阶行的行列式。在线性多变量控制系统中，这种矩阵理论具有重要应用。例如，若我们考虑矩阵 [ s^2+3s, s+1 ] T= [ 5s, s^4 ] [ 5s^6, s^2 ] [ 3s^3+6, s^3+5 ] ，则其主导行列式矩阵结果为 1 0 0 1 5 0 3 1。

Matlab 0 2024-08-15

安全计算大矩阵对数行列式避免溢出问题的解决方案

在多元统计背景下，矩阵对数行列式是高斯分布的log-pdf、熵和散度中重要的一部分。在处理大型矩阵时，直接计算det(A)可能面临溢出或下溢问题。为规避这一困扰，我们采用保持对数尺度的方法。具体实现上，通过LU分解（泛型矩阵）或Cholesky分解（正定矩阵），有效地计算总对数，而非乘积对数。这种方法简洁高效，特别适合处理1000 x 1000及以上维度的矩阵。

Matlab 0 2024-09-26