1樓：x先森說
相似矩陣具有相同的特徵值，那麼其對角線元素的加和一定也是相等的，所以在這裡得到。
2+0+x=2+1-1
於是解得。x=0
在數學中，矩陣（matrix）是乙個按照長方陣列排列的複數或實數集合[1] ，最早來自於方程組的係數及常數所構成的方陣。這一概念由19世紀英國數學家凱利首先提出。
矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；電腦科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。 矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。
將矩陣分解為簡單矩陣洞豎的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式納激大特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和準對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考矩陣理論。
在天體物理、量子力學等領域，也會出現無鉛敬窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。
2樓：匿名使用者
historical_data 是矩陣 length(h)就是指的這個h矩陣的行數。
h-99什麼？ 是這個h陣的每個元素值減99 ，得到還是一衝宴答個散慧維數與h相同的矩陣h'
此時length(h') 與length(h)顯然是一樣的啦！
應該。syms tag;
tag = fix(length(h)/100); 滿祥銀足條件的的迴圈次數，每次計算100行。
for i=1:tag;
historical_index = h((i-1)*100 1:100i,:)
error_rate(i)= bsxfun();end
如何證明兩個迴圈矩陣之積為迴圈矩陣？
3樓：世紀網路
設兩個n階迴圈矩陣 a b
a = a1,a2,……an) b = b1,b2,……bn)t 注：這裡的ai列向量矩陣 bi為行向量矩陣 並且符合迴圈矩陣的要求。
則設 c = a x b = ab1,ab2,……abn) =aib1,……aibn) 其中i = n
由分配率可知 σaibj=(σai) x bj
設a0 = ai 由迴圈矩陣的性質可知 a0為乙個各項元素均相等的列向量矩陣 設a0各項元素的值均為k
則原式 c = a0b1,……a0bn) =kb1,……kbn)= kb
b為迴圈矩陣 所以 kb仍為迴圈矩陣 即可證明兩迴圈矩陣的乘積仍為迴圈矩陣，1,利用迴圈矩陣是基本迴圈矩陣的多項式即可證明，2,
如何證明兩個迴圈矩陣之積為迴圈矩陣
4樓：戶如樂
設兩個n階迴圈矩陣 a b
a = a1,a2,……an) b = b1,b2,……bn)t 注：這裡的ai列向量。
矩陣 bi為行向量矩陣 並且符合迴圈矩陣的要求。
則設 c = a x b = ab1,ab2,……abn) =aib1,……aibn) 其中i = n
由分配率可知 σaibj=(σai) x bj
設a0 = ai 由迴圈矩陣的性質可知 a0為乙個各項元素均相等塵手脊的列向量矩陣 設a0各項元素的值均為k
則原式 c = a0b1,……a0bn) =kb1,…薯肢…,kbn)= kb
b為迴圈矩陣 所以 kb仍派滲為迴圈矩陣 即可證明兩迴圈矩陣的乘積仍為迴圈矩陣。
如何證明兩個迴圈矩陣之積為迴圈矩陣
5樓：joker丶叡
設兩個n階迴圈矩陣 a b
a = (a1,a2,……an) b = (b1,b2,……bn)t 注：這裡的ai列向量矩陣 bi為行向量矩陣 並且符合迴圈矩陣的要求。
則設 c = a x b = (ab1,ab2,……abn) =(σaib1,……aibn) 其中i = 1~n
由分配率可知 σaibj=(σai) x bj
設a0 = σai 由迴圈矩陣的性質可知 a0為乙個各項元素均相等的列向量矩陣 設a0各項元素的值均為k
則原式 c = (a0b1，……a0bn) = (kb1，……kbn)= = kb
b為迴圈矩陣 所以 kb仍為迴圈矩陣 即可證明兩迴圈矩陣的乘積仍為迴圈矩陣。
6樓：網友
利用迴圈矩陣是基本迴圈矩陣的多項式即可證明。
7樓：
historical_data 是矩陣 length(h)就是指的這個h矩陣的行數 h-99什麼？ 是這個h陣的每個元素值減99 ，得到還是乙個維數與h相同的矩陣h' 此時length(h') 與length(h)顯然是一樣的啦！
迴圈矩陣的介紹
8樓：萌小殤
**性代數中，迴圈矩陣是一種特殊形式的 toeplitz矩陣，它的行向量的每個元素都是前乙個行向量各元素依次右移乙個位置得到的結果。由於可以用離散傅立葉變換快速解迴圈矩陣，所以在數值分析中有重要的應用。
迴圈矩陣的用迴圈矩陣來解線性方程
9樓：馹神
設矩陣方程。
其中 c 是 n 維方形迴圈矩陣，這樣就可以將方程表示成迴圈卷積其中 c 是迴圈矩陣 c 的第一列，c、x與b分別向每個方向迴圈。用離散傅立葉變換將迴圈卷積轉換成兩個變數之間的乘積。
因此這個演算法比標準的高斯消去法的速度要快很多，尤其是當使用快速傅立葉變換的時候更是如此。
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