매트릭스 증거 : 만약 질서의 행렬이 AA^T=E를 만족한다면 , 그것은 x^TA가 증명된다 . 만약 n의 행렬이 a^T=-A를 만족한다면 , 그것은 x^0을 증명합니다 .

매트릭스 증거 : 만약 질서의 행렬이 AA^T=E를 만족한다면 , 그것은 x^TA가 증명된다 . 만약 n의 행렬이 a^T=-A를 만족한다면 , 그것은 x^0을 증명합니다 .

문제가 잘못된 경우 조건을 AA^TB로 변경합니다 .
추가 : 그냥 x^TA를 전치하면 여러분은 이해할 것입니다 .

A는 순서 n과 b의 임의의 벡터 n의 실제 행렬이 될 것입니다 . 이것은 ATax=ATb의 일차방정식이 A의 전치행렬을 나타낸다는 것을 증명합니다 . 이 용액의 기하학적 의미는 무엇일까요 ?

이것은 최소 제곱법입니다 . 설명하기가 좀 어렵네요 . 선형대수에서 최소 제곱법을 봅시다 .

A는 n차원 벡터원의 반대행렬입니다 . 만약 어떤 n차원 벡터 X가 있다면

A가 반대자 , AA=-AXXXXXXXXXXX=XXXXXX
반면에 , ( XXXXXXX=XXXXXX=XXXXX=XXXXX=XXXX=XXXXXX=XXXX=-XXXXXXXXXXXXXXX=-XXXXXX=-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
x=x=xx=xx=xxxxxx=xxxxxxxxxxxx=xxxxxxxxxxxxxx=xxxxxxxxxxxxxxxxxx=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

반대로 , 어떤 n차원 열 벡터가 XXXXXXXXXXXXXXX를 갖도록 합시다 .
( x=0 ) 을 취하다 . IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 0 ) [ iith ] [ 0 , 다른 모든 것은 0 ] XXXXXXXX=i1은 A의 모든 대각 원소가 0이라는 것을 나타냅니다 .
x= ( 0 ) 을 취하다 . IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 IMT2000 3GPP2 ( 0 ) [ i , j ] 는 1 이고 , i=i=i=i=i=i=z )
XXXX=i+ai+aijja=zai+aji=ija=-A=A=-A=-A=-A=-A=-A=-A=-A=-A====A=A=====A.====================================================================================================================================================================================

A는 순서 n과 B의 행렬이 될 것입니다 . B의 모든 열 벡터가 Ax10의 동질적인 선형 시스템이라면

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B는 0이 아니기 때문에 , B의 열 벡터들은 모두 NRPD의 모든 해결책이기 때문에 , BIF는 0이 아닙니다 .

A는 순서 n의 실제 행렬이 되도록 합시다 . A는 반대 행렬이 될 것입니다 .

매트릭스 .
n차원 실제 열의 벡터가 있기 때문에 , 우리는 문제를 만들어야 합니다 .
( 0 , ... , 1 , 0 ) , ( i번째 원소 ) 는 1 이고 나머지는 0 입니다 .
a= ( ... , 1 , ... , 1 , 1 ) , ( i-th와 j의 원소 ) 는 1이고 나머지는 0입니다 .
ai=ajjjaci , 즉 aji+bci
그래서 ( ai ) +a ( ji )
A+A^T=A=-A^2
그래서 A는 반유대행렬입니다 .

A는 m ×n 행렬이 되고 , 선형방정식의 동질계인 Axblin의 충분한 조건이 0이 되는 것입니다 A에 대한 열 벡터의 선형 독립 행렬 B에 대한 선형 관계 c에 대한 선형 벡터의 독립 D. A. 행 벡터의 선형 상관

A는 m ×n 행렬이고 , A는 m 행과 n개의 열이 있고 ,
Ax10은 오직 0개의 해를 가집니다 . A의 순위는 미지수 n보다 작지 않습니다 .
R ( A ) = n A의 열 순위는 일차 독립입니다 .
행렬 A에는 n개의 열이 있고 , A의 열 벡터 그룹은 선형 독립적입니다 .
그러나 A에는 m이 있고 , m은 n보다 작을 수 있습니다 . 이 때 행 벡터 그룹은 선형 독립적입니다 .
그러므로 A .