數(shù)學建?;A知識:矩陣和線性方程組_第1頁
數(shù)學建?;A知識:矩陣和線性方程組_第2頁
數(shù)學建模基礎知識:矩陣和線性方程組_第3頁
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實驗一投入產(chǎn)出平衡——矩陣和線性方程組一、國民經(jīng)濟投入產(chǎn)出綜合平衡設有n個經(jīng)濟部門,xi為部門i的總產(chǎn)出,cij為部門j單位產(chǎn)品對部門i產(chǎn)品的消耗,di為外部對部門i的需求,fj為部門j新創(chuàng)造的價值。那么各經(jīng)濟部門總產(chǎn)出應滿足下列關系式:消耗平衡方程組j=1,2,…,n令C=(cij),X=(x1,…,xn)',D=(d1,…,dn)’,F(xiàn)=(f1,…,fn)’則X=CX+D令A=E-C,E為單位矩陣,則AX=DC稱為直接消耗矩陣,A稱為列昂杰夫(Leontief)矩陣。分配平衡方程組i=1,2,…,nY=[1,1,…,1]BY表示各部門的總投入,稱為投入向量。新創(chuàng)造價值向量F=X–Y'B=CB表示各部門間的投入產(chǎn)出關系,稱為投入產(chǎn)出矩陣。二、數(shù)學理論復習:線性代數(shù)1、線性方程組記為Ax=b其中A=(aij)m×nx=

(x1,…,xn)’,b=

(b1,…,bm)’若秩(A)

秩(A,b),則無解;若秩(A)=秩(A,b)=n,存在唯一解;若秩(A)=秩(A,b)<n,存在無窮多解;通解是齊次線性方程組Ax=0的基礎解系與Ax=b的一個特解之和。對于線性方程組Ax=b:Ax=0稱為齊次的線性方程組2、逆矩陣方陣A稱為可逆的,如果存在方陣B,使AB=BA=E,記B=A-1方陣A可逆的充分必要條件:

A

0求逆矩陣方法:

A-1=A*/|A|這里A*為A的伴隨矩陣(AE)行變換(EA-1)3、特征值與特征向量對于方陣A,若存在數(shù)

和非零向量x使Ax=

x,則稱

為A的一個特征值,x為A的一個對應于特征值

的特征向量。特征值計算歸結為:特征多項式|A-

E|=0的求根。對應于特征值

的特征向量是齊次線性方程組(A-

E)x=0的所有非零解三、使用MATLAB

det方陣的行列式diag對角陣inv方陣的逆cond方陣的條件數(shù)trace方陣的跡orth正交規(guī)范化rank矩陣的秩null求基礎解系rref矩陣的行最簡形eig特征值與特征向量jordan約當標準形分解norm矩陣或向量范數(shù)1、特殊矩陣生成zeros(m,n)生成m行n列的零矩陣;ones(m,n)生成m行n列的元素全為1的陣;eye(n)生成n階單位矩陣;當A是矩陣,diag(A)返回A的對角線元素構成的向量;當X是向量,diag(X)返回由X的元素構成的對角矩陣;rand(m,n)生成m行n列[0,1]上均勻分布隨機數(shù)矩陣;linspace(x1,x2,n)生成x1與x2間的n維等距行向量,即將[x1,x2]n-1等分。2、行列式和逆矩陣det(A)返回方陣A的行列式;inv(A)返回A的逆矩陣。3、矩陣除法左除法A\B求解矩陣方程AX=B右除法B/A求解矩陣方程XA=B(1)當A為方陣,A\B與inv(A)*B基本一致:

(2)當A不是方陣,除法將自動檢測。若方程組無解,

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