Загрузка страницы

Решение линейных систем методом матричного обращения. Тема

Телеграм-канал магистратуры: http://t.me/ad_samgtu
Паблик ВК магистратуры: http://vk.com/ad.samgtu

Частные курсы. Telegram, WhatsApp, Viber: +7 (927) 74-69-502; VK: https://vk.com/id195593573

Почему система числовых уравнений эквивалентна одному матричному уравнению, и как решать системы уравнений матричным методом.

--------------------------------

С теоретической точки зрения, метод матричного обращения — это самый простой и удобный метод решения линейных систем (но не с практической). Дело в том, что любую линейную систему можно рассматривать как одно матричное уравнение, которое легко решается при помощи матричного обращения.

Однако на практике нахождение обратной матрицы — это, как правило, весьма громоздкая процедура, поэтому с практической точки зрения метод матричного обращения — это самый неудобный и сложный метод решения линейных систем.

Тем не менее, вам нужно овладеть и этим методом, так как в теоретических выкладках, как правило, используется именно он.

--------------------------------

Просмотрите видео по теме «Решение линейных систем методом матричного обращения», затем перейдите к вопросам по теме «Решение линейных систем методом матричного обращения», попробуйте самостоятельно решить предложенные вам линейные системы и, наконец, проверьте себя, просмотрев ответы на вопросы по теме «Решение линейных систем методом матричного обращения».

Решение линейных систем методом матричного обращения. Тема
https://youtu.be/qTXf0PnJsbE

Решение линейных систем методом матричного обращения. Вопросы
https://youtu.be/mlzxQXfqloA

Решение линейных систем методом матричного обращения. Ответы
https://youtu.be/P9dinwREBQY

Видео Решение линейных систем методом матричного обращения. Тема канала Матан
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
12 апреля 2016 г. 15:06:13
00:13:33
Другие видео канала
Корреляция. Комбинаторный перебор признаковКорреляция. Комбинаторный перебор признаковОтбор компонент. Комбинаторное исключение компонентОтбор компонент. Комбинаторное исключение компонентЛинейная регрессия в sklearn. Непосредственный прогноз и метод predictЛинейная регрессия в sklearn. Непосредственный прогноз и метод predictЛинейные отображения. ВопросыЛинейные отображения. ВопросыПриведение квадратичной формы к каноническому виду. ВопросыПриведение квадратичной формы к каноническому виду. ВопросыСвойства определителей. ВопросыСвойства определителей. ВопросыОбратные матрицы. ОтветыОбратные матрицы. ОтветыРешение неоднородных линейных систем. ОтветыРешение неоднородных линейных систем. ОтветыКоррелирующие признаки. Тепловая карта на больших размерностяхКоррелирующие признаки. Тепловая карта на больших размерностяхСингулярные разложения. Свойства ортогональных матрицСингулярные разложения. Свойства ортогональных матрицВизуализация в matplotlib. Координатная сеткаВизуализация в matplotlib. Координатная сеткаПолиномиальная регрессия. Визуализация квадратичной моделиПолиномиальная регрессия. Визуализация квадратичной моделиСингулярные разложения. Пример неверного решенияСингулярные разложения. Пример неверного решенияОсновные преобразования плоскости. ВопросыОсновные преобразования плоскости. ВопросыЭллипсы. ОтветыЭллипсы. ОтветыДатафреймы pandas. Замена строковых значений на числовыеДатафреймы pandas. Замена строковых значений на числовыеРешение однородных линейных систем. ОтветыРешение однородных линейных систем. ОтветыКритерий Сильвестра. ОтветыКритерий Сильвестра. ОтветыМассивы numpy. Матричное умножениеМассивы numpy. Матричное умножениеМатрица линейного отображения. ОтветыМатрица линейного отображения. ОтветыЭкстремумы. ВопросыЭкстремумы. Вопросы
Яндекс.Метрика