矩阵分析小论文格式
硕士研究生小论文写作方法详解
硕士研究生小论文怎么写，写作的方法是什么呢，下面我为大家分享硕士研究生小论文写作方法详解，仅供参考！
首先我们来看看硕士小论文的格式和主要写作内容：
论文题目：空一行，2黑，一般不超过20字，不用不常见的英文缩写。小5楷。
作者（作者详细单位，省市邮编）。小5宋
摘要：摘要内容。概括地陈述论文研究的目的、方法、结果、结论，要求200~300字。应排除本学科领域已成为常识的内容；不要把应在引言中出现的内容写入摘要，不引用参考文献；不要对论文内容作诠释和评论。不得简单重复题名中已有的信息。用第三人称，不使用“本文”、“作者”等作为主语。使用规范化的名词术语，新术语或尚无合适的汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明。除了无法变通之外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加括号说明。结构严谨，表达简明，语义确切。
关键词：关键词1;关键词2;关键词3;关键词4
Title：第一个词首字母应大写；4号Times New Roman,应与中文题名含义一致，不超过12个实词。
Name：多个作者署名用逗号隔开，姓氏字母大写，名字的首字母大写；小5号Times New Roman.（Department, City, City Zip Code, China;）
Abstract:英文摘要应是中文摘要的转译，所以只要简洁、准确地逐段将文意译出即可，要求250单词左右。时态用一般过去时，采用被动语态或原型动词开头。避免用阿拉伯数字作首词，不出现缩写。尽量使用短句。
Key words:keyword1; keyword2; keyword3; keyword4
引言内容：引言作为论文的开场白，应以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，以及相关领域内前人所做的工作和研究概况，说明本研究与前人工作的关系，目前研究的热点、存在的问题及作者工作的意义。
1、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。
2、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以引用参考文献的形势标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。
3、引言的内容不要与摘要雷同，也不是摘要的注释。
4、引言要简短，最好不要分段论述，不要插图、列表和数学公式。
正文：5宋，首行缩进2字符。一级分段标题， 4号仿宋。
1 量的书写规则
正文内容：正文、图表中的变量都要用斜体字母，对于矢量和张量使用黑斜体，只有pH采用正体；使用新标准规定的符号；量的符号为单个拉丁字母或希腊字母；不能把量符号作为纯数使用；不能把化学符号作为量符号使用，代表物质的符号表示成右下标，具体物质的符号及其状态等置于与主符号齐线的圆括号中。
二级分段标题， 5黑，固定行距15磅，段前段后3磅注意区分量的下标字母的正斜体：凡量符号和代表变动性数字及坐标轴的字母作下标，采用斜体字母。
二级分段标题， 5号黑加粗。正文中引用参考文献的标注方法，在引用处对引用的文献，按它们在论着中出现的先后用阿拉伯数字连续排序，将序号置于方括号内，并视具体情况把序号作为上角标或作为语句的组成部分。
单位的书写规则
正文内容。单位符号无例外的`采用正体字母。注意区分单位符号的大小写：一般单位符号为小写体，来源于人名的单位符号首字母大写。体积单位升的符号为大写L.
三级分段标题， 5号宋。
表格的规范化
正文内容。表格的设计应该科学、明确、简洁，具有自明性。表格应采用三线表，项目栏不宜过繁，小表宽度小于 cm,大表宽度为12~375px .表必须有中英文表序、表题。表中顶线与栏目线之间的部分叫项目栏，底线与栏目线之间的部分叫表身。表身中数字一般不带单位，百分数也不带百分号，应把单位符号和百分号等归并在栏目中。如果表中栏目中单位均相同，则可把共同的单位提出来标示在表格顶线上方的右端（不加“单位”二字）。表身中同一栏各行的数值应以个位（或小数点），且有效位数相同。上下左右相邻栏内的文字或数字相同时，应重复写出。
2 图的规范化
图中文字均为小5号字；图线条磅数应在磅。4号黑，单倍行距，参考文献要求8个以上，正文中未引用的不列出。正文内容。插图尽可能不用彩色图。小图宽度小于 cm,大图宽度为12~375px .图必须有中英文图序、图题。函数图只在靠近坐标线处残留一小段标值短线，其余部分省略。加注坐标所代表的量及单位（如t/s）。标值排印在坐标外侧，紧靠标值短线的地方；标值的有效数字为3位。图中量的意义要在正文中加以解释。若有图注，靠近放在图下部，图序、图题的上方。
3 数学符号和数学式的编排规范
变量变动附标及函数用斜体字母表示。点、线段及弧用斜体字母表示。在特定场合中视为常数的参数也用斜体字母表示。对具有特殊定义的函数和值不变的数学常数用正体字母表示。具有特殊定义的算子也用正体字母表示。矩阵符号用大写的黑斜体字母表示，矩阵元素用白斜体字母表示。
公式及公式中的符号说明尽量接排以节省版面。把带有复杂上角标的指数函数写成。公式的主体应排在同一水平线上；繁分式的主辅线要分清。长公式在运算符号后回行；长分式转行时，先将分母写成负幂指数的形式，然后转行；矩阵和行列式不能转行。矩阵元素包含式子时，每一列应以中心线上下对齐，行要左右排齐；元素为单个字母或数字时，每列应使正负号对齐。对角矩阵中对角元素所在的列应明显区分，不能上下重叠。
简单的和常识性的运算公式和推导过程不要列写。
4 结论
小5宋或Times New Roman, 3个作者以上只列出前3个，后加用“等”代替，英文用“et al.”.作者的姓在前，名在后正文内容。结论不应是正文中各段小结的简单重复，它应以正文中的实验或考察得到的现象、数据的阐述分析为依据，完整、准确、简洁地指出以下内容：1）由对研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性；2）研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题；3）与先前发表过的研究工作的异同；4）本文在理论上和实用上的意义及价值；5）进一步深入研究本课题的建议。
参考文献：
[1]期刊文章论文集中的析出文献作者。 文献题名[J].刊名，出版年，卷（期）：xxx-xxx （起止页码）。
[2]论文集作者。 析出文献题名[A].论文集名[C].出版地，出版年。
[3] 作者。书名[M].版本（第一版不写）。出版地：出版者，出版年。
[4]学位论文作者。文献题名[D].保存地点：保存单位，出版年
[5] 作者。 文献题名[R].报告题名及编号，出版年。
[6]科技报告作者。 文献题名[EB/OL].电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期。
[7]电子文献专利所有者。专利题名[P].专利国别：专利号，出版日期。
[8]专着、论文集、学位论文、报告作者。文献题名[N].报纸名，出版日期（版次）
[9]报纸文章标准编号，标准名称[S]
[10]各种未定义类型的文献作者。文献题名[Z].出版地：出版者，出版年
小论文的格式应具备以下格式：
1、题目：应简洁、明确、有概括性。
2、摘要：要有高度的概括力。
3、关键词：从论文标题或正文中挑选。
4、目录：写出目录。
5、正文：包括前言、本论、结论三个部分。
6、结论是毕业论文的收尾部分。
7、谢辞：简述自己通过做毕业论文的体会。
8、参考文献。
注意事项如下：
1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。
2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字。
3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。
4、目录：写出目录，标明页码。
5、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上。毕业论文正文；包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。
6、本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。
7、结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。
8、谢辞：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。
小论文即论文。
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
具体的范文模板链接：
小论文格式模板
在学习和工作中，大家都不可避免地会接触到论文吧，论文是进行各个学术领域研究和描述学术研究成果的一种说理文章。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的论文呢？以下是我为大家整理的小论文格式模板，希望能够帮助到大家。
小论文格式要求
一、学生要严格按照论文题目、作者及学号、单位、指导教师、摘要、关键词、正文、主要参考文献。
二、字体、字号规定如下：题目（黑体小2号居中）；作者、单位（宋体4号）；指导教师及其姓名（楷体4号间隔3空）；摘要、关键词（黑体5号）；摘要内容、关键词内容（楷体5号）；参考文献（黑体5号）、参考文献内容（宋体5号）；正文内容（宋体小4号），一级标题（黑体小4号），二级标题（小标宋小4号）。
三、论文的标题层次采用阿拉伯数字分级编号。如：一级标题1，2级标题，三级标题。编号左起顶格书写。
四、中文摘要150字左右，关键词3－7个。
五、参考文献只列文中引用的公开发表的文献（未公开出版的用脚注说明），按文中出现的先后次序列出。其排列格式如下：
专著：作者名（包括前三位）、书名、出版社、出版年。
论文集：作者名（包括前三位）、文题、编著者、书名、出版社、出版年。 刊物：作者名（包括前三位）、文名、刊物名称、期（卷）。
如：
[1] 盛宝怀. Ba空间中Kantorovich算子的饱和性. 数学杂志,1992,12(2):146-154.
[2] Wu Garidi. The Jackson theorem in Ba spaces. Approx. theory ＆ Appl.,1996,12(2):60-69.
[3] 孟伯秦. 内插空间理论及其应用．内蒙古人民出版社, 2001, 183-192.
六、用蒙文撰写的论文的题目、单位、作者、指导教师、摘要、关键词必须用蒙文汉两种语言表达。
七、毕业设计（创作）要求录入作品名称（题目）、单位、姓名、指导教师、毕业设计报告书。
小论文格式模板
内蒙古自治区科技人才地域分布差异分析
××× 学号
数学科学学院 数学与应用数学专业 20xx级汉班
指导教师 ×××
摘 要 科技人才是经济发展、社会进步、文化繁荣的先决条件和制约因素，本文根据内蒙古自治区xxxx年科技人才调查统计的数据，对内蒙古地区人才分布现状、差异及形成差异的原因和今后发展对策等方面进行了初步探讨.
关键词 内蒙古自治区、科技人才、地域差异、人才优势
内蒙古自治区位于祖国的北疆，地文人稀，交通不便，自然条件和自然资源复杂多样，在这片土地上设有十二个盟市级行政单位，其中含有四个市八个盟，首府是呼和浩特[1]．
1内蒙古科技人才地域分布差异
内蒙古各盟（市）科技人才地域分布差异
人才数量差异
内蒙古自治区自然资源丰富，但缺乏与之相适应的人才资源. 因此人才资源急需解决[2]. 解决的办法就是引进人才的同时，切实加强本地区的人才开发培养工作.
人才地域结构差异
（正文部分略）
2内蒙古科技人才发展战略
一方面要适当增加物质力量对科技事业的支持，加强教育投资，发送办学条件，抓好师资队伍建设，提高教师待遇，减少教育人才外流；另一方面要深化教育体制改革，提高教育质量.
本文在写作过程中得到了XXX老师多次精心指导，在此表示感谢.(本行可以不写)
参考文献：
[1] 盛宝怀. Ba空间中Kantorovich算子的饱和性. 数学杂志, 1992, 12(2): 146-154.
[2] Wu Garidi. The Jackson theorem in Ba spaces. Approx. theory ＆ Appl.,1996,12(2):60-69.
[3] 孟伯秦. 内插空间理论及其应用．呼和浩特：内蒙古人民出版社, 2001, 183-192.
随着社会的进步，时代的发展，翻译活动越来越频繁，翻译领域也因语体风格不同分工越来越细。科技语体是适应科学技术内容、范围和交际需要而形成的言语体式，具有准确、简洁、客观、严谨等风格特点，其功能是准确地记述自然、社会及人类思维现象，严密地论证其内在规律，以此为自然科学和社会科学的发展、传播服务，进而起着服务于社会进步，生产力发展的作用。本文将对科技文体的特征及翻译方法问题展开探讨。
一、科技文体的特点
（一）准确性
科技文体的第一个本质特点是准确性。科技文章描述客观事实或真理，因而必须尽可能地避免任何误解。科技语言中包含大量基础科学词汇和专业术语。今天的世界，科学和技术主要通过英语进行国际交流。英语的科学词汇和技术术语在国际上由标准化组织和有关国际学会厘定、审核公布，因而赋予了这些科学词汇和术语以国际性。英译汉的科技语体的文章，要通过查询专业技术词典、文献资料或者基于某个领域约定俗成找到与这些英语术语严格对应的汉语术语，才能做到表达准确。
在科技英语文体中，有大量的一词多意的词汇。这些词貌似简单，其意义却与其在日常英语中的意思不同，或者依据其所用于的不同学科专业而不同。对这些词的翻译应根据其语境。如“carrier”一词，在物理学中意思是“载体”，在医学上为“带菌者”。
（二）简洁性
作为一种信息和交际文体，科技文章应以最简短的文字传递事实和真理，避免使用空洞和浮华的词语，以利于信息准确和高效的传递。由于传递信息是科技文章的首要任务，由于传递信息是科技文章的首要任务，一篇科技文章中所包含的信息量就成为衡量科技文章的重要标准，也就是说，科技文章必须以尽可能少的文字传递尽可能多的信息。在科技英语中，有些表达方式可以起到简洁的作用。例如：
例1： S1：Loss of efficiency in the boiler will be caused if heat is dissipated through the walls of the combustion chamber。
S2：Loss of efficiency in the boiler will be caused by the dissipation of heat through the walls of the combustion chamber。
在上述例子中，第二句使用了名词化结构将第一个句子（复合句）转换成简单句，简化了句子结构。通过抽象名词“dissipation ”及其构成的介词词组，表达明显地取得了简练、凝重和浓缩的效果。抽象名词的使用还表明科技语体借助于抽象思维的逻辑性和概念化。
（三）客观性
科技文章主要描述客观事实，自然定律和进行理论演义。科技文章的目的旨在客观的传递信息，因而客观性是科技文体的一个重要特征。据国外语言学家统计，科技英语中的动词至少有1/3使用被动语态，原因是科技英语描述的主体往往是客观的事物，不涉及有关的人。被动语态的使用可以突出动作的对象，突出所要论证及说明的主旨。
例2：These symptoms are caused by “transient is—chemic attacks（TIA's）”，or “little strokes”。
例3：All these factors can be expressed as complex mathematical equations which can be solved by a computer to give the optimum equipment minimum cost。
以上两例把“symptoms” 和 “factors” 放在主语的突出地位，使读者立即注意到句子所要讨论的对象是这些“症状”的原因，这些“因素”的表示方法。
（四）严密性
科技文章的另一个重要特征是严密性，这一点可以从文章的连贯性和逻辑性上体现出来。科技文章使
用很多的衔接手段达到整体的连贯。科技文章严密的逻辑主要体现在严密的推理、判断以及各语言成分之间紧密的内在关系来体现的。在翻译中，译者必须具备较强的衔接和连贯意识，妥善处理句子或句群间的逻辑关系，唯有如此，才能产生高质量的译文。
二、以科技文体特征为视点的英汉功能翻译法
（一）词汇层面
1、词义选择
例4：（1） Energy will operate some changes under this temperature。 （in physics）
这样的温度将会引起一些能量变化。
（2）The computer can operate only according to instructions。 （computer science）
电脑只能按指令运行。
（3）Storage cells can be used to operate automobiles。 （automobile engineering）
蓄电磁可用来发动汽车。
（4）The doctor decided to operate on him immediately。 （medicine）
医生决定马上给他动手术。
从以上句子我们可以看出，“operate”一词在不同的句子中有不同的含义。这是因为其所用于的学科领域和与其搭配的词汇不同，即语境不同。在第1句中， 因为句子的其他部分暗示这是一个物理概念，而且与“changes（变化）搭配，operate” 译为 “引起”比较合适。第2句中，“operate”用于计算机领域，与“instructions（指令）”搭配，译为“运行”。在第3、第4句中，“operate”分别用于车辆工程和医学领域，译为“发动”和“动手术”。对于这种一词多义词的翻译，一定要根据语境进行准确的词义选择。
2、词义引申
例5：The adjustment screw has stops at both sides。
译文：调整螺钉的两端没有定位块。
分析：“stop”本来的意思是“停止、阻止”。考虑到专业语境，在本句中，“stop”指某种机械部件，它能阻止两个部件间的'相对运动。在此采用引申的翻译方法，将其译为“定位块”。
（二）逻辑层面
1、增加逻辑衔接词
例6：There is a difference between science and technology。 Science is a method of answering theoretical questions; technology is a method of solving practical problems。 Science has to do with discovering the facts and relationships between observable phenomena in nature and with establishing theories that serve to organize these facts and relationships; technology has to do with tools， techniques， and procedures for implementing the findings of science。 Another distinction between science and technology has to do with the process in each。
译文：科学与技术之间有区别。首先，科学是……而技术是……其次，科学……而技术……最后，……
分析：原文是典型的演绎型段落，第 1句是主题句，指出“科学与技术之间有区别”。然后从三个方面解释了这一区别。本段是描述性修辞，使用的修辞手段有“比较和对照”。原文对“science”、“technology”以及“difference”三个核心词的重复，对文章的连贯起到了重要作用。而且原文中的第2、第3、第4 句存在着隐性的逻辑关系，即并列关系。因此在翻译过程中，在展开部分增加了逻辑连接词“首先”、“其次”、“最后”，使隐性的逻辑关系显化。这样的译文能使文章的层次清晰。
2、重新安排信息
例7：We think it is often possible to obtain a more pure precipitate by redissolving the the precipitate， having washed it as free as possible from soluble impurities， and reprecipitating。
译文：我们认为应该首先尽可能地将沉淀物中的可溶性杂质洗去， 然后再次将沉淀物溶解， 溶解之后再进行沉淀。这样常常能够获得较纯的沉淀物。
分析：本段中，“by”后面有三个分词短语，我们应该注意这些分词的不同时态。第2个分词短语“having washed ”用的是完成时态，暗示着这个动作发生在其他两个动作之前。在翻译过程中，我们应该注意逻辑顺序，改变原来的句子顺序，按照时间顺序重新安排这三个动作。
三、结束语
基于上述理论演绎和例子分析可以得出结论，将文体分析的方法 应用于科技翻译，能提高科技翻译译文的质量。采用这种方法产生的译文，不仅符合科技文体的 语言特征，在各个层面符合译入语的习惯表达，而且有利与科技文章的翻译达到准确、简洁、清晰、严谨的文体效果，最重要的是其适合的文体和语言形式能充分实现译文的信息功能。
逆矩阵和广义逆矩阵毕业论文
别的你都可以自己看教材，我就告诉你怎么求Moore-Penrose广义逆先利用消去法得到满秩分解A=FG，其中F列满秩，G行满秩然后A^+=G^+F^+，所以归结为求F^+和G^+对于列满秩矩阵F而言，F^+=(F^*F)^{-1}F^*，这本质上就是最小二乘法类似地，对于行满秩矩阵G而言，G^+=G^*(GG^*)^{-1}
广义逆矩阵的计算方法大致可分为三类：以满秩分解和奇异值分解为基础的直接法，迭代法和其他一些常用于低阶矩阵的非凡方法。以A+的计算为例。若A是一个秩为r的m×n阶非零矩阵，记作（图6），,有满秩分解A=F·G,其中（图7），则（图8），即将广义逆矩阵的计算化为通常逆矩阵的计算。常用LU分解和QR分解等方法实现满秩分解，然后求出A+。若A有奇异值分解A=UDV*，其中U、V为m阶和n阶酉矩阵，（图9）是m×n阶矩阵，∑是r阶对角阵，对角元（图10）是A的r个非零奇异值（AA*的非零特征值的平方根），则A+=VD+U*，其中（图11）是n×m阶矩阵。也可用豪斯霍尔德变换先将 A化为上双对角阵J0=P*AQ，然后再对J0使用QR算法化为矩阵D=G*J0h，于是A=(PG)D(Qh)*，故A+1=(Qh)D+(PG)*。设λ1是AA*的最大非零特征值，若0<α<2/λ1，则计算A+的一个迭代法是x0=αA*，xn+1=(2I-Axn)，当n→∞时，xn收敛于A+。格雷维尔逐次递推法也是计算A+的常用方法。设A的第k列为αk(k=1,2,…,n)，A1=α1,Ak=(Ak-1,αk)(k=2,3，…,n),则（图12），式中（图13）（图14）。1955年以后，出现了大量的关于广义逆矩阵的理论、应用和计算方法的文献。70年代还出版了一些专著和会议录，指出广义逆矩阵在控制论、系统辨识、规划论、网络理论、测量、统计和计量经济学等方面的应用。
线性方程组：A(mxn)X = b ------ (1)A是m行n列(m>n)的行列式:A'是A的转置矩阵，将(1)变成（A'A）X = A'b - - - - (2)(A'A)是nxn阶方阵，它的逆矩阵称为广义逆矩阵。(A'A)行列式不为零，方程组(2)有唯一解，且与(1)的最小二乘解相对应！此结论的证明也不复杂。
如下：
线性方程组：A(mxn)X = b ------ (1)
A是m行n列(m>n)的行列式:A'是A的转置矩阵，将(1)变成
（A'A）X = A'b - - - - (2)
(A'A)是nxn阶方阵，它的逆矩阵称为广义逆矩阵。
(A'A)行列式不为零，方程组(2)有唯一解，且与(1)的最小二乘解相对应！此结论的证明也不复杂。
思想：
广义逆的思想可追溯到1903年（E.）I.弗雷德霍姆的工作，他讨论了关于积分算子的一种广义逆（他称之为伪逆）。
1904年，D.希尔伯特在广义格林函数的讨论中，含蓄地提出了微分算子的广义逆。而任意矩阵的广义逆定义最早是由.穆尔在1920年提出的，他以抽象的形式发表在美国数学会会刊上。
矩阵及特殊矩阵的实例毕业论文
好写哦！科技论文，专业性这么强，写出来，也是只有专业人员才能明白。首先，序言：把矩阵的乘法原理，加以介绍、解释和说明，这些就是书上现成的东西。接着介绍其应用都有哪些，具体在哪些方面。最后说明本文主要介绍哪些方面的具体应用及事例。进入正文，集中写清楚，你要介绍的应用及事例。字数要多，就多写，写详细一些；字数一般，就写得一般，就可以啦。。。祝成功！
随着现代科学的发展，数学中的矩阵也有更广泛而深入的应用，下面列举几项矩阵在现实生活中的应用：（1）矩阵在经济生活中的应用可“活用”行列式求花费总和最少等类似的问题；可“借用”特征值和特征向量预测若干年后的污染水平等问题。（2）在人口流动问题方面的应用这是矩阵高次幂的应用，比如预测未来的人口数数、人口的发展趋势。（3）矩阵在密码学中的应用可用可逆矩阵及其逆矩阵对需发送的秘密消息加密和译密。（4）矩阵在文献管理中的应用比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和向量的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。
在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合[1] ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。矩阵的研究历史悠久，拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。成书最迟在东汉前期的《九章算术》中，用分离系数法表示线性方程组，得到了其增广矩阵。在消元过程中，使用的把某行乘以某一非零实数、从某行中减去另一行等运算技巧，相当于矩阵的初等变换。但那时并没有现今理解的矩阵概念，虽然它与现有的矩阵形式上相同，但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。矩阵正式作为数学中的研究对象出现，则是在行列式的研究发展起来后。逻辑上，矩阵的概念先于行列式，但在实际的历史上则恰好相反。日本数学家关孝和（1683年）与微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨（1693年）近乎同时地独立建立了行列式论。其后行列式作为解线性方程组的工具逐步发展。1750年，加布里尔·克拉默发现了克莱姆法则[2] 。矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。1800年代，高斯和威廉·若尔当建立了高斯—若尔当消去法。1844年，德国数学家费迪南·艾森斯坦（）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。1850年，英国数学家詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特（James Joseph Sylvester）首先使用矩阵一词[3] 。英国数学家凯利被公认为矩阵论的奠基人。他开始将矩阵作为独立的数学对象研究时，许多与矩阵有关的性质已经在行列式的研究中被发现了，这也使得凯利认为矩阵的引进是十分自然的。他说：“我决然不是通过四元数而获得矩阵概念的；它或是直接从行列式的概念而来，或是作为一个表达线性方程组的方便方法而来的。”他从1858年开始，发表了《矩阵论的研究报告》等一系列关于矩阵的专门论文，研究了矩阵的运算律、矩阵的逆以及转置和特征多项式方程。凯利还提出了凯莱-哈密尔顿定理，并验证了3×3矩阵的情况，又说进一步的证明是不必要的。哈密尔顿证明了4×4矩阵的情况，而一般情况下的证明是德国数学家弗罗贝尼乌斯（）于1898年给出的[2] 。1854年时法国数学家埃尔米特（）使用了“正交矩阵”这一术语，但他的正式定义直到1878年才由费罗贝尼乌斯发表。1879年，费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此，矩阵的体系基本上建立起来了。无限维矩阵的研究始于1884年。庞加莱在两篇不严谨地使用了无限维矩阵和行列式理论的文章后开始了对这一方面的专门研究。1906年，希尔伯特引入无限二次型（相当于无限维矩阵）对积分方程进行研究，极大地促进了无限维矩阵的研究。在此基础上，施密茨、赫林格和特普利茨发展出算子理论，而无限维矩阵成为了研究函数空间算子的有力工具[4] 。
矩阵在许多领域都应用广泛。有些时候用到矩阵是因为其表达方式紧凑，例如在博弈论和经济学中，会用收益矩阵来表示两个博弈对象在各种决策方式下的收益。文本挖掘和索引典汇编的时候，比如在TF-IDF方法中，也会用到文件项矩阵来追踪特定词汇在多个文件中的出现频率。早期的密码技术如希尔密码也用到矩阵。然而，矩阵的线性性质使这类密码相对容易破解。计算机图像处理也会用到矩阵来表示处理对象，并且用放射旋转矩阵来计算对象的变换，实现三维对象在特定二维屏幕上的投影。多项式环上的矩阵在控制论中有重要作用。化学中也有矩阵的应用，特别在使用量子理论讨论分子键和光谱的时候。具体例子有解罗特汉方程时用重叠矩阵和福柯矩阵来得到哈特里－福克方法中的分子轨道。
矩阵的三角分解毕业论文
Ax=B，改写成Ly=B，Ux=y的方程组。就相当于将A=LU分解成了两个矩阵。称为矩阵A的三角分解，或LU分解。如果L为单位下三角阵，则叫Doolittle分解，若U为单位上三角阵，则叫Crout分解。只要A的各顺序主子式不为零，则A可唯一分解成一个单位下三角阵L与一个上三角阵U的乘积。•设Ax=b，A=LU，则Ax=LUx=b于是令Ux=y，则Ly=b这样原来方程能化为两个简单方程组
矩阵的三角分解分好几种，有最简单的，主元的和正交的。第一和第三最常用。第三个最重要，不知道第三个分解枉学线代！简单的三角分解 A=LU L：lower下三角 U：upper上三角 这个只有形状上的要求。实际就是把一个矩阵A上三角化的过程，你会发现那个过程(可以理解为作用在该方阵A上的算子)，也是个三角阵，所以有SA=U 两边乘上S的逆便有A=LU正交分解 A=QR Q为正交阵 R为上三角，好像是这样。实际上就是Gram-Schmidt正交化方法的过程
迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（Iterative Method）。一般可以做如下定义：对于给定的线性方程组x=Bx+f（这里的x、B、f同为矩阵，任意线性方程组都可以变换成此形式），用公式x(k+1）=Bx(k)+f（括号中为上标，代表迭代k次得到的x，初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法（或称一阶定常迭代法）。如果k趋向无穷大时limx（k）存在，记为x*，称此迭代法收敛。显然x*就是此方程组的解，否则称为迭代法发散。跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性的快速解决问题，例如通过开方解决方程x +3= 4。一般如果可能，直接解法总是优先考虑的。但当遇到复杂问题时，特别是在未知量很多，方程为非线性时，我们无法找到直接解法（例如五次以及更高次的代数方程没有解析解，参见阿贝耳定理），这时候或许可以通过迭代法寻求方程（组）的近似解。最常见的迭代法是牛顿法。其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：确定迭代变量在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。建立迭代关系式所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。对迭代过程进行控制在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。举例例 1 ：一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第 12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？分析：这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ，……根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有u 1 = 1 ， u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 ， u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ，……根据这个规律，可以归纳出下面的递推公式：u n = u(n － 1）× 2 (n ≥ 2）对应 u n 和 u(n － 1），定义两个迭代变量 y 和 x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系：y=x*2x=y让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次，就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下：clsx=1for i=2 to 12y=x*2x=ynext iprint yend例 2 ：阿米巴用简单分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内， 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 220,220个。试问，开始的时候往容器内放了多少个阿米巴？请编程序算出。分析：根据题意，阿米巴每 3 分钟分裂一次，那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面，到 45 分钟后充满容器，需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴2^ 20 个”，即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是 2^20。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数，不妨使用倒推的方法，从第 15 次分裂之后的 2^20 个，倒推出第 15 次分裂之前（即第 14 次分裂之后）的个数，再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ，则有x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1）因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的，如果定义迭代变量为 x ，则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式：x=x/2 （x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2^20）让这个迭代公式重复执行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值，我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下：clsx=2^20for i=1 to 15x=x/2next iprint xendps:java中幂的算法是（2,20）；返回double，稍微注意一下例 3 ：验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象：对于任意一个自然数 n ，若 n 为偶数，则将其除以 2 ；若 n 为奇数，则将其乘以 3 ，然后再加 1。如此经过有限次运算后，总可以得到自然数 1。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。要求：编写一个程序，由键盘输入一个自然数 n ，把 n 经过有限次运算后，最终变成自然数 1 的全过程打印出来。分析：定义迭代变量为 n ，按照谷角猜想的内容，可以得到两种情况下的迭代关系式：当 n 为偶数时， n=n/2 ；当 n 为奇数时， n=n*3+1。用 QBASIC 语言把它描述出来就是：if n 为偶数 thenn=n/2elsen=n*3+1end if这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次，才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1 ，这是我们无法计算出来的。因此，还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求，不难看出，对任意给定的一个自然数 n ，只要经过有限次运算后，能够得到自然数 1 ，就已经完成了验证工作。因此，用来结束迭代过程的条件可以定义为：n=1。参考程序如下：clsinput "Please input n=";ndo until n=1if n mod 2=0 thenrem 如果 n 为偶数，则调用迭代公式 n=n/2n=n/2print "—";n;elsen=n*3+1print "—";n;end ifloopend迭代法开平方：#include<>#include<>void main(){double a,x0,x1;printf("Input a:\n");scanf("%lf",&a);//为什么在中不能写成“scanf("%f",&a）；”？if(a<0)printf("Error!\n");else{x0=a/2;x1=(x0+a/x0)/2;do{x0=x1;x1=(x0+a/x0)/2;}while(fabs(x0-x1）>=1e-6）；}printf("Result:\n");printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1）；}求平方根的迭代公式：x1=1/2*(x0+a/x0）。算法：1.先自定一个初值x0，作为a的平方根值，在我们的程序中取a/2作为a的初值；利用迭代公式求出一个x1。此值与真正的a的平方根值相比，误差很大。⒉把新求得的x1代入x0中，准备用此新的x0再去求出一个新的x1.⒊利用迭代公式再求出一个新的x1的值，也就是用新的x0又求出一个新的平方根值x1，此值将更趋近于真正的平方根值。⒋比较前后两次求得的平方根值x0和x1，如果它们的差值小于我们指定的值，即达到我们要求的精度，则认为x1就是a的平方根值，去执行步骤5；否则执行步骤2，即循环进行迭代。迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x），然后按以下步骤执行：⑴ 选一个方程的近似根，赋给变量x0；⑵ 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1），并将结果存于变量x0；⑶ 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤⑵的计算。若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为：【算法】迭代法求方程的根{ x0=初始近似根；do {x1=x0；x0=g(x1）； /*按特定的方程计算新的近似根*/} while (fabs(x0-x1）>Epsilon）；printf（“方程的近似根是%f\n”，x0）；}迭代算法也常用于求方程组的根，令X=（x0，x1，…，xn-1）设方程组为：xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1）则求方程组根的迭代算法可描述如下：【算法】迭代法求方程组的根{ for (i=0;ix=初始近似根；do {for (i=0;iy=x;for (i=0;ix=gi(X);for (delta=;iif (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x）；} while (delta>Epsilon）；for (i=0;iprintf（“变量x[%d]的近似根是 %f”，I，x）；printf（“\n”）；}具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况：⑴ 如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制；⑵ 方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。递归递归是设计和描述算法的一种有力的工具，由于它在复杂算法的描述中被经常采用，为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为N的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题，并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地，当规模N=1时，能直接得解。【问题】 编写计算斐波那契（Fibonacci）数列的第n项函数fib（n）。斐波那契数列为：0、1、1、2、3、……，即：fib(0)=0;fib⑴=1;fib(n)=fib(n-1）+fib(n-2） （当n>1时）。写成递归函数有：int fib(int n){ if (n==0) return 0;if (n==1） return 1;if (n>1） return fib(n-1）+fib(n-2）；}递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段，把较复杂的问题（规模为n）的求解推到比原问题简单一些的问题（规模小于n）的求解。例如上例中，求解fib(n），把它推到求解fib(n-1）和fib(n-2）。也就是说，为计算fib(n），必须先计算fib(n-1）和fib(n- 2），而计算fib(n-1）和fib(n-2），又必须先计算fib(n-3）和fib(n-4）。依次类推，直至计算fib⑴和fib(0），分别能立即得到结果1和0。在递推阶段，必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中，当n为1和0的情况。在回归阶段，当获得最简单情况的解后，逐级返回，依次得到稍复杂问题的解，例如得到fib⑴和fib(0）后，返回得到fib⑵的结果，……，在得到了fib(n-1）和fib(n-2）的结果后，返回得到fib(n）的结果。在编写递归函数时要注意，函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层，当递推进入“简单问题”层时，原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层，它们各有自己的参数和局部变量。由于递归引起一系列的函数调用，并且可能会有一系列的重复计算，递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时，通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n）应采用递推算法，即从斐波那契数列的前两项出发，逐次由前两项计算出下一项，直至计算出要求的第n项。【问题】 组合问题问题描述：找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5，r=3的所有组合为：⑴5、4、3 ⑵5、4、2 ⑶5、4、1⑷5、3、2 ⑸5、3、1 ⑹5、2、1⑺4、3、2 ⑻4、3、1 ⑼4、2、1⑽3、2、1分析所列的10个组合，可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k）为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时，其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m 个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字，约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中，当一个组合求出后，才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k，函数将确定组合的第一个数字放入数组后，有两种可能的选择，因还未去顶组合的其余元素，继续递归去确定；或因已确定了组合的全部元素，输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。【程序】# include# define MAXN 100int a[MAXN];void comb(int m,int k){ int i,j;for (i=m;i>=k;i--){ a[k]=i;if (k>1）comb(i-1,k-1）；else{ for (j=a[0];j>0;j--)printf（“%4d”，a[j]);printf（“\n”）；}}}void main(){ a[0]=3;comb（5,3）；}【问题】 背包问题问题描述：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值之和最大。设n 件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1，物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案，并保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ]，该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案，其物品选择情况保存于数组cop[ ]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品，现在要考虑第i件物品；当前方案已包含的物品的重量之和为tw；至此，若其余物品都选择是可能的话，本方案能达到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时，继续考察当前方案变成无意义的工作，应终止当前方案，立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时，该方案不会被再考察，这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。对于第i件物品的选择考虑有两种可能：⑴ 考虑物品i被选择，这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后，继续递归去考虑其余物品的选择。⑵ 考虑物品i不被选择，这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。按以上思想写出递归算法如下：try（物品i，当前选择已达到的重量和，本方案可能达到的总价值tv){ /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/if（包含物品i是可以接受的）{ 将物品i包含在当前方案中；if (itry(i+1,tw+物品i的重量，tv);else/*又一个完整方案，因为它比前面的方案好，以它作为最佳方案*/以当前方案作为临时最佳方案保存；恢复物品i不包含状态；}/*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/if （不包含物品i仅是可男考虑的）if (itry(i+1,tw,tv-物品i的价值）；else/*又一个完整方案，因它比前面的方案好，以它作为最佳方案*/以当前方案作为临时最佳方案保存；}为了理解上述算法，特举以下实例。设有4件物品，它们的重量和价值见表：物品 0 1 2 3重量 5 3 2 1价值 4 4 3 1并设限制重量为7。则按以上算法，下图表示找解过程。由图知，一旦找到一个解，算法就进一步找更好的佳。如能判定某个查找分支不会找到更好的解，算法不会在该分支继续查找，而是立即终止该分支，并去考察下一个分支。按上述算法编写函数和程序如下：【程序】# include# define N 100double limitW,totV,maxV;int option[N],cop[N];struct { double weight;double value;}a[N];int n;void find(int i,double tw,double tv){ int k;/*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/if (tw+<=limitW){ cop=1;if (ielse{ for (k=0;koption[k]=cop[k];maxv=tv;}cop=0;}/*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/if (>maxV)if (ielse{ for (k=0;koption[k]=cop[k];maxv=;}}void main(){ int k;double w,v;printf（“输入物品种数\n”）；scanf（（“%d”，&n);printf（“输入各物品的重量和价值\n”）；for (totv=;k{ scanf（“%1f%1f”，&w,&v);a[k].weight=w;a[k].value=v;totV+=V;}printf（“输入限制重量\n”）；scanf（“%1f”，&limitV);maxv=;for (k=0;k find(0,);for (k=0;kif (option[k]) printf（“%4d”，k+1）；printf（“\n总价值为%.2f\n”，maxv);}作为对比，下面以同样的解题思想，考虑非递归的程序解。为了提高找解速度，程序不是简单地逐一生成所有候选解，而是从每个物品对候选解的影响来形成值得进一步考虑的候选解，一个候选解是通过依次考察每个物品形成的。对物品i的考察有这样几种情况：当该物品被包含在候选解中依旧满足解的总重量的限制，该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的；反之，该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地，仅当物品不被包括在候选解中，还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时，才去考虑该物品不被包括在候选解中；反之，该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。对于任一值得继续考虑的方案，程序就去进一步考虑下一个物品。【程序】# include# define N 100double limitW;int cop[N];struct ele { double weight;double value;} a[N];int k,n;struct { int ;double tw;double tv;}twv[N];void next(int i,double tw,double tv){ twv.=1;twv tw=tw;twv tv=tv;}double find(struct ele *a,int n){ int i,k,f;double maxv,tw,tv,totv;maxv=0;for (totv=;ktotv+=a[k].value;next(0,);i=0;While (i>=0){ f=twv.;tw=twv tw;tv=twv tv;switch(f){ case 1: twv.++;if (tw+<=limitW)if (i{ next(i+1,tw+);i++;}else{ maxv=tv;for (k=0;kcop[k]=twv[k].!=0;}break;case 0: i--;break;default: twv.=0;if (>maxv)if (i{ next(i+1,tw,);i++;}else{ maxv=;for (k=0;kcop[k]=twv[k].!=0;}break;}}return maxv;}void main(){ double maxv;printf（“输入物品种数\n”）；scanf（（“%d”，&n);printf（“输入限制重量\n”）；scanf（“%1f”，&limitW);printf（“输入各物品的重量和价值\n”）；for (k=0;kscanf（“%1f%1f”，&a[k].weight,&a[k].value);maxv=find(a,n);printf（“\n选中的物品为\n”）；for (k=0;kif (option[k]) printf（“%4d”，k+1）；printf（“\n总价值为%.2f\n”，maxv);}编辑本段递归的基本概念和特点程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。注意：⑴ 递归就是在过程或函数里调用自身；⑵ 在使用递增归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
矩阵秩的性质研究小论文
矩阵秩的结论那就太多了
不是一下子能够总结完的
特别是几个秩的不等式
在解题的时候是经常用到的
找点文献给你自己看看吧，需要就发邮件给我[1]高朝邦,祝宗山.关于矩阵的秩的等价描述[J].成都大学学报（自然科学版）,2006,25(1)从行列式、矩阵的等价、线性方程组、线性空间、线性映射等角度来刻画矩阵的秩,进而用这些命题来证明与矩阵的秩有关的一些命题.[2]费绍金.用矩阵的秩判断空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系[J].牡丹江教育学院学报,2007,(6)利用线性方程组解的理论讨论空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系,给出用矩阵的秩判定以上关系的方法及结论.[3]严坤妹.一类矩阵的秩[J].福建商业高等专科学校学报,2005,(4)矩阵的秩是矩阵的一个重要不变量,根据两个重要的矩阵的秩的不等式以及分块矩阵的初等变换的性质,本文研究了一类矩阵的秩的特征.[4]戴红霞.关于矩阵的秩的例题教学[J].南京审计学院学报,2005,2(2)本文通过三个典型例题的具体讲解,加深学生对抽象概念"矩阵的秩"的理解和掌握.[5]余航.试论分块矩阵的秩[J].桂林师范高等专科学校学报,2001,15(3)任一矩阵都可求得它的秩,而在矩阵运算中,矩阵的分块是一个很重要的技巧.本文从不同角度,从特殊到一般地探求了分块矩阵的秩.[6]徐兰.利用分块矩阵探讨矩阵的秩的有关定理[J].昌吉学院学报,2003,(4)矩阵是线性代数的主要研究对象之一,利用分块矩阵,研究高阶矩阵的秩及矩阵在运算后秩的变化,得到有关的定理.[7]邹晓光.互素多项式矩阵的秩的一个简单结论及其应用[J].金华职业技术学院学报,2006,6(1)本文给出了互素多项式在矩阵的秩讨论中的一个简单结果:定理:设f(x),g(x)∈P[x],A是n阶方阵,若(f(x),g(x))=1,则n+r[f(A)g(A)]=r(f(A))+r(g(A)).以及结果的一些简单应用,对文献[1]中的一些结论进一步讨论.[8]张丽梅,乔立山,李莹.可逆坡矩阵与坡矩阵的秩[J].山东大学学报（理学版）,2007,42(9)坡是两个元素的乘积小于等于每个因子的加法幂等半环.讨论了可逆坡矩阵的若干性质,证明了可逆坡矩阵必是满秩的.讨论了坡矩阵的行秩、列秩与Schein秩.给出了坡矩阵的Schein秩的一个重要性质.
矩阵的秩的性质如下
矩阵的秩线性代数中的一个概念。在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数，通常表示为r(A)，rk(A)或rank A。
在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。即如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量，秩就是这些行向量或者列向量的秩，也就是极大无关组中所含向量的个数。
方阵(行数、列数相等的矩阵)的列秩和行秩总是相等的，因此它们可以简单地称作矩阵A的秩。通常表示为r(A)，rk(A)或 。
m × n矩阵的秩最大为m和n中的较小者，表示为 min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩；类似的，否则矩阵是秩不足（或称为“欠秩”）的。
设A是一组向量，定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1. 在m*n矩阵A中，任意决定α行和β列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
例如，在阶梯形矩阵中，选定1，3行和3，4列，它们交叉点上的元素所组成的2阶子矩阵的行列式 就是矩阵A的一个2阶子式。
定义2. A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：
若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r 由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)≠0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。 由行列式的性质知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的，即rank(A)=rank(AT)。 [2] 矩阵的秩 定理：矩阵的行秩，列秩，秩都相等。 定理：初等变换不改变矩阵的秩。 定理：如果A可逆，则r(AB)=r(B),r(BA)=r(B)。 定理：矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb}; 引理：设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n，则A的列秩，秩都等于n。 当r(A)<=n-2时，最高阶非零子式的阶数<=n-2，任何n-1阶子式均为零，而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号，所以伴随阵为0矩阵。 当r(A)<=n-1时，最高阶非零子式的阶数<=n-1，所以n-1阶子式有可能不为零，所以伴随阵有可能非零（等号成立时伴随阵必为非零） 。 这个可以继续化简：1.用第3行把的1把所有的第四列的数都化为012-900-1500001（下面的不写了）2.用第2行的-1把第1行的2消去10100-1500001（当然你也可以把第2行乘以-1）这个矩阵的非零行就是3行，所以秩就是3因为第一行的以一个1他下面的全部是0所以这个1是消不去le第2行的-1他的那一列也全部是0同理第三行