矩阵初等变换毕业论文
初等变换：1）交换矩阵的两行（列）；2）用一个不为零的数乘矩阵的某一行(列)；3）用一个数乘矩阵某一行（列）加到另一行（列）上。利用矩阵初等变换，可以求行列式的值，求解线性方程组，求矩阵的秩，确定向量组向量间的线性关系等。例：
时下最时髦的就是：创新点与别人不一样的地方
矩阵初等变换的应用 毕业论通过,分析的了解
最有可能问的是:1. 分块矩阵的初等变换 与 矩阵初等变换 的异同.2. 分块矩阵初等变换需注意什么. 3. 利用分块矩阵初等变换, 你得到了什么新的结论, 或对已有结论的证明有什么大的改进满意请采纳^_^
毕业论文矩阵初等变换的应用
简述矩阵的初等变换目前有哪些用途，具体如何操作初等行变换的用途:1.求矩阵的秩,化行阶梯矩阵,非零行数即矩阵的秩同时用列变换也没问题,但行变换就足够用了!2.化为行阶梯形求向量组的秩和极大无关组(A,b)化为行阶梯形,判断方程组的解的存在性3.化行最简形把一个向量表示为一个向量组的线性组合方程组有解时,求出方程组的全部解求出向量组的极大无关组,且将其余向量由极大无关组线性表示
计算行列式，求矩阵的秩（规定只能使用行变换或列变换），求线性方程组的解（只能使用行变换），求n维向量的基，求特征值和特征向量，二次型等等很多...
1.用矩阵的初等变换求逆矩阵，解矩阵方程2.用矩阵的初等变换求矩阵的秩、向量组的秩、极大线性无关组3.用矩阵的初等变换解线性方程组4.用矩阵的初等变换求过渡矩阵5.用矩阵的初等变换化二次型为标准型6.用矩阵的初等变换求标准正交基
毕业论文每个学校都会不同的审核标准，一般来说：首先毕业论文肯定会有论文的前提和背景，或者做这篇论文的意义与作用接着就是论文所需要的一些基础知识和一些定理、推论。（矩阵变换的过程与结论）本科毕业不可能要求您做出什么创新的东西，最后至于应用的那部分：数学一般和物理力学联系的比较精密，你可以到图书馆看看，有那些物理结论的证明过程中利用到“矩阵初等变换”，然后通过自己所学的数学语言表达出来就可以了！
矩阵初等变换的应用论文外文文献
在国内外有很多关于特征值与特征向量的研究成果，并且有很多专家学者涉足此领域研问题，吴江、孟世才、许耿在《浅谈线性代数>中“特征值与特征向量”的引入》中从线性空间V中线性变换在不同基下的矩阵具有相似关系出发，引入矩阵的特征值与特征向量的定义；郭华、刘小明在《特征值与特征向量在矩阵运算中的作用》中从方阵的特征值与特征向量的性质出发，结合具体的例子阐述了特征值与特征向量在简化矩阵运算中所起的作用；矩阵的特征与特征向量在结构动力分析中有重要作用，矩阵迭代法是求矩阵的第一阶特征值与特征向量的一种数值方法但是选取不同的初始向量使结果可能收敛于不同阶的特征值与特征向量，而不一定收敛与第一阶。陈建兵在《矩阵迭代法求矩阵特征值与特征向量初始向量选取的讨论》中讨论了初始向量的选取问题特征值理论是线性代数中的一个重要的内容；当方阵阶数很高时实际计算比较繁琐。赵娜、吕剑峰在《特征值问题的MATLAB实践》中从实际案例入手，利用MATLAB软件讨论了求解特征值问题的全过程。汪庆丽在《用矩阵的初等变换求矩阵的特征值与特征向量》中研究了一种只对矩阵作适当的初等行变换就能求到矩阵的特征值与特征向量的方法，论证其方法的合理性，并阐述此方法的具体求解步骤；岳嵘在《由特征值特征向量去顶矩阵的方法证明及应用》中探究了已知n阶对称矩阵A的k个互不相等的特征值及k-1个特征向量计算出矩阵A的计算方法；张红玉在《矩阵特征值的理论及应用》中讨论了通过n阶方阵A的特征值得出一系列相关矩阵的特征值再由特征值与正定矩阵的关系得出正定矩阵的结论；刘学鹏、杨军在《矩阵的特征值、特征向量和应用》一文中讨论了矩阵的特征值和特征向量的一些特殊情况，以及在矩阵对角化方面的应用；冯俊艳、马丽在《讨论矩阵的特征值与行列式的关系》中讨论了利用矩阵的特征值解决行列式的问题等等。 在前人研究的基础上，本文给出了特征值与特征向量的概念及其性质，特征值与特征向量性质是最基本的内容，特征值与特征向量的归纳使得这一工具的使用更加便利，解决问题的作用更强有力，其应用也就更广泛在此基础上，对矩阵的特征值与特征向量的计算进行详尽的阐述和说明由于特征值与特征向量的应用是多方面的，本文重点介绍了对特征值与特征向量的应用归纳阐述了特征值和特征向量在矩阵运算中的作用，以及部分在实际生活中的应用。在例题解析中运用一些特征值与特征向量的性质和方法，可以使问题更简单，运算上更方便，是简化有关复杂问题的一种有效途径本文就是通过大量的例子加以说明运用特征值与特征向量的性质可以使问题更加清楚，从而使高等代数中的大量习题迎刃而解，把特征值与特征向量在解决实际问题中的优越性表现出来。矩阵的特征值可以确定所发现的特征多项式的根。多项式的根的显式代数公式仅当存在比率为4以下。根据阿贝尔鲁菲尼定理5个或5个以上的多项式的根源是没有一般情况下，明确和准确的代数公式。事实证明，任何程度的多项式是一些同伴阶矩阵的特征多项式。因此，5个或更多的顺序的矩阵的特征值和特征向量不能获得通过明确的代数公式，因此，必须计算的近似数值方法在理论上，可以精确计算的特征多项式的系数，因为它们是矩阵元素的总和，有算法，可以找到任何所需的精度。然而，任意程度的多项式的所有根这种方法在实践中是不可行的，因为系数将被污染的不可避免的舍入误差，多项式的根可以是一个极为敏感的功能例如由威尔金森的多项式系数。
可变换矩阵毕业论文
1、首先你要知道你要掩盖的区域位置。掩膜就是一张二值图像，用这张二值图像与你要处理的图像相乘，掩膜中为1的部分是你要看见的，为0的部分是你想遮挡住的。2、知道要掩盖区域的位置后，建立一个与待处理图像相同的矩阵，0和1的设置参照上一条。3、掩膜与待处理图像相乘。4、后续处理，如：傅里叶反变换
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初等变换毕业论文
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
矩阵初等变换的应用 毕业论通过,分析的了解
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看看行不行，尽力了。Elementary transformation of the matrix is originated from Solution of linear equations with three types of solutions transform；To a certain equation multiplied by the number of non-zero-c (where c ∈ F);To a certain equation multiplied by the number of k (k ∈ F) added to the equation another, and so know that A system of linear equations is the the only corresponding to itsaugmented matrix； for that reason，after the concept of matrix of elementary transformation puts forward,a solution of linear equations is equivalent to the use of the matrix of elementary transformation to a simplification broaden matrix. This transformation process will be no doubt convenient on the solution of linear equations. Thus, matrix elementary transformation seems to have completed its commitment to the "mission",but this is far from it. With the development of matrix theory, new concepts continue to be produced , new problems also appear, such as solving the Matrix rank, the second type of shape, as well as the standard for and eigenvalue matrix of feature vectors. Despite these problems could be solved through other means, when we use the elementary transformation matrix to deal with these issues, we are often think it simple and easy, even than those defined by itself to solve the corresponding problem words: elementary transformation; matrix theory; application; effect