Responder:
Explicación:
Una propiedad muy importante del determinante de una matriz, es que se denomina función multiplicativa. Asigna una matriz de números a un número de tal manera que para dos matrices
#det (AB) = det (A) det (B) # .
Esto significa que para dos matrices,
#det (A ^ 2) = det (A A) #
# = det (A) det (A) = det (A) ^ 2 # ,
y para tres matrices,
#det (A ^ 3) = det (A ^ 2A) #
# = det (A ^ 2) det (A) #
# = det (A) ^ 2det (A) #
# = det (A) ^ 3 # y así.
Por lo tanto en general
Responder:
# | bb A ^ n | = | bb A | ^ n #
Explicación:
Usando la propiedad:
# | bbA bbB | = | bb A | | bb B | #
Entonces nosotros tenemos:
# | bb A ^ n | = | underbrace (bb A bb A bb A … bb A) _ ("n términos") | #
# = | bb A | | bb A | | bb A | …. | bb A | #
# = | bb A | ^ n #
Que [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] sea definido como un objeto llamado matriz. El determinante de una matriz se define como [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Ahora si M [(- 1,2), (-3, -5)] y N = [(- 6,4), (2, -4)] ¿cuál es el determinante de M + N y MxxN?
El determinante de es M + N = 69 y el de MXN = 200ko Uno también debe definir la suma y el producto de las matrices. Pero aquí se supone que son exactamente como se definen en los libros de texto para la matriz 2xx2. M + N = [(- 1,2), (- 3, -5)] + [(- 6,4), (2, -4)] = [(- 7,6), (- 1, - 9)] Por lo tanto, su determinante es (-7xx-9) - (- 1xx6) = 63 + 6 = 69 MXN = [(((- - 1) xx (-6) + 2xx2), ((- 1) xx4 + 2xx (-4))), (((- - 1) xx2 + (- 3) xx (-4)), ((- - 3) xx4 + (- 5) xx (-4)))] = [(10, -12 ), (10,8)] Por lo tanto, deeminante de MXN = (10xx8 - (- 12) xx10) = 200
¿Para qué se utiliza el determinante de una matriz?
El determinante de una matriz A te ayuda a encontrar la matriz inversa A ^ (- 1). Puede saber algunas cosas con él: A es invertible si y solo si Det (A)! = 0. Det (A ^ (- 1)) = 1 / (Det (A)) A ^ (- 1) = 1 / (Det (A)) * "" ^ t ((- 1) ^ (i + j) * M_ (ij)), donde t significa la matriz de transposición de ((-1) ^ (i + j) * M_ (ij)), donde i es el n ° de la línea, j es el n ° de la columna de A, donde (-1) ^ (i + j) es el cofactor en la fila i-th y j-th columna de A, y donde M_ (ij) es el menor en la fila i-th y en la columna j-th de A.
¿Cuál es la diferencia entre una matriz de correlación y una matriz de covarianza?
Una matriz de covarianza es una forma más generalizada de una matriz de correlación simple. La correlación es una versión escalada de covarianza; tenga en cuenta que los dos parámetros siempre tienen el mismo signo (positivo, negativo o 0). Cuando el signo es positivo, se dice que las variables están correlacionadas positivamente; cuando el signo es negativo, se dice que las variables están correlacionadas negativamente; y cuando el signo es 0, se dice que las variables no están correlacionadas. Tenga en cuenta también que la correlación no tiene dimensiones, ya que el nume