设矩阵A（1 2，1,3），B=(1 -2;3 1;1,0)，已知XA=B,求X

求解矩阵方程AX=B，其中，A=1 2 3 B=1 1 2 3 1 -1 2 3 4 0 0 1

第一种方法思路虽然也对，但是这个方法很麻烦：第一步先得求A的逆矩阵，就相当于解一个矩阵方程了，然后再乘以B又得做一个矩阵乘法，所以很麻烦，因而计算错的可能性也多，结果也确实算错了 第二种方法是正确的，直接做行变换一次就解决了，结果也对,只要用求得的X，计算矩阵乘积AX就知道结果是B，所以经过验算可知结果是正确的

设矩阵A=(2 2 3,1 1 1,0 -1 1), B=(1 1 3,1 1 2,0 1 1)求丨AB丨

设矩阵A=(2 2 3,1 1 1,0 -1 1), B=(1 1 3,1 1 2,0 1 1)，丨AB丨＝0。

已知题目中，求的是丨AB丨，又因为两个矩阵的丨AB丨＝丨A丨＊丨B丨。因为矩阵B=(1 1 3，1 1 2，0 1 1)，而1 1 3 = 1 1 2+0 1 1，可得除丨B丨＝0，所以丨AB丨＝丨A丨＊丨B丨＝丨A丨＊0=0。

注意事项：

1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。

2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

设矩阵A=(2,3,-1)(1,1,1)(0,-1,1),B=(1,2,3)(1,1,2)(0,1,1),求|AB|

这道题答案是AB|=|A||B|=0。

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，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。

背景

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，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。作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。

成书最早在东汉前期的《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。

以上内容参考：百度百科——矩阵

已知矩阵A={1 2 2 ,-1 -1 0 ,1 3 5}B={1 2,-1 1, 0 4},且AX=B,求X 求过程啊

方法一、AX=B -->X=A(逆)B，前提是A有逆矩阵，幸好A有逆矩阵，我算了一下，A(逆)={-5 -4 0,5 3 0,-2 -1 0}; 方法二、如果A没有逆矩阵，X就有很多解。用子矩阵求解。设 A[x1 x2]=[b1 b2] --->拆分成俩个非齐次线性方程组：Ax1=b1; Ax2=b2;这样就利用 行最简式 求解基本解即可。

设矩阵A=第一行1,2,2 第二行-1，-1，0 第三行1,3,5 B=第一行1,2 第二行-1,1 第三行 0,4 AX=B,求X

第一行：-1，-6；第二行：2；第三行：-1，-1。

在数学中，矩阵按照长方阵列排列的复数或实数集合，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，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。

旋转矩阵：

旋转矩阵在乘以一个向量的时候有改变向量的方向但不改变大小的效果的矩阵。旋转矩阵不包括反演，它可以把右手坐标系改变成左手坐标系或反之。所有旋转加上反演形成了正交矩阵的集合。

旋转矩阵是世界上著名的彩票专家、澳大利亚数学家底特罗夫研究的，它可以帮助您锁定喜爱的号码，提高中奖的机会。

如果选择的数字中有一些与开奖号码一样，您将一定会中一定奖级的奖。当然运用这种旋转矩阵，可以最小的成本获得最大的收益，且远远小于复式投注的成本。