解空间的维数通俗理解
解空间的维数即基础解系所含向量的个数；即 n-r(A)。
线性方程组主要讨论的问题是：
①一个方程组何时有解。
②有解方程组解的个数。
③对有解方程组求解，并决定解的结构。
这几个问题均得到完满解决:所给方程组有解，则秩(A)=秩(增广矩阵)；若秩(A)=秩=r，则r=n时，有唯一解；r<n时，有无穷多解；可用消元法求解。
当非齐次线性方程组有解时，解唯一的充要条件是对应的齐次线性方程组只有零解；解无穷多的充要条件是对应齐次线性方程组有非零解。
但反之当非齐次线性方程组的导出组仅有零解和有非零解时，不一定原方程组有唯一解或无穷解，事实上，此时方程组不一定有 ，即不一定有解。
矩阵中A的n次方怎么解
1、计算A^2，A^3 找规律，然后用归纳法证明。
2、若r(A)=1，则A=αβ^T，A^n=(β^Tα)^(n-1)A
注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)
3、分拆法：A=B+C，BC=CB，用二项式公式展开。
适用于 B^n 易计算，C的低次幂为零：C^2 或 C^3 = 0
4、用对角化 A=P^-1diagP
A^n = P^-1diag^nP
扩展资料：
将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。
在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个n×n矩阵A与B为相似矩阵当且仅当存在一个n×n的可逆矩阵P。
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。通俗一点说，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。
纤维丛理论的通俗理解
二维平面上长了草，每一根草都可以视为一条一维直线，这就是2+1纤维从。
对于高维的情形，可以用坐标空间和点上的附加空间理解，坐标确定了点，这个点上粘了一个空间。比如2+2纤维从
虽然那些数学符号很吓人，但是，实际就是这个玩意。不过是把平面写作n维流形，把线写作n维向量空间，矩阵空间，或者什么矩阵群之类的东西。
取其中的一根草变成了纤维从的截面，取其中的一列草也可以称为截面，不过是维度高了一些。
线的截面是点，面的截面是线，n维空间的截面是n-1维空间。
矩阵a的n次方计算公式
一般有以下几种方法：
1、计算A^2，A^3 找规律，然后用归纳法证明。
2、若r(A)=1，则A=αβ^T，A^n=(β^Tα)^(n-1)A
注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)
3、分拆法：A=B+C，BC=CB，用二项式公式展开。
适用于 B^n 易计算，C的低次幂为零：C^2 或 C^3 = 0
4、用对角化 A=P^-1diagP
A^n = P^-1diag^nP
扩展资料：
将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。
在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个n×n矩阵A与B为相似矩阵当且仅当存在一个n×n的可逆矩阵P。
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。通俗一点说，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。
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