大学线性代数矩阵运算，化最简形矩阵，题目如图

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-22 14:32 标签： 线性代数矩阵运算

线性方程组的求解都是有固定的方法的回答如下： 

谢谢，那个最后一步化简第一排后面的2个0怎么来的？

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化成下三角的技巧主要就是“从咗至右从下至上”，找看起来最容易一整行都化为0或者尽可能都化为0的一行（一般是最下面一行）将其放至最后一行，然后通过初等變换将这一行的元素从左至右依次设法都变成0直至无法再化为0为止

接着从这一行的上一行开始依次从左至右化为0，不停重复直至处理完苐一行最后要检查首非零元是否从最后一行开始依次往左移，如不是要换行调整到是为止。例：

这样就算完成了第一步接着保证首非零元都是1，并且保证首非零元所在“列”都为0即可本例可处理为：

现代线性代数矩阵运算已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维數为 n 的向量空间叫做n 维空间在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量這样的向量（即n 元组）用来表示数据非常有效。

由于作为 n 元组向量是n 个元素的“有序”列表，大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据比如，在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值（GNP）

当所有国家的顺序排定之后，比如（中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚）可以使用向量（v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8）显示这些国家某一年各自的 GNP。这里每个国家的 GNP 都在各自的位置上。

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