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线性代数Linear algebra也被用于大多数科学和工程领域，因为它可以对许多自然现象进行建模，并对这些模型进行有效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统，它经常被用来处理一阶近似，利用这样一个事实：一个多变量函数在某一点的微分是最接近该点的函数的线性图。
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澳洲代考|线性代数代考Linear algebra代考|CHARACTERIZATIONS OF INVERTIBLE MATRICES
This section provides a review of most of the concepts introduced in Chapter 1 , in relation to systems of $n$ linear equations in $n$ unknowns and to square matrices. The main result is Theorem 8 .
The Invertible Matrix Theorem
Let $A$ be a square $n \times n$ matrix. Then the following statements are equivalent. That is, for a given $A$, the statements are either all true or all false.
a. $A$ is an invertible matrix.
b. $A$ is row equivalent to the $n \times n$ identity matrix.
c. $A$ has $n$ pivot positions.
d. The equation $A \mathbf{x}=\mathbf{0}$ has only the trivial solution.
e. The columns of $A$ form a linearly independent set.
f. The linear transformation $\mathbf{x} \mapsto A \mathbf{x}$ is one-to-one.
g. The equation $A \mathbf{x}=\mathbf{b}$ has at least one solution for each $\mathbf{b}$ in $\mathbb{R}^{n}$.
h. The columns of $A$ span $\mathbb{R}^{n}$.
i. The linear transformation $\mathbf{x} \mapsto A \mathbf{x}$ maps $\mathbb{R}^{n}$ onto $\mathbb{R}^{n}$.
j. There is an $n \times n$ matrix $C$ such that $C A=I$.
k. There is an $n \times n$ matrix $D$ such that $A D=I$.
- $A^{T}$ is an invertible matrix.
澳洲代考|线性代数代考Linear algebra代考|PARTITIONED MATRICES
A key feature of our work with matrices has been the ability to regard a matrix $A$ as a list of column vectors rather than just a rectangular array of numbers. This point of view has been so useful that we wish to consider other partitions of $A$, indicated by horizontal and vertical dividing rules, as in Example 1 below. Partitioned matrices appear in most modern applications of linear algebra because the notation highlights essential structures in matrix analysis, as in the chapter introductory example on aircraft design. This section provides an opportunity to review matrix algebra and use the Invertible Matrix Theorem.
EXAMPLE 1 The matrix
$$
A=\left[\begin{array}{rrr|rr|r}
3 & 0 & -1 & 5 & 9 & -2 \
-5 & 2 & 4 & 0 & -3 & 1 \
\hline-8 & -6 & 3 & 1 & 7 & -4
\end{array}\right]
$$
can also be written as the $2 \times 3$ partitioned (or block) matrix
$$
A=\left[\begin{array}{lll}
A_{11} & A_{12} & A_{13} \
A_{21} & A_{22} & A_{23}
\end{array}\right]
$$
whose entries are the blocks (or submatrices)
$$
\begin{array}{lll}
A_{11}=\left[\begin{array}{rrr}
3 & 0 & -1 \
-5 & 2 & 4
\end{array}\right], & A_{12}=\left[\begin{array}{rr}
5 & 9 \
0 & -3
\end{array}\right], & A_{13}=\left[\begin{array}{r}
-2 \
1
\end{array}\right] \
A_{21}=\left[\begin{array}{lll}
-8 & -6 & 3
\end{array}\right], & A_{22}=\left[\begin{array}{ll}
1 & 7
\end{array}\right], & A_{23}=\left[\begin{array}{l}
-4
\end{array}\right]
\end{array}
$$
线性代数代写
澳洲代考|线性代数代考LINEAR ALGEBRA代考|CHARACTERIZATIONS OF INVERTIBLE MATRICES
本节对第 1 章中介绍的大多数概念进行了回顾，这些概念与信息系统有关。n线性方程组n未知数和方阵。主要结果是定理 8。
可逆矩阵定理
让一个做个正方形n×n矩阵。那么下面的语句是等价的。也就是说，对于给定的一个, 陈述要么全部为真，要么全部为假。
一个。一个是一个可逆矩阵。
湾。一个是行等价于n×n单位矩阵。
C。一个有n枢轴位置。
d。方程一个X=0只有平凡的解决方案。
e. 的列一个形成一个线性独立的集合。
F。线性变换X↦一个X是一对一的。
G。方程一个X=b每个都有至少一个解决方案b在Rn.
H。的列一个跨度Rn.
一世。线性变换X↦一个X地图Rn到Rn.
j. 有一个n×n矩阵C这样C一个=我.
ķ。有一个n×n矩阵D这样一个D=我.
- 一个吨是一个可逆矩阵。
澳洲代考|线性代数代考LINEAR ALGEBRA代考|PARTITIONED MATRICES
我们处理矩阵的一个关键特征是能够考虑矩阵一个作为列向量列表，而不仅仅是数字的矩形数组。这个观点非常有用，我们希望考虑其他分区一个, 用横竖划分规则表示，如下例 1 所示。分区矩阵出现在线性代数的大多数现代应用中，因为该符号突出了矩阵分析中的基本结构，如关于飞机设计的章节介绍性示例。本节提供了回顾矩阵代数和使用可逆矩阵定理的机会。
示例 1 矩阵
$$
A=\left[\begin{array}{rrr|rr|r}
3 & 0 & -1 & 5 & 9 & -2 \
-5 & 2 & 4 & 0 & -3 & 1 \
\hline-8 & -6 & 3 & 1 & 7 & -4
\end{array}\right]
$$
can also be written as the $2 \times 3$ partitioned (or block) matrix
$$
A=\left[\begin{array}{lll}
A_{11} & A_{12} & A_{13} \
A_{21} & A_{22} & A_{23}
\end{array}\right]
$$
whose entries are the blocks (or submatrices)
$$
\begin{array}{lll}
A_{11}=\left[\begin{array}{rrr}
3 & 0 & -1 \
-5 & 2 & 4
\end{array}\right], & A_{12}=\left[\begin{array}{rr}
5 & 9 \
0 & -3
\end{array}\right], & A_{13}=\left[\begin{array}{r}
-2 \
1
\end{array}\right] \
A_{21}=\left[\begin{array}{lll}
-8 & -6 & 3
\end{array}\right], & A_{22}=\left[\begin{array}{ll}
1 & 7
\end{array}\right], & A_{23}=\left[\begin{array}{l}
-4
\end{array}\right]
\end{array}
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
