❶ 请问线性代数中矩阵的右上角加个D是什么意思我知道T是转置，H是共轭，求数学高人解答，非常感谢！
我觉得好像应该是微分，预测应该与PID算法有类似，D应该是矩阵的微分吧。
D是微分算子的符合。
❷ d在数学中表示什么
在几何中表示圆的直径，也可以表示未知数或参数。还可以表示对一个函数进行微分。（dy=f'(x)dx）
❸ matlab中d是全1矩阵,那么d)1什么意思
D的第一个元素赋值为0；当D为向量时，1为向量首元素，当D为多维矩阵时，1为index的第一个。
“matrix”（矩阵）和“vector”（向量）是活跃在影视剧中的两个炫酷词汇（其中有部分影片很酷），而它们均是数学专用词汇。一个矩阵其实就是由一些数排列成的阵列，从画图到运转全球搜索引擎都用到了矩阵。
矩阵和向量这两个词有许多种含义。向量就好像一个传播疾病的动物，例如蚊子就是疟疾的向量（有方向）。矩阵可以是某个复杂材料的内部结构，比如水晶体。但是，在数学上，它们都是指按某种方式排列的一组数字。“matrix”（矩阵）一词的复数形式是“matrices”，这个单词的含义是“摇篮”或者“子宫”。它来源于拉丁文“mater”一词，意为“母亲”。数学上取矩阵这个概念，是因为它能“孕育”更小的子矩阵，即从矩阵中划出一个更小的阵列，构成一个新的、含有稍少些数字的矩阵。
矩阵这个名词是19世纪50年代英国数学家詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特给出的，虽然其具体形式在更久远之前就已经存在了。关于矩阵最早的文献可见于大约中国古代的数学巨着《九章算术》。在1545年，虚数的发明者吉罗拉莫·卡尔达诺把这个概念传入欧洲，以帮助求解方程组，即几个未知变元由两个或更多等式关联，构成联立方程组。他把方程组的各个系数抽取出来保持位置构成一个阵列——这就构成了一个矩阵！
❹ d在数学中表示什么
定义域。
有时设区域或长度是也用D。
还有数列中等差数列的公差也是d。
定义域就是一个未知数的取值范围符号是（） 【】两种。第一个是不包含两边的值。第二种是包括，也可以混合起来。
定义域
（domain of definition）指自变量x的取值范围，是函数三要素(定义域、值域、对应法则）之一，对应法则的作用对象。求函数定义域主要包括三种题型：抽象函数，一般函数，函数应用题。
设x、y是两个变量，变量x的变化范围为D，如果对于每一个数x∈D，变量y遵照一定的法则总有确定的数值与之对应，则称y是x的函数，记作y=f(x)，x∈D，x称为自变量，y称为因变量，数集D称为这个函数的定义域。
❺ 数学中的矩阵是什么是干什么用的矩阵的意义是什么怎么用
高等数学中的玩意儿.最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵.
一、矩阵的基本概念
矩阵,是由 个数组成的一个
行
列的矩形表格,通常用大写字母
表示,组成矩阵的每一个数,均称为矩阵的元素,通常用小写字母其元素 表示,其中下标
都是正整数,他们表示该元素在矩阵中的位置.比如,或
表示一个 矩阵,下标
表示元素
位于该矩阵的第
行、第
列.元素全为零的矩阵称为零矩阵.
特别地,一个
矩阵
,也称为一个
维列向量；而一个
矩阵
,也称为一个
维行向量.
当一个矩阵的行数
与烈数
相等时,该矩阵称为一个
阶方阵.对于方阵,从左上角到右下角的连线,称为主对角线；而从左下角到右上角的连线称为付对角线.若一个
阶方阵的主对角线上的元素都是
,而其余元素都是零,则称为单位矩阵,记为 ,即：
.如一个 阶方阵的主对角线上（下）方的元素都是零,则称为下（上）三角矩阵,例如,是一个
阶下三角矩阵,而
则是一个
阶上三角矩阵.今后我们用
表示数域
上的 矩阵构成的集合,而用
或者
表示数域 上的
阶方阵构成的集合.
❻ 线性代数：想求教大神，定理3中的证明中的矩阵里的d代表的是什么
d就是各个式子后面等于的常数
当矩阵的和增广矩阵秩都等于n时
则原矩阵各个向量线性无关
所以在加一个行列式
其一定是相关的，且表示方法只有一种
即只有唯一解
❼ 线性代数里面的D1，D2，D3是根据什么来的
D是左边的系数矩阵这个你知道吧
其中Di是把D中第i列元素对应地换成常数项而其余各列保持不变所得到的行列式。
D1就是把系数矩阵的第一列变成等式右边的常数项列
现在明白了么？
记得采纳哦~
❽ 数学中的矩阵是什么是干什么用的矩阵的意义是什么怎么用
矩阵只是一种运算形式或者称为运算方法
就像加减乘除一样
只是比加减乘除更复杂一些而已
最基本最基本的
用来解线性方程组
似乎国内教材也是从线性方程组引入矩阵概念的
❾ 线性代数中矩阵的右上角加个D是什么意思
我觉得好像应该是微分,预测应该与PID算法有类似,D应该是矩阵的微分吧.
D是微分算子的符合.
❿ 矩阵是什么意思
矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的方阵。把用在解线性方程组上既方便，又直观。例如对于方程组。
a1x+b1y+c1z=d1
a2x+b2y+c2z=d2
a3x+b3y+c3z=d3
来说，我们可以构成两个矩阵：
a1b1c1a1b1c1d1
a2b2c2a2b2c2d2
a3b3c3a3b3c3d3
因为这些数字是有规则地排列在一起，形状像矩形，所以数学家们称之为矩阵，通过矩阵的变化，就可以得出方程组的解来。
矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的。
但是追根溯源，矩阵最早出现在我国的＜九章算术＞中，在＜九章算术＞方程一章中，就提出了解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个长方形的形状。随后移动处筹，就可以求出这个方程的解。在欧洲，运用这种方法来解线性方程组，比我国要晚2000多年。
数学上，一个m×n矩阵乃一m行n列的矩形阵列。矩阵由数组成，或更一般的，由某环中元素组成。
矩阵常见于线性代数、线性规划、统计分析，以及组合数学等。请参考矩阵理论。
目录 [隐藏]
1 历史
2 定义和相关符号
2.1 一般环上构作的矩阵
2.2 分块矩阵
3 特殊矩阵类别
4 矩阵运算
5 线性变换，秩，转置
6 Jacobian 行列式
7 参见
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历史
矩阵的研究历史悠久，拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。
作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。1693年，微积分的发现者之一戈特弗里德•威廉•莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants)。1750年，加布里尔•克拉默其后又定下了克拉默法则。1800年代，高斯和威廉•若尔当建立了高斯—若尔当消去法。
1848年詹姆斯•约瑟夫•西尔维斯特首先创出matrix一词。研究过矩阵论的着名数学家有凯莱、威廉•卢云•哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯•诺伊曼。
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定义和相关符号
以下是一个 4 × 3 矩阵：
某矩阵 A 的第 i 行第 j 列，或 i,j位，通常记为 A[i,j] 或 Ai,j。在上述例子中 A[2,3]=7。
在C语言中，亦以 A[j] 表达。(值得注意的是,与一般矩阵的算法不同,在C中,"行"和"列"都是从0开始算起的)
此外 A = (aij)，意为 A[i,j] = aij 对于所有 i 及 j，常见于数学着作中。
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一般环上构作的矩阵
给出一环 R，M(m,n, R) 是所有由 R 中元素排成的 m× n 矩阵的集合。若 m=n，则通常记以 M(n,R)。这些矩阵可加可乘 (请看下面)，故 M(n,R) 本身是一个环，而此环与左 R 模 Rn 的自同态环同构。
若 R 可置换， 则 M(n, R) 为一带单位元的 R-代数。其上可以莱布尼茨公式定义 行列式：一个矩阵可逆当且仅当其行列式在 R 内可逆。
在维基网络内，除特别指出，一个矩阵多是实数矩阵或虚数矩阵。
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分块矩阵
分块矩阵 是指一个大矩阵分割成“矩阵的矩阵”。举例，以下的矩阵
可分割成 4 个 2×2 的矩阵
。
此法可用于简化运算，简化数学证明，以及一些电脑应用如VLSI芯片设计等。
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特殊矩阵类别
对称矩阵是相对其主对角线（由左上至右下）对称, 即是 ai,j=aj,i。
埃尔米特矩阵（或自共轭矩阵）是相对其主对角线以复共轭方式对称, 即是 ai,j=a*j,i。
特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对, 是 ai,j=ai+1,j+1。
随机矩阵所有列都是概率向量, 用于马尔可夫链。
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矩阵运算
给出 m×n 矩阵 A 和 B，可定义它们的和 A + B 为一 m×n 矩阵，等 i,j 项为 (A + B)[i, j] = A[i, j] + B[i, j]。举例：
另类加法可见于矩阵加法.
若给出一矩阵 A 及一数字 c，可定义标量积 cA，其中 (cA)[i, j] = cA[i, j]。 例如
这两种运算令 M(m, n, R) 成为一实数线性空间，维数是mn.
若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等，则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是 m×n 矩阵和 B 是 n×p矩阵，它们是乘积 AB 是一个 m×p 矩阵，其中
(AB)[i, j] = A[i, 1] * B[1, j] + A[i, 2] * B[2, j] + ... + A[i, n] * B[n, j] 对所有 i 及 j。
例如
此乘法有如下性质：
(AB)C = A(BC) 对所有 k×m 矩阵 A, m×n 矩阵 B 及 n×p 矩阵 C ("结合律").
(A + B)C = AC + BC 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 n×k 矩阵 C ("分配律")。
C(A + B) = CA + CB 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 k×m 矩阵 C ("分配律")。
要注意的是：可置换性不一定成立，即有矩阵 A 及 B 使得 AB ≠ BA。
对其他特殊乘法，见矩阵乘法。
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线性变换，秩，转置
矩阵是线性变换的便利表达法，皆因矩阵乘法与及线性变换的合成有以下的连系：
以 Rn 表示 n×1 矩阵（即长度为n的矢量）。对每个线性变换 f : Rn -> Rm 都存在唯一 m×n 矩阵 A 使得 f(x) = Ax 对所有 x ∈ Rn。 这矩阵 A "代表了" 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -> Rk，则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。
矩阵 A 代表的线性代数的映像的维数称为 A 的矩阵秩。矩阵秩亦是 A 的行（或列）生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置是由行列交换角式生成的 n×m 矩阵 Atr （亦纪作 AT 或 tA），即 Atr[i, j] = A[j, i] 对所有 i and j。若 A 代表某一线性变换则 Atr 表示其对偶算子。转置有以下特性：
(A + B)tr = Atr + Btr，(AB)tr = BtrAtr。