数学元素之和怎么算

⑴ matlab矩阵如何求直线上值的和

matlab中矩阵求所有元素的和的方法：
第一步在matlab命令行窗口中输入a=[1345;2579;1468]，创建一个3行4列的a矩阵，第二步输入sum(a(:))，求a矩阵的所有元素之和，第三步按回车键之后，可以看到a矩阵所有元素之和为55，第四步我们也可以使用sum((sum(a))')来求a矩阵的所有元素之和，第五步按回车键之后，可以看到得到相同的结果。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。

⑵ 矩阵中各元素相加之和用数学表达式如何表示

如果把所有元素都加起来应该是∑∑A(i,j)，一个∑表示一层循环，你这个两个下标应该是两层循环

⑶ 元素之和怎么求的

A与B的每个元素都相乘得到一个新的集合，再把新的数相加就好了

⑷ n阶方阵中所有元素代数余子式之和怎么求

A的逆=A*/|A|
A*就是n方阵中所有元素代数余子式组成的，
A*=A的逆|A|
将A的逆中所有元素求和，乘以A的行列式值，就是所求。
A右边并列一个单位矩阵
用行变换，将左边的A变成单位矩阵，右边的单位矩阵跟着变换成了A的逆。
然后求和，求|A|，相乘。

⑸ 集合所有子集元素之和怎么算

N个元素集合的真子集有2^N个
对集合中某个特定的元素a而言,这2^N个子集a在其中或不在其中的个数是一样多的，也就是a在所有的子集中出现2^(N-1)次
所以集合{a1,a2...,aN)的所有子集元素和
T=2^(N-1)*(a1+a2+..+an)
例如:
S={1,2,3...9}
T=2^8*(1+2+...+9)=11520

⑹ matlab 中矩阵怎么求所有元素的和

可先求列和，然后将列和组成的向量转置，最后再对转置后的向量求列和。例对矩阵A求所有元素的和，可：
sum((sum(A))')。
例：
A =
16 3 2 13
5 10 11 8
9 6 7 12
4 15 14 1
>> sum((sum(A))')
ans =
136

⑺ 怎么求集合中元素之和的总和

集合有n个元素，
则这n个元素在所有子集中都出现2^(n-1)次
所以，总和为
2^(n-1)×所有元素的和

⑻ 求一个5*5的整型矩阵两条对角线元素之和

C语言示例代码如下：

#include<stdio.h>

int main(){int i,sumX=0,sumY=0,sum=0;

int num[5][5]=

{{1,2,3,4,5},

{6,7,8,9,10},

{11,12,13,14,15},

{16,17,18,19,20},

{21,22,23,24,25}};

for(i=0;i<5;i++){//计算对角线

sumX+=num[i][i];

sumY+=num[5-i][i];}

sum=sumX+sumY-num[2][2];//相加对角线并去除重复加的部分。

printf("%d ",sum);return 0;}

(8)数学元素之和怎么算扩展阅读

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。

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。

矩阵正式作为数学中的研究对象出现，则是在行列式的研究发展起来后。逻辑上，矩阵的概念先于行列式，但在实际的历史上则恰好相反。

日本数学家关孝和（1683年）与微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨（1693年）近乎同时地独立建立了行列式论。其后行列式作为解线性方程组的工具逐步发展。1750年，加布里尔·克拉默发现了克莱姆法则。

⑼ 行列式相加等于对应元素之和吗

行列式相加等于对应元素之和。

行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。

行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在 n 维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。

行列式的性质：

行列式A中某行（或列）用同一数k乘，其结果等于kA。行列式A等于其转置行列式AT（AT的第i行为A的第i列）。

若n阶行列式|αij|中某行（或列）；行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行（或列），一个是b1，b2，…，bn；另一个是с1，с2，…，сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。

⑽ 特征值之和等于对角线元素之和是多少

写出行列式|λE-A|。

根据定义,行列式是不同行不同列的项的乘积之和。要得到λ^(n-1)只能取对角线上元素的乘积。（λ-a11)(λ-a22)...(λ-ann)。所以特征多项式的n-1次项系数是-(a11+a22+...+ann)。而特征多项式=(λ-λ1)(λ-λ2)...(λ-λn),n-1次项系数是-(λ1+λ2+...+λn)。所以a11+a22+...+ann=λ1+λ2+...+λn。

相关如下

线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。

向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。

线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。

例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。

所谓“线性”，指的就是如下的数学关系。其中，f叫线性算子或线性映射。所谓“代数”，指的就是用符号代替元素和运算，也就是说：我们不关心上面的x，y是实数还是函数，也不关心f是多项式还是微分，我们统一把他们都抽象成一个记号，或是一类矩阵。合在一起，线性代数研究的就是：满足线性关系的线性算子f都有哪几类，以及他们分别都有什么性质。