Matrix Calculator

मैट्रिक्स संचालन:

-> जोड़ / मैट्रिसेस के घटाव

-> मैट्रिसेस का गुणन

-> (पी) LU अपघटन

-> रैंक

-> पंक्ति सोपानक पर्चा

-> ट्रेस

-> निर्धारक

-> पक्षांतरित

मैट्रिक्स संचालन:

-> जोड़ / घटाव:

नाम पता चलता है, इस उपकरण उपयोगकर्ता को जोड़ने और मैट्रिक्स घटाना है करते हैं। उपयोगकर्ता को सबसे पहले मैट्रिक्स का आकार (आयाम / आदेश) देने के लिए है, तो उपलब्ध कराए गए खाने में मैट्रिक्स के तत्वों में प्रवेश की जरूरत है।

उपयोगकर्ता 'जोड़ें' या संबंधित कार्रवाई करने के लिए 'घटाएँ' पर क्लिक करने के लिए चुन सकते हैं।

-> गुणा:

नाम पता चलता है, इस उपकरण जाने उपयोगकर्ता गुणा मैट्रिक्स है। उपयोगकर्ता को सबसे पहले मैट्रिक्स का आकार (आयाम / आदेश) देने के लिए है, तो उपलब्ध कराए गए खाने में मैट्रिक्स के तत्वों में प्रवेश की जरूरत है।

उपयोगकर्ता 'गुणा' पर क्लिक करने के लिए संबंधित कार्रवाई करने के लिए चुन सकते हैं।

-> रैंक:

यह उपकरण उपयोगकर्ता किसी भी मैट्रिक्स के पद पता लगाना है करते हैं। एक मैट्रिक्स के रैंक एक मैट्रिक्स में रैखिक स्वतंत्र पंक्तियों की संख्या के बराबर है। यह सुविधा आंशिक पिवोटिंग साथ गाऊसी उन्मूलन तकनीक का उपयोग कर लागू किया गया है। मैं एक तरीका है कि गारंटी देता है संख्यात्मक स्थिरता में एल्गोरिथ्म लिखने के लिए कोशिश की है।

यह उपकरण भी पता लगाने के लिए अगर वैक्टर की एक सेट रैखिक स्वतंत्र है या नहीं किया जा सकता।

रैंक वैक्टर की संख्या के बराबर है, सभी वैक्टर रैखिक स्वतंत्र हैं।

-> पंक्ति सोपानक प्रपत्र:

यह उपकरण किसी भी मैट्रिक्स की पंक्ति सोपानक रूप देता है। यह आंशिक पिवोटिंग साथ गाऊसी उन्मूलन का उपयोग कर लागू किया गया है।

-> पक्षांतरित:

यह उपकरण एक दिया मैट्रिक्स के पक्षांतरित मूल्यांकन करता है।

-> ट्रेस:

यह उपकरण एक दिया मैट्रिक्स के निशान मूल्यांकन करता है। ट्रेस एक मैट्रिक्स के विकर्ण तत्वों का योग है। इसलिए, मैट्रिक्स वर्ग की जरूरत है।

-> निर्धारक:

यह उपकरण एक वर्ग मैट्रिक्स के निर्धारक गणना करता है। यह आंशिक पिवोटिंग साथ गाऊसी उन्मूलन का उपयोग कर लागू किया गया है।

-> LU अपघटन:

यह उपकरण एक दिया मैट्रिक्स के PLU गुणन देता है।

हालांकि, आम तौर पर, LU अपघटन (गुणन) वर्ग मैट्रिक्स के लिए चर्चा की है, मैंने देखा है कि MATLAB, साइलैब, मेपल, आदि जैसे कई लोकप्रिय अनुप्रयोगों आयताकार मैट्रिक्स के लिए परिभाषा का विस्तार किया है।

इसलिए, मैं भी आयताकार मैट्रिक्स के लिए सहायता प्रदान की है। परिणाम MATLAB या अन्य अनुप्रयोगों से अलग हो सकता है। लेकिन गुणन सही रूप में गुणा PLU वापस मूल मैट्रिक्स देता है।