
【计】 matrix coefficient
matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix
coefficient; modulus; quotiety
【计】 coefficient
【化】 coefficient
【医】 coefficient; quotient
【经】 coefficient; parameter; quotient
矩阵系数(matrix coefficient)是线性代数与多元数学分析中的核心概念,指代矩阵中表示特定数学关系的数值元素。在汉英词典中,"矩阵"对应英文术语"matrix","系数"对应"coefficient",二者组合形成具有特定数学含义的复合词。
从数学结构分析,矩阵系数是构成$m times n$矩阵的核心单元,其通用表达式为: $$ A = [a{ij}] = begin{pmatrix} a{11} & cdots & a{1n} vdots & ddots & vdots a{m1} & cdots & a{mn} end{pmatrix} $$ 其中$a{ij}$代表第$i$行第$j$列的系数,下标满足$1 leq i leq m$,$1 leq j leq n$。
该术语在工程计算领域具有重要应用价值。根据IEEE标准文献,矩阵系数可表征线性变换的参数权重,在控制系统建模中用于描述状态变量间的耦合强度。例如卡尔曼滤波算法中的协方差矩阵,其系数反映系统噪声的统计特性。
量子力学研究显示,海森堡矩阵(Heisenberg matrix)的系数决定量子态跃迁概率,这类系数需满足厄米特矩阵的共轭对称条件$a{ij} = overline{a{ji}}$,这是量子系统保持幺正演化的数学保证。
在计算机图形学领域,OpenGL标准文档明确规定三维变换矩阵的16个系数排列规则,其中平移分量存储于第4列的前三个系数位置,这种规范化的系数布局保证了不同图形硬件的计算一致性。
注:参考来源包括《线性代数及其应用》(高等教育出版社)、IEEE Xplore数字图书馆、APS物理评论系列期刊、Khronos Group技术规范文档等权威文献资料。
“矩阵系数”通常指矩阵中的各个元素(entries)或与矩阵相关的特定参数。以下是详细解释:
矩阵的基本概念
矩阵是由行(横向)和列(纵向)排列的数构成的矩形数组,一般形式为:
$$
A = begin{bmatrix}
a{11} & a{12} & cdots & a{1n}
a{21} & a{22} & cdots & a{2n}
vdots & vdots & ddots & vdots
a{m1} & a{m2} & cdots & a{mn}
end{bmatrix}
$$
其中每个 (a{ij}) 称为矩阵的系数或元素,表示第 (i) 行第 (j) 列的数值。
在线性方程组中的应用
在线性方程组 (Ax = b) 中,矩阵 (A) 被称为系数矩阵,其元素是方程组中变量的系数。例如方程组:
[
begin{cases}
2x + 3y = 5
4x - y = 2
end{cases}
]
对应的系数矩阵为 (begin{bmatrix} 2 & 34 & -1 end{bmatrix})。
矩阵分解中的系数
在矩阵分解(如特征分解、奇异值分解)中,某些参数可能被称为系数。例如:
多项式系数
矩阵的特征多项式 (p(lambda) = det(A - lambda I)) 展开后的各项系数由矩阵元素计算得出,例如迹(对角线元素和)和行列式。
矩阵系数一般指矩阵中的具体数值元素,或与矩阵相关的关键参数(如特征值)。具体含义需结合上下文,常见于线性代数、方程组求解、矩阵变换等领域。若需进一步探讨特定场景,可提供更多背景信息。
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