测角精度和测距精度可设置，单一附合导线条件平差。根据条件平差原理，求算v。

从完全多重共线性角度出发，讨论了广义逆的存在性，唯一性以及和一般逆的关系，并运用满秩分解的方法使用R软件对其进行实现。运用随机模拟的方法构造数据比较广义逆和一般逆在求解最小二乘估计时的结果，并进行残差分析，比较两种方法在完全多重共线性和半完全多重共线性性中的优缺点，最后对进一步研究复多重共线性提出相应建议：在接下来的工作中有必要在多重共线性的诊断方面进行严格的量化，这种量化不是整体进行的，而是针对每组数据对响应变量的影响进行分类诊断，针对随机项比较严重的可以对数据进行相应的修匀处理，以增强模型对他的认可度。 关键词：完全多重共线性；广义逆矩阵；满秩分解；随机模拟；误差分析 内置R语言代码 版权声明：代码下载只能自己学习使用，切勿用于商业用途，违者必究。

逆矩阵算法实现.doc

Moore-Penrose广义逆矩阵与线性方程组的解

■泰勒阵列的阵因子也可由对称排列的激励分布来写出 对称排列的激励幅度分布如图 2-34 所示，可采用第一章方法导出和、差方 向图阵因子，此时必须分奇偶阵列分别给出。 图 2-34 对称排列的泰勒阵列归一化激励幅度分布，N=20 对偶数阵列，则和方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 cos( ) , cos , / 2 2 M s n n n S I u u kd Mθ θ = − = = +∑ Nα = 差方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 sin( ) 2 M d n n n S u j I u = − = − ∑ 2.7.9 泰勒阵列和切比雪夫阵列的比较 泰勒综合与切比雪夫综合是工程上常用的两种方法，这两者间有一定的联 系。为了加深理解，有必要把这两种方法综合得到的阵列进行比较。 一、综合方法的比较 对一个单元数为 N，等间距为 d 的直线阵列，切比雪夫和泰勒综合法的原理 如下： ■切比雪夫综合法原理 是把一个单元数为 N 的直线阵列的阵因子方向图函数 来逼近一个 N－1 阶的切比雪夫多项式 ，这里 ( )S u 1( )NT x− 0 cos( / 2)x x u= ，切比雪夫多项式的变量区域 [-1, 1x =]为阵列的等副瓣区域( 的零点)，变量区域[ ,1x 1x 1x 0x为紧靠 ]为阵列的主 瓣区域( 且满足0 1x > 0 1R 0( )NT x−= 0R， 为主副瓣比)。其过程是分奇数和偶数阵列 分别写出阵因子函数 和 并展开成只含 co 的形式，同时分奇数和偶 数阶把切比雪夫多项式 和 也展开成只含 的形式，并令 ( )oS u ( )eS u ( )oS u su cosu2 1( )NT u+ 2 ( )NT u 129

下面是通过初等行变换求解逆矩阵的，非用伴随矩阵! 比如求： 1 2 3 2 2 1 3 4 3 则把下面矩阵： 1 2 3 1 0 0 2 2 1 0 1 0 3 4 3 0 0 1 通过初等行变换变为： 1 0 0 x x x 0 1 0 x x x 0 0 1 x x x 则x矩阵就是要求的逆矩阵了 C#版代码如下,已经测试通过.

C#代码实现求矩阵的逆矩阵、矩阵对应行列式的值以及两个矩阵相乘的结果

C语言实现任意阶数的矩阵求逆矩阵运算，将结果输出到控制台。 在该程序中，将参与运算的矩阵的阶数用变量n代替。对于不同阶数的矩阵的运算，修改该n变量即可。

1。n维方阵m球逆矩阵的代码；数据类型为double； 2。m为原方阵的指针,结果存在result指针的地址段，需要预先分配好result的内存； 3。原矩阵不变；

利用矩阵的伴随矩阵和行列式，求逆矩阵。利用矩阵的伴随矩阵和行列式，求逆矩阵。利用矩阵的伴随矩阵和行列式，求逆矩阵。利用矩阵的伴随矩阵和行列式，求逆矩阵。利用矩阵的伴随矩阵和行列式，求逆矩阵。