题目如下,求解大学线性代数

导读 目前应该是有很多小伙伴对于求解线性代数中一道用范德蒙德行列式计算的题目 急啊 谢谢方面的信息比较感兴趣,现在小编就收集了一些与求...

目前应该是有很多小伙伴对于求解线性代数中一道用范德蒙德行列式计算的题目 急啊 谢谢方面的信息比较感兴趣,现在小编就收集了一些与求解线性代数中一道用范德蒙德行列式计算的题目 急啊 谢谢相关的信息来分享给大家,感兴趣的小伙伴可以接着往下看,希望会帮助到你哦。

1、记d=a+b+c 则原行列式的第三行变为d-a d-b d-c 然后分拆该第三行,得到两个新的行列式,其中第一个行列式的末行是d d d 第二个行列式的末行是-a -b -c。

2、与它的首行成比例,所以其数值=0 然后利用行列式两行互换(注意反号)和提取某行公因子的性质,可以将以上第一个行列式变为标准的范德蒙行列式

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课程:《运筹学(1)》

《运筹学基础》,张莹著,清华大学出版社

《运筹学(1)》课件2007年秋,王焕刚

完成手册初样,待完善、更正、补充。

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线性代数应用题.doc


线性代数应用题集锦 郑 波 重庆文理学院数学与统计学院 2011年10月 目 录 案例一. 交通网络流量分析问题 1 案例二. 配方问题 4 案例三. 投入产出问题 6 案例四. 平板的稳态温度分布问题 8 案例五. CT图像的代数重建问题 10 案例六. 平衡结构的梁受力计算 12 案例七. 化学方程式配平问题 14 案例八. 互付工资问题 16 案例九. 平衡价格问题 18 案例十. 电路设计问题 20 案例十一. 平面图形的几何变换 22 案例十二. 太空探测器轨道数据问题 24 案例十三. 应用矩阵编制Hill密码 25 案例十四. 显示器色彩制式转换问题 27 案例十五. 人员流动问题 29 案例十六. 金融公司支付基金的流动 31 案例十七. 选举问题 33 案例十八. 简单的种群增长问题 34 案例十九. 一阶常系数线性齐次微分方程组的求解 36 案例二十. 最值问题 38 附录 数学实验报告模板 39 这里收集了二十个容易理解的案例. 和各类数学建模竞赛的题目相比, 这些案例确实显得过于简单. 但如果学生能通过这些案例加深对线性代数基本概念、理论和方法的理解, 培养数学建模的意识, 那么我们初步的目的也就达到了. 案例一. 交通网络流量分析问题 城市道路网中每条道路、每个交叉路口的车流量调查,是分析、评价及改善城市交通状况的基础。根据实际车流量信息可以设计流量控制方案,必要时设置单行线,以免大量车辆长时间拥堵。 图1 某地交通实况 图2 某城市单行线示意图 【模型准备】 某城市单行线如下图所示, 其中的数字表示该路段每小时按箭头方向行驶的车流量(单位: 辆). 图3 某城市单行线车流量 (1) 建立确定每条道路流量的线性方程组. (2) 为了唯一确定未知流量, 还需要增添哪几条道路的流量统计? (3) 当x4 = 350时, 确定x1, x2, x3的值. (4) 若x4 = 200, 则单行线应该如何改动才合理? 【模型假设】 (1) 每条道路都是单行线. (2) 每个交叉路口进入和离开的车辆数目相等. 【模型建立】 根据图3和上述假设, 在①, ②, ③, ④四个路口进出车辆数目分别满足 500 = x1 + = 100, x2 = 400, x3 = (100 < 0. 这表明单行线“③(④”应该改为“③(④”才合理. 【模型分析】(1) 由(A, b)的行最简形可见, 上述方程组中的最后一个方程是多余的. 这意味着最后一个方程中的数据“300”可以不用统计. (2) 由可得, , , 这就是说x1, x2, x3, x4这四个未知量中, 任意一个未知量的值统计出来之后都可以确定出其他三个未知量的值. 参考文献 陈怀琛, 高淑萍, 杨威, 工程线性代数, 北京: 出版社, 200Matlab实验题 图4 某城市单行线车流量 (1)建立确定每条道路流量的线性方程组. (2)分析哪些流量数据是多余的. 500多余 (3)为了唯一确定未知流量, 需要增添哪几条道路的流量统计. 案例二. 配方问题 在化工、医药、日常膳食等方面都经常涉及到配方问题. 在不考虑各种成分之间可能发生某些化学反应时, 配方问题可以用向量和线性方程组来建模. 图5 日常膳食搭配 图6 几种常见的作料 【模型准备】一种佐料由四种原料A、B、C、D混合而成. 这种佐料现有两种规格, 这两种规格的佐料中, 四种原料的比例分别为2:3:1:1和1:2:1:2. 现在需要四种原料的比例为4:7:3:5的第三种规格的佐料. 问: 第三种规格的佐料能否由前两种规格的佐料按一定比例配制而成? 【模型假设】 (1) 假设四种原料混合在一起时不发生化学变化. (2) 假设四种原料的比例是按重量计算的. (3) 假设前两种规格的佐料分装成袋, 比如说第一种规格的佐料每袋净重7克(其中A、B、C、D四种原料分别为2克, 3克, 1克, 1克), 第二种规格的佐料每袋净重6克(其中A、B、C、D四种原料分别为1克, 2克, 1克, 2克). 【模型建立】 根据已知数据和上述假设, 可以进一步假设将x袋第一种规格的佐料与y袋第二种规格的佐料混合在一起,

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