%Idealvy=(b3*a2-b2*a3)/(b1*a2-b2*a1);

这个式子是一个计算二元一次方程组解的公式，其中 a1,a2,a3,b1,b2,b3 是方程组中的系数，Idealvy 是方程组的解。具体来说，该公式是通过消元法将二元一次方程组转化为 Idealvy 的表达式。其中，分子部分可以看成一个行列式，分母部分可以看成另一个行列式。

需要注意的是，当分母为 0 时，该公式无法求解，因为此时方程组不存在唯一解。

相关问题

采用压缩矩阵存储结构求d=a*b-c

压缩矩阵存储结构是一种将矩阵中的零元素省略掉，只存储非零元素及其位置的方法。对于矩阵乘法运算，可以采用压缩矩阵存储结构来提高计算效率。

假设矩阵a、b、c均为n阶矩阵，采用压缩矩阵存储结构后，可以将矩阵a、b、c分别表示为三元组(a1, a2, a3)、(b1, b2, b3)、(c1, c2, c3)，其中a1、b1、c1分别表示非零元素的值，a2、b2、c2分别表示非零元素所在的行号，a3、b3、c3分别表示非零元素所在的列号。

则矩阵乘法d=a*b-c的计算过程如下：

1. 对于矩阵b，将其转置得到b'，即将b中的行列互换，得到三元组(b1, b3, b2)。

2. 对于矩阵a和b'，按照矩阵乘法的定义，分别遍历它们的非零元素，找到对应的行和列，计算乘积并将结果累加到d的对应位置上。

具体地，对于a的第i行和b'的第j行，如果它们存在相同的列k，即a中第i行的第k个元素和b'中第j行的第k个元素都非零，则将它们相乘并累加到d的第i行第j列上。

3. 最后，再将矩阵c中的每个元素减去对应位置上d的元素，即可得到最终结果。

需要注意的是，在压缩矩阵存储结构中，由于省略了零元素，因此需要在计算过程中判断某个元素是否为零，以避免出现错误的计算结果。

已知，cosa、b1、b2、b3、A、B、C、D、H、H1是常数，求方程组（Aa1+Ba2+Ca3+D=0）、（a1**2+a2**2+a3**2=H**2）、（a1*b1+a2*b2+a3*b3=H*H1*cosa）的python代码

可以使用SymPy库来求解这个方程组以下是使用SymPy库的Python代码：

from sympy import symbols, Eq, solve

# 定义变量
a1, a2, a3 = symbols('a1 a2 a3')

# 定义常数
cosa, b1, b2, b3, A, B, C, D, H, H1 = symbols('cosa b1 b2 b3 A B C D H H1')

# 定义方程组
eq1 = Eq(A*a1 + B*a2 + C*a3 + D, 0)
eq2 = Eq(a1**2 + a2**2 + a3**2, H**2)
eq3 = Eq(a1*b1 + a2*b2 + a3*b3, H*H1*cosa)

# 求解方程组
solution = solve((eq1, eq2, eq3), (a1, a2, a3))

# 打印解
print(solution)

请注意，这段代码中的`cosa`、`b1`、`b2`、`b3`、`A`、`B`、`C`、`D`、`H`、`H1`都是常数，你需要将它们替换为具体的数值。另外，这段代码使用了SymPy库中的符号运算功能，可以求解方程组的解。