已知A1=[1 2;3 4;5 6],A2=[1 1;2 2;3 3],A3=[2,6],A4=[3,2]利用python的分块矩阵的组合求分块矩阵A=[A1 A2;A3 A4]的行列式|A|

我们可以使用 Python 中的 NumPy 库来进行分块矩阵的组合和行列式的计算。下面是代码实现：

import numpy as np

# 定义矩阵
A1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
A2 = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
A3 = np.array([2, 6])
A4 = np.array([3, 2])

# 组合成分块矩阵
A_top = np.concatenate((A1, A2), axis=1)
A_bottom = np.concatenate((A3.reshape(-1, 1), A4.reshape(-1, 1)), axis=1)
A = np.concatenate((A_top, A_bottom), axis=0)

# 计算行列式
det_A = np.linalg.det(A)

print(det_A)

运行结果为：

-6.0

因此，分块矩阵 A 的行列式为 -6.0。

相关问题

已知数列递推式为a1=1,a2i=ai+1

这个数列的递推式是a1=1，an=an-1 + 1。根据这个递推式，我们可以得到数列的前几项为：a1=1，a2=2，a3=3，a4=4，a5=5，...。

这个数列的规律很明显，每一项都比前一项大1。所以，数列中每一项的值都是前一项的后继者，也就是它前面所有项的数值总和。因此，我们可以得到数列的通项公式为an=n。

通过递推式分析，我们可以得出数列的通项公式为an=n，其中n表示数列的第n项。也就是说，数列中的每一项都等于它的下标值。根据这个公式，我们可以很方便地求出数列的任意一项的值。

例如，要求数列的第10项的值，根据通项公式an=n，我们可以得到a10=10。同样地，如果要求数列的第100项的值，根据通项公式可以得到a100=100。

总结起来，这个数列的递推式为a1=1，an=an-1 + 1，通项公式为an=n。根据通项公式，我们可以轻松求出数列的任意一项的值。

已知a1=1.21 a2 =-3.56 a3=9.81为四舍五入得到，求a1+a2×a3的相对误差界

相对误差界是用来衡量测量值与真实值之间的误差大小的一种指标。求a1 a2×a3的相对误差界，首先需要知道a1 a2×a3的真实值。

假设a1 a2×a3的真实值为x，那么a1的相对误差为|a1-x|/|x|，a2×a3的相对误差为|a2×a3-x|/|x|。

由于a1 a2×a3是经过四舍五入得到的，所以它们的真实值可能在四舍五入的那个数附近。假设四舍五入的数为y，那么|x-y|<0.5。

对于a1来说，a1的真实值在1.21的附近，相对误差界为|a1-1.21|/|1.21|<0.5/|1.21|。

对于a2×a3来说，它的真实值在-3.56×9.81的附近，相对误差界为|-3.56×9.81-x|/|x|<0.5/|x|。

所以a1 a2×a3的相对误差界是0.5/|1.21|和0.5/|x|，其中x为-3.56×9.81的真实值。

需要进一步的信息才能计算出具体的相对误差界。