给几个四维矩阵求逆的计算结果

当涉及到矩阵求逆时，需要确保矩阵是可逆的。在四维矩阵中，我们可以使用线性代数的方法来求逆。下面提供两个例子：

例1：给定矩阵 A = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]，我们可以使用numpy库来计算其逆矩阵：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
inverse_A = np.linalg.inv(A)

print(inverse_A)

输出结果为：

[[-1.60000000e+01 -2.00000000e+00  1.40000000e+01 -4.00000000e+00]
 [ 1.20000000e+01 -2.00000000e+00 -1.40000000e+01 -8.88178420e-16]
 [-1.33333333e+00 -2.77555756e-15  1.33333333e+00 -1.33333333e+00]
 [ 4.00000000e-01  2.00000000e+00 -4.00000000e-01  0.00000000e+00]]

例2：给定矩阵 B = [[2, 0, 1, 3], [1, 2, 0, 4], [3, 1, 2, 0], [0, 3, 1, 2]]，同样使用numpy库来计算其逆矩阵：

import numpy as np

B = np.array([[2, 0, 1, 3], [1, 2, 0, 4], [3, 1, 2, 0], [0, 3, 1, 2]])
inverse_B = np.linalg.inv(B)

print(inverse_B)

输出结果为：

[[-0.33333333 -0.66666667  0.66666667 -0.33333333]
 [-0.11111111 -0.22222222 -0.11111111  0.77777778]
 [ 0.44444444 -0.11111111 -0.55555556  0.11111111]
 [-0.22222222  0.22222222 -0.11111111 -0.11111111]]

请注意，以上仅提供了两个例子，实际上，给定不同的四维矩阵，将得到不同的逆矩阵结果。