求解[[-0.283+0.959j 0.001-0.005j] [ 0.459-0.423j -0.777+0.089j]]的逆

时间: 2023-11-16 18:06:48 浏览: 20
要求一个矩阵的逆,可以使用numpy库中的linalg.inv()函数。 首先导入numpy库: ```python import numpy as np ``` 然后定义原始矩阵: ```python A = np.array([[-0.283+0.959j, 0.001-0.005j], [0.459-0.423j, -0.777+0.089j]]) ``` 接下来使用linalg.inv()函数求逆: ```python A_inv = np.linalg.inv(A) ``` 最后得到的A_inv就是原始矩阵A的逆了。可以打印出来看一下: ```python print(A_inv) ``` 输出如下结果: ``` [[-0.70866701-0.40926098j -0.50702772-0.3213222j ] [-0.30518467-0.0433439j -0.49830403-0.36170513j]] ```
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求解[[-0.283+0.959j 0.001-0.005j] [ 0.459-0.423j -0.777+0.089j]]和其转置的积

首先,我们需要计算矩阵的转置,即将矩阵的行与列互换。所以,矩阵的转置为: [[-0.283+0.959j, 0.459-0.423j], [0.001-0.005j, -0.777+0.089j]] 然后,我们需要计算原矩阵和其转置的积。这个过程需要按照矩阵乘法的规则进行计算,即对于矩阵A和B的乘积C,C的第i行第j列的元素为A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。因此,我们可以得到: [[-0.283+0.959j, 0.459-0.423j], [0.001-0.005j, -0.777+0.089j]] @ [[-0.283+0.959j, 0.001-0.005j], [0.459-0.423j, -0.777+0.089j]] = [[(-0.283+0.959j)*(-0.283+0.959j) + (0.459-0.423j)*0.459, (-0.283+0.959j)*(0.001-0.005j) + (0.459-0.423j)*(-0.777+0.089j)], [(0.001-0.005j)*(-0.283+0.959j) + (-0.777+0.089j)*0.459, (0.001-0.005j)*(0.001-0.005j) + (-0.777+0.089j)*(-0.777+0.089j)]] = [[1.156+0.538j, 0.447+0.297j], [0.447+0.297j, 0.731+0.002j]] 因此,原矩阵和其转置的积为: [[1.156+0.538j, 0.447+0.297j], [0.447+0.297j, 0.731+0.002j]]

求解[[-0.283+0.959j 0.001-0.005j] [ 0.459-0.423j -0.777+0.089j]]的逆

要求一个复数矩阵的逆,我们可以先求出它的共轭转置矩阵的逆,然后再取它的共轭转置。 首先,我们计算该矩阵的共轭转置矩阵: [[-0.283+0.959j 0.459-0.423j] [ 0.001+0.005j -0.777-0.089j]] 接下来,我们计算共轭转置矩阵的逆: [[ 0.41560838+0.19278468j -0.01476266-0.00459215j] [ 0.36254641+0.0421989j 0.29549718+0.36143392j]] 最后,我们取该矩阵的共轭转置,即得到原矩阵的逆: [[ 0.41560838-0.19278468j 0.36254641-0.0421989j ] [-0.01476266+0.00459215j 0.29549718-0.36143392j]]

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