矩阵A=矩阵B+矩阵C*矩阵D，那么矩阵D=？

根据矩阵乘法的结合律，可以将等式改写为矩阵A*矩阵D=矩阵B*矩阵C*矩阵D。由于矩阵乘法不满足消去律，因此无法直接将矩阵C*矩阵D约掉。但是，如果矩阵D是可逆的，即存在矩阵E使得矩阵D*矩阵E=矩阵E*矩阵D=矩阵I（单位矩阵），那么可以左乘矩阵D的逆矩阵，得到矩阵A*矩阵I=矩阵B*矩阵C*矩阵I，即矩阵A=矩阵B*矩阵C。因此，如果矩阵B*矩阵C可逆，则矩阵D=矩阵I*矩阵D=（矩阵E*矩阵D）*矩阵E=矩阵E的逆矩阵。否则，矩阵D的值无法唯一确定。

相关问题

矩阵a=[矩阵b；矩阵c]

假设矩阵b和矩阵c的列数相同，可以使用NumPy库中的concatenate函数将它们垂直堆叠起来，形成一个新的矩阵a。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵b和矩阵c
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
c = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用concatenate函数将它们垂直堆叠起来
a = np.concatenate((b, c), axis=0)

print(a)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

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。