
Responda:
Explicação:
Uma propriedade muito importante do determinante de uma matriz é que ela é uma função multiplicativa. Ele mapeia uma matriz de números para um número de tal forma que para duas matrizes
#det (AB) = det (A) det (B) # .
Isso significa que, para duas matrizes,
#det (A ^ 2) = det (A A) #
# = det (A) det (A) = det (A) ^ 2 # ,
e por três matrizes,
#det (A ^ 3) = det (A ^ 2A) #
# = det (A ^ 2) det (A) #
# = det (A) ^ 2det (A) #
# = det (A) ^ 3 # e assim por diante.
Portanto, em geral
Responda:
# | bb A ^ n | = | bb A | ^ n #
Explicação:
Usando a propriedade:
# | bbA bbB | = | bb A | | bb B | #
Então nós temos:
# | bb A ^ n | = | underbrace (bb A bb A bb A … bb A) _ ("n termos") | #
# = | bb A | | bb A | | bb A | …. | bb A | #
# = | bb A | ^ n #
Seja [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] definido como um objeto chamado matriz. O determinante de uma matriz é definido como [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Agora, se M [(- 1,2), (-3, -5)] e N = [(- 6,4), (2, -4)] qual é o determinante de M + N e MxxN?
![Seja [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] definido como um objeto chamado matriz. O determinante de uma matriz é definido como [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Agora, se M [(- 1,2), (-3, -5)] e N = [(- 6,4), (2, -4)] qual é o determinante de M + N e MxxN? Seja [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] definido como um objeto chamado matriz. O determinante de uma matriz é definido como [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Agora, se M [(- 1,2), (-3, -5)] e N = [(- 6,4), (2, -4)] qual é o determinante de M + N e MxxN?](https://img.go-homework.com/precalculus/let-x_11x_12-x_21x_22-be-defined-as-an-object-called-matrix-the-determinant-of-of-a-matrix-is-defined-as-x_11xxx_22-x_21x_12.-now-if-m-12-3-5.gif)
O determinante de M + N = 69 e o de MXN = 200ko Também é necessário definir soma e produto de matrizes. Mas supõe-se aqui que eles são exatamente como definidos em livros de texto para a matriz 2xx2. M + N = [(- 1,2), (- 3, -5)] + [(- 6,4), (2, -4)] = [(- 7,6), (- 1, - 9)] Portanto, seu determinante é (-7xx-9) - (- 1xx6) = 63 + 6 = 69 MXN = [(((- 1) xx (-6) + 2xx2), ((- 1) xx4 + 2xx (-4)), (((- 1) xx2 + (- 3) xx (-4)), ((- 3) xx4 + (- 5) xx (-4)))] = [(10, -12 ), (10,8)] Portanto, desminerante de MXN = (10xx8 - (- 12) xx10) = 200
Qual é o determinante de uma matriz usada para?

O determinante de uma matriz A ajuda você a encontrar a matriz inversa A ^ (- 1). Você pode saber algumas coisas com ele: A é invertível se e somente se Det (A)! = 0. Det (A ^ (- 1)) = 1 / (Det (A)) A ^ (- 1) = 1 / (Det (A)) * "" ^ t ((- 1) ^ (i + j) * M_ (ij)), onde t significa a matriz de transposta de ((-1) ^ (i + j) * M_ (ij)), onde i é o n ° da linha, j é o n ° da coluna de A, onde (-1) ^ (i + j) é o cofator na i-ésima linha e j-ésima coluna de A, e onde M_ (ij) é o menor na i-ésima linha e na j-ésima coluna de A.
Qual é a diferença entre uma matriz de correlação e uma matriz de covariância?

Uma matriz de covariância é uma forma mais generalizada de uma matriz de correlação simples. Correlação é uma versão em escala de covariância; Observe que os dois parâmetros sempre têm o mesmo sinal (positivo, negativo ou 0). Quando o sinal é positivo, diz-se que as variáveis estão positivamente correlacionadas; quando o sinal é negativo, diz-se que as variáveis estão negativamente correlacionadas; e quando o sinal é 0, as variáveis são ditas não correlacionadas. Note também que a correlação é adi