1.什么是函数e函矩阵的伪逆?
2.Numpy中矩阵计算模块linalg的常用函数

什么是矩阵的伪逆?

       伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的源码矩阵不存在逆矩阵，但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。数的使用基本语法为X=pinv(A),函数e函html源码查看X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。函数返回一个与A的源码转置矩阵A'同型的矩阵X，并且满足:AXA=A,数的使用XAX=X.此时，称矩阵X为矩阵A的函数e函伪逆，也称为广义逆矩阵。源码pinv(A)具有inv(A)的数的使用部分特性，但不与inv(A)完全等同。函数e函如果A为非奇异方阵，源码moonlight源码解析pinv(A)=inv(A)，数的使用但却会耗费大量的函数e函计算时间，相比较而言，源码inv(A)花费更少的数的使用时间。

Numpy中矩阵计算模块linalg的cmake源码教程常用函数

       numpy.linalg模块包含线性代数函数。通过使用此模块，可以进行矩阵逆运算、特征值计算、解线性方程组及求解行列式。

       创建矩阵

       使用inv函数计算逆矩阵。溯源码擦掉

       求解线性方程组

       numpy.linalg中的solve函数可以解决形如 Ax = b 的线性方程组，其中 A 为矩阵，b 为一维或二维数组，x 为未知变量。

       特征值与特征向量

       特征值是瓶底溯源码方程 Ax = ax 的根，其中 A 是二维矩阵，x 是一维向量。特征向量是与特征值关联的向量。numpy.linalg模块的eigvals函数计算矩阵的特征值，而eig函数返回包含特征值及对应特征向量的元组。

       使用eig函数求解特征值和特征向量（返回一个包含特征值与特征向量的元组，特征值位于第一列，特征向量位于第二列）。

       奇异值分解

       SVD（奇异值分解）将矩阵分解为三个矩阵的乘积。numpy.linalg模块的svd函数执行矩阵的奇异值分解，返回U、Sigma和V三个矩阵，其中U和V是正交矩阵，Sigma包含输入矩阵的奇异值。

       广义逆矩阵

       使用numpy.linalg模块的pinv函数求解。注意，inv函数仅接受方阵输入，而pinv函数没有此限制。

       行列式

       numpy.linalg模块的det函数用于计算矩阵的行列式。