矩阵

echnology, said Robi

echnology, said Robi

AE=2E

在线性代数里没有见过这种写法的如果是减去单位矩阵应该是A-2E也许可能是表示A的逆矩阵A^-1的平方

A*A^-1=A^2=E,由正交矩阵的性质知A是正交矩阵,且A=A".即A是对称的正交矩阵.

A2=（D．-E）

因为AX=0,BX=0同解，所以AX=0,{AX=0,BX=0}同解，所以n-r(A)=n-r(A,B)(注A是m*n,B是s*n,这里A,B是(m+s)*n,不好打，所以将就下)，所以B行向量可以由A表出，同理A可由B表出。。。。。PA=B,P为可逆矩阵，AX=0,则PAX=0,所以AX=0的解为BX=0解，同理，BX=0的解也为AX=0的解

【证明】 A为mxn矩阵，B为nxm矩阵，则AB为mxm矩阵。 因为m>n，所以r(AB)≤r(A)≤n＜m。 所以det(AB)=0 【评注】 矩阵秩的定义为：最大非零子式的阶数。 由于AB的秩是小于m的，所以AB的m阶子式，即det(AB)是等于0的。 newmanhero 2015年5月5日22:15:12 希望对你有所帮助，望采纳。

相对于ansoff矩阵的其他战略分析：1、多样化经营(Diversification)一 提供新产 品给新市场，此处由于企业的既有专业知识能力可能派不上用场，因此是最冒险的多样化策略。其中成功的企业多半能在销售、通路或产品技术等know-how上取得某种综效(Synergy) ，否则多样化的失败几率很高。2、市场巩固(Consolidation) 一以现有的市场和产品为基础， 以巩固市场份额为目的，采用产品差异化战略来加强客户忠诚度。同时当市场份额总体有所下降时，缩小规模和缩减部门成为不可避免的应对措施。通常Consolidation在安索夫矩阵中与Market Penetration占据同一格。战略要素分析经营战略的内容由四个要素构成：产品市场范围、成长方向、竞争优势和协同作用。把企业的决策划分为战略的(关于产品和市场)、行政的(关于结构和资源调配)和日常运作的(关于预算、监督和控制)三类。而企业生存是由环境、战略和组织三者构成，只有当这三者协调一致、相互适应时，才能有效地提高企业的效益。在这些理论的基础上，他设计了安索夫模型，这个模型的核心是通过企业和市场的分析确定有效的企业战略。

解决方法如下：需要的是t和l0的元素对应计算，即矩阵乘法，那么需要在乘除运算符之前加上点号（./ 或 .*），所以改正如下：123t = 9:1:15;l0 = 3 ./ (tan(asin(0.4620 + 0.7712 * 0.6879 * cos(pi / 12 * (t - 12.24)))));plot(t,l0);

在commad窗口中输入：%生成4*5的随机矩阵a=rand(4,5)%调用你的函数Mmax(a)结果是正确的！我的腾讯联系方式，散坝而要龄要伞流午

用ENVI打开栅格数据，将不规则区域存为ROI，在ROI对话框中File——Output ROIs to ASCII...将导出的.txt文件导入Excel中。不知道能不能解决你的问题

我和二楼的差不多，就当给你个参考吧//头文件 matrix.h#ifndef _MATRIX_H_#define _MATRIX_H_#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <float.h>#include <iostream>#include <iomanip>using namespace std;class matrixobj{ float matrix[3][3]; float cofactor(int i,int j); public: void displayMatrix(); void readMatrix(); friend matrixobj operator+(matrixobj &x, matrixobj &y); friend matrixobj operator-(matrixobj &x, matrixobj &y); friend matrixobj operator*(matrixobj &x, matrixobj &y); friend matrixobj operator/(matrixobj &x, float d); float matrixDeterminant(); matrixobj matrixInverse(); matrixobj matrixTranspose();};void matrixobj::displayMatrix(){ int i,j; for (i = 0; i < 3; i++) { for(j = 0; j < 3; j++) cout<<setw(4)<<matrix[i][j]; cout<<" "<<endl; }}void matrixobj::readMatrix(){ int i,j; float x=0; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) { cin>>x; matrix[i][j] = x; }}float matrixobj::cofactor(int i,int j){ float cofactorValue; int a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2; a1 = (i + 1) % 3; b1 = (j + 1) % 3; c1 = (i + 2) % 3; d1 = (j + 2) % 3; a2 = (i + 2) % 3; b2 = (j + 1) % 3; c2 = (i + 1) % 3; d2 = (j + 2) % 3; cofactorValue = matrix[a1][b1] * matrix[c1][d1] - matrix[a2][b2] * matrix[c2][d2]; return cofactorValue;}float matrixobj::matrixDeterminant(){ float det; det = matrix[0][0] * cofactor(0,0); det += matrix[0][1] * cofactor(0,1); det += matrix[0][2] * cofactor(0,2); return det;}matrixobj matrixobj::matrixInverse(){ float det; int i,j; matrixobj z,y; det = matrixDeterminant(); for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[i][j] = cofactor(i,j); z = z.matrixTranspose(); if (det == (float) 0) { exit(0); } y = z / det; return y;}matrixobj matrixobj::matrixTranspose(){ int i,j; matrixobj z; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[j][i] = matrix[i][j]; return z;}matrixobj operator+(matrixobj &x, matrixobj &y){ matrixobj z; int i,j; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[i][j] = x.matrix[i][j] + y.matrix[i][j]; return z;}matrixobj operator-(matrixobj &x, matrixobj &y){ matrixobj z; int i,j; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[i][j] = x.matrix[i][j] - y.matrix[i][j]; return z;}matrixobj operator*(matrixobj &x, matrixobj &y){ matrixobj z; int i,j,k; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[i][j] = 0; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) for(k = 0; k < 3; k++) z.matrix[i][j] += x.matrix[i][k] * y.matrix[k][j]; return z;}matrixobj operator/(matrixobj &x, float d){ int i,j; matrixobj z; for (i = 0; i < 3; i++) for(j = 0; j < 3; j++) z.matrix[i][j] = x.matrix[i][j] / d; cout<<" "<<endl; return z;}#endif//主程序//两个矩阵的加,减,乘 及 矩阵转置#include <stdio.h>#include <conio.h>#include "matrix.h"#include <float.h>#include <iostream>using namespace std;void main(){ matrixobj a,b,c; float x;cout<<"Enter a 3 by 3 matrix (A): "; a.readMatrix(); cout<<"Enter a 3 by 3 matrix (B): "; b.readMatrix(); cout<<"Matrix (A) is : "; a.displayMatrix(); cout<<"Matrix (B) is : "; b.displayMatrix(); cout<<"Matrices (A) + (B) is : "; c = a + b; c.displayMatrix(); getchar();cout<<"Matrices (A) - (B) is : "; c = a - b; c.displayMatrix(); getchar();cout<<"Matrices (A) * (B) is : "; c = a * b; c.displayMatrix(); getchar(); x = a.matrixDeterminant(); //矩阵行列式 getchar();//c = a.matrixInverse(); c=a.matrixTranspose(); //cout<<"The Inversed Matrix of (A) is : "; cout<<"The Transposed Matrix of (A) is : "; c.displayMatrix(); getchar();}

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你现在是在用B-W训练模型还是在用向前算法计算概率？ 出现你说的越界情况有可能是矩阵的维数超过了你设置的范围 可以检查检查 要是楼主自己写代码的话写完可以和matlab里面的hmm库函数进行比对 验证编写是否正确 望采纳！

@OLE是从EXCEL中引入或输出数据的接口函数，它是基于传输的OLE技术。OLE传输直接在内存中传输数据，并不借助于中间文件。当使用@OLE时，LINGO先装载EXCEL，再通知EXCEL装载指定的电子数据表，最后从电子数据表中获得Ranges。为了使用OLE函数，必须有EXCEL5及其以上版本。OLE函数可在数据部分和初始部分引入数据。 @OLE可以同时读集成员和集属性，集成员最好用文本格式，集属性最好用数值格式。原始集每个集成员需要一个单元(cell)，而对于n元的派生集每个集成员需要n个单元，这里第一行的n个单元对应派生集的第一个集成员，第二行的n个单元对应派生集的第二个集成员，依此类推。 @OLE只能读一维或二维的Ranges（在单个的EXCEL工作表(sheet)中），但不能读间断的或三维的Ranges。Ranges是自左而右、自上而下来读。 这是书上说的，我是没怎么看明白，根据我用的经验，可以这样用： x=@OLE("D:/cost.xls",f) 基中前面的x是你想要得到值的表达式，后面"D:/cost.xls"是你要读的数据所在的文件，f比较难理解，它是你在要读的文件中做的标记，在你要读的文件中主要是EXECEL中选中要读的数据选中后释放鼠标按钮，选择“插入|名称|定义”，输入f，输入的f一定要和程序中"D:/cost.xls"后面的f一样，不然它就认不出来了。

这个滚返说法不准确，因为2个n阶可散陪逆矩阵相乘后，秩不变冲备蠢，仍是n《sport.xcuvrqn.cn/article/247396.html》《sport.86jy.cn/article/631275.html》《sport.renyu8.cn/article/079523.html》

当一般的方程来解就可以啊，Solve也行，Reduce也行，例：s = ( { {a, 1}, {1, c} } )Reduce[Inverse[s].( { {1, 2}, {2, 1} } ).s == ( { {1, 2}, {2, 1} } ), {a, c}]

奇异值分解有幂迭代法，QR算法，子空间方法等等。其中幂迭代法用于求最大的奇异值及奇异向量。QR算法是幂迭代算法的并行版本，也是最基本最稳定的算法。其他很多算法都通过各种变换，比如household变换，lanczos变换等等，将矩阵化为海森伯格阵，然后用QR算法求解。此外还有子空间方法，这个方法特别适用于求解大型稀疏矩阵的最大的几个奇异值及奇异向量。推荐一个blog，详细讲解奇异值分解的lanczos算法，QR算法，分治算法，和MRRR算法，这些都是当下最快的算法。并提供C++源码http://www.cnblogs.com/qxred/p/lanczos.htmlhttp://www.cnblogs.com/qxred/p/qralgorithm.htmlhttp://www.cnblogs.com/qxred/p/dcalgorithm.html

矩阵分解 (decomposition,factorization)是多半将矩阵拆解为数个三角形矩阵(triangular matrix).依使用目的的不同 ,可分为三种矩阵分解法：1)三角分解法 (Triangular Factorization),2)QR 分解法 (QR Factorization),3)奇异值分 解法 (Singular Value Decompostion).(1) 三角分解法三角分解法是将原正方 (square) 矩阵分解成一个上三角形矩阵 或是排列(permuted) 的上三角形矩阵 和一个 下三角形矩阵,这样的分解法又称为LU分解法.它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程,求 反矩阵,和求解联立方程组.不过要注意这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同 的一对上下三角形矩阵,此两三角形矩阵相乘也会得到原矩阵.我们举以下二个矩阵为例：利用三角分解法可将A和B二矩阵分别拆解为上下三角形矩阵注意B分解的矩阵得到的第一个矩阵[LB]是排列的下三角形矩阵,如果第二、三列互换,则此变成完全的下 三角形矩阵.以MATLAB函数计算上述的LU分解法,其语法为[L,U]=lu(A),其中L代表下三角形矩阵U代表上三角形矩阵.我们来看一个例子.>> A = [1 2 -1,-2 -5 3; -1 -3 0]; B=[1 3 2; -2 -6 1; 2 5 7];>> [L1,U1] = lu(A); [L2,U2] = lu(B);>> L1; U1L1 = % 注意这个矩阵L1和之前的[LA]不相同-0.5 1 01 0 00.5 1 1U1 = % 注意这个矩阵U1和之前的[UA]不相同-2 -5 30 -0.5 0.50 0 -2>> L2; U2L2 = % 注意这个矩阵L2和之前的[LB]不相同-0.5 0 11 0 0-1 1 0U2 = % 注意这个矩阵U2和之前的[UB]不相同-2 -6 10 -1 80 0 2.5(2) QR分解法QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵.正规正交矩阵Q满足条件,所以称为QR分解法与此正规正交矩阵的通用符号Q有关.MATLAB以qr函数来执行QR分解法,其语法为[Q,R]=qr(A),其中Q代表正规正交矩阵,而R代表上三角形矩 阵.此外,原矩阵A不必为正方矩阵；如果矩阵A大小为,则矩阵Q大小为,矩阵R大小为.(3) 奇异值分解法奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法,但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间.[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵,而S代表一对角矩阵.和QR分解法相同者,原矩阵A不必为正方矩阵.使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩.

矩阵谱分解谱分解（Spectraldecomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法

矩阵的迹：主对角线(左上至右下的那一条)上所有元素之和。

用矩阵法求解三元一次方程组的解，其过程是：第一步：确定三元一次方程组的系数矩阵A，即X、Y、Z变量的系数第二步，确定三元一次方程组的常数系数矩慧答阵B，即第三步，创建三元一次方程组的矩阵方程，即其中，X=[x;y;z]。第四步，求解晌樱上述矩阵方程，即对方程左乘A的逆矩阵，有宴碧丛第五步，得到三元一次方程组的解x=16/7；y=-15/7；z=18/7[tele.cdzsxq.cn/article/574081.html][tele.dcgscs.cn/article/163985.html][tele.sxhthb.cn/article/413790.html][tele.scfll.cn/article/034587.html][tele.xayfxj.cn/article/136048.html][tele.scfll.cn/article/502483.html][tele.yujihua.cn/article/581724.html][tele.52hxdq.cn/article/706924.html][tele.qmwds.cn/article/781935.html][tele.52hxdq.cn/article/972568.html][tele.changend.cn/article/610438.html][tele.hxy7.cn/article/970453.html][tele.8f6q94.cn/article/078492.html][tele.8f6q94.cn/article/026713.html][tele.hznalan.cn/article/534871.html][tele.hznalan.cn/article/470531.html][tele.51mz2.cn/article/902453.html][tele.51mz2.cn/article/807396.html][tele.pzh119.cn/article/735982.html][tele.pzh119.cn/article/567108.html]

矩阵的迹指：在线性代数中，一个n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹（或迹数），一般记作tr(A)。例子：设有矩阵：它的迹是：扩展资料：性质一、设有N阶矩阵A，那么矩阵A的迹（用tr(A)表示）就等于A的特征值的总和，也即矩阵A的主对角线元素的总和。1.迹是所有对角元的和2.迹是所有特征值的和3.某些时候也利用tr(AB)=tr(BA)来求迹4.tr（mA+nB）=m tr（A）+n tr（B）二、奇异值分解（Singular value decomposition ）奇异值分解非常有用，对于矩阵A(p*q)，存在U(p*p)，V(q*q)，B(p*q)（由对角阵与增广行或列组成），满足A = U*B*VU和V中分别是A的奇异向量，而B是A的奇异值。AA"的特征向量组成U，特征值组成B"B，A"A的特征向量组成V，特征值（与AA"相同）组成BB"。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联系。如果A是复矩阵，B中的奇异值仍然是实数。SVD提供了一些关于A的信息，例如非零奇异值的数目（B的阶数）和A的阶数相同，一旦阶数确定，那么U的前k列构成了A的列向量空间的正交基。三、在数值分析中，由于数值计算误差，测量误差，噪声以及病态矩阵，零奇异值通常显示为很小的数目。将一个矩阵分解为比较简单或者性质比较熟悉的矩阵之组合，方便讨论和计算。由于矩阵的特征值和特征向量在化矩阵为对角形的问题中占有特殊位置， 因此矩阵的特征值分解。尽管矩阵的特征值具有非常好的性质，但是并不是总能正确地表示矩阵的“大小”。矩阵的奇异值和按奇异值分解是矩阵理论和应用中十分重要的内容，已成为多变量反馈控制系统最重要最基本的分析工具之一，奇异值实际上是复数标量绝对值概念的推广， 表示了反馈控制系统的输出/输入增益，能反映控制系统的特性。《鲁棒控制.倾斜转弯导弹》参考资料来源：百度百科-矩阵的迹

矩阵分解(decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD(奇异值)分解等，常见的有三种:1)三角分解法 (TriangularFactorization)，2)QR分解法(QRFactorization)，3)奇异值分解法(SingularValueDecomposition)。下面分别简单介绍上面三个分解算法：1、三角分解法三角分解法是将原正方(square)矩阵分解成一个上三角形矩阵或是排列(permuted)的上三角形矩阵和一个下三角形矩阵，这样的分解法又称为LU分解法。它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程，求逆矩阵，和求解联立方程组。不过要注意这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一，还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵，此两三角形矩阵相乘也会得到原矩阵。MATLAB以lu函数来执行lu分解法，其语法为[L,U]=lu(A)。2、QR分解法QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵,所以称为QR分解法,与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。MATLAB以qr函数来执行QR分解法，其语法为[Q,R]=qr(A)。3、奇异值分解法奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是另一种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法，但是它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V分别代表两个正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同，原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。MATLAB以svd函数来执行svd分解法，其语法为[S,V,D]=svd(A)。

逆矩阵的求法：1、利用定义求逆矩阵设A、B都是n阶方阵， 如果存在n阶方阵B 使得AB=BA=E， 则称A为可逆矩阵， 而称B为A的逆矩阵。2、运用初等行变换法将一n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵B=（A，I]）对B施行初等行变换，即对A与I进行完全相同的若干初等行变换，目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时，B的右一半矩阵同时化为了A的逆矩阵。3、增广矩阵法如果要求逆的矩阵是A，则对增广矩阵（AE）进行初等行变换，E是单位矩阵，将A化到E，此时此矩阵的逆就是原来E的位置上的那个矩阵，原理是A逆乘以（AE）=（EA逆）初等行变换就是在矩阵的左边乘以A的逆矩阵得到的。4、待定系数法待定系数法顾名思义就是对未知数进行求解。用一个新的包含未定因子的多项式来表达多项式，从而获得一个恒等式。接着，利用恒等式的特性，推导出一[e3713.cn][shanghailugong.cn][xiaoshuo-8.cn][i2461.cn][yzrce.cn][mynanyang.c o m.cn][51maitian.cn][zhushu888.cn][4yi.c o m.cn][x9881.cn]

线性代数中，特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。

在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等套用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有套用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际套用上简化矩阵的运算。对一些套用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和套用，请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。 数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个几个世纪以来的课题，是一个不断扩大的研究领域。 矩阵分解方法简化了理论和实际的计算。 针对特定矩阵结构（如稀疏矩阵和近角矩阵）定制的算法在有限元方法和其他计算中加快了计算。 无限矩阵发生在行星理论和原子理论中。 无限矩阵的一个简单例子是代表一个函式的泰勒级数的导数运算元的矩阵 基本介绍 中文名 ：矩阵 外文名 ：Matrix 别称 ：矩阵式、纵横阵 表达式 ：Amn 提出者 ：凯利 提出时间 ：19世纪 套用学科 ：线性代数 适用领域范围 ：天体物理、电路学、力学、计算机科学等 奠基人 ：凯利 拼音 ：ju zhen 解释 ：指纵横排列的二维数据表格 历史,定义,基本运算,加法,减法,数乘,转置,共轭,共轭转置,乘法,行列式,特征值与特征向量,矩阵的迹,正定性,矩阵的分解,三角分解,谱分解,奇异值分解,满秩分解,LUP分解,特殊类别,对称矩阵,Hermitian矩阵,正交矩阵,酉矩阵,带型矩阵,三角矩阵,相似矩阵,相合矩阵,Vandermonde矩阵,Hadamard矩阵,对角矩阵,分块矩阵,Jacobian矩阵,旋转矩阵（Rotation matrix）,范数,诱导范数,元素形式范数,Schatten范数,套用,图像处理,线性变换及对称,量子态的线性组合,简正模式,几何光学,电子学, 历史 矩阵的研究历史悠久，拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。 在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。成书最早在东汉前期的《九章算术》中，用分离系数法表示线性方程组，得到了其增广矩阵。在消元过程中，使用的把某行乘以某一非零实数、从某行中减去另一行等运算技巧，相当于矩阵的初等变换。但那时并没有现今理解的矩阵概念，虽然它与现有的矩阵形式上相同，但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。 阿瑟·凯利，矩阵论奠基人 矩阵正式作为数学中的研究对象出现，则是在行列式的研究发展起来后。逻辑上，矩阵的概念先于行列式，但在实际的历史上则恰好相反。日本数学家关孝和（1683年）与微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨（1693年）近乎同时地独立建立了行列式论。其后行列式作为解线性方程组的工具逐步发展。1750年，加布里尔·克拉默发现了克莱姆法则。 矩阵的概念在19世纪逐渐形成。1800年代，高斯和威廉·若尔当建立了高斯—若尔当消去法。1844年，德国数学家费迪南·艾森斯坦（F.Eisenstein）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。1850年，英国数学家詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特（James Joseph Sylvester）首先使用矩阵一词。 詹姆斯约瑟夫西尔维斯特 英国数学家阿瑟·凯利被公认为矩阵论的奠基人。他开始将矩阵作为独立的数学对象研究时，许多与矩阵有关的性质已经在行列式的研究中被发现了，这也使得凯利认为矩阵的引进是十分自然的。他说：“我决然不是通过四元数而获得矩阵概念的；它或是直接从行列式的概念而来，或是作为一个表达线性方程组的方便方法而来的。”他从1858年开始，发表了《矩阵论的研究报告》等一系列关于矩阵的专门论文，研究了矩阵的运算律、矩阵的逆以及转置和特征多项式方程。凯利还提出了凯莱-哈密尔顿定理，并验证了3×3矩阵的情况，又说进一步的证明是不必要的。哈密尔顿证明了4×4矩阵的情况，而一般情况下的证明是德国数学家弗罗贝尼乌斯（F.G.Frohenius）于1898年给出的。 1854年时法国数学家埃尔米特（C.Hermite）使用了“正交矩阵”这一术语，但他的正式定义直到1878年才由费罗贝尼乌斯发表。1879年，费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此，矩阵的体系基本上建立起来了。 无限维矩阵的研究始于1884年。庞加莱在两篇不严谨地使用了无限维矩阵和行列式理论的文章后开始了对这一方面的专门研究。1906年，希尔伯特引入无限二次型（相当于无限维矩阵）对积分方程进行研究，极大地促进了无限维矩阵的研究。在此基础上，施密茨、赫林格和特普利茨发展出运算元理论，而无限维矩阵成为了研究函式空间运算元的有力工具。 矩阵的概念最早在1922年见于中文。1922年，程廷熙在一篇介绍文章中将矩阵译为“纵横阵”。1925年，科学名词审查会算学名词审查组在《科学》第十卷第四期刊登的审定名词表中，矩阵被翻译为“矩阵式”，方块矩阵翻译为“方阵式”，而各类矩阵如“正交矩阵”、“伴随矩阵”中的“矩阵”则被翻译为“方阵”。1935年，中国数学会审查后，中华民国教育部审定的《数学名词》（并“通令全国各院校一律遵用，以昭划一”）中，“矩阵”作为译名首次出现。1938年，曹惠群在接受科学名词审查会委托就数学名词加以校订的《算学名辞汇编》中，认为应当的译名是“长方阵”。中华人民共和国成立后编订的《数学名词》中，则将译名定为“（矩）阵”。1993年，中国自然科学名词审定委员会公布的《数学名词》中，“矩阵”被定为正式译名，并沿用至今。 定义 由 m × n 个数a ij 排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 这m×n 个数称为矩阵 A 的元素，简称为元，数a ij 位于矩阵 A 的第i行第j列，称为矩阵 A 的(i,j)元，以数 a ij 为(i,j)元的矩阵可记为(a ij )或(a ij ) m × n ，m×n矩阵 A 也记作 A mn 。 元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。 基本运算 矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置。 加法 矩阵的加法满足下列运算律( A ， B ， C 都是同型矩阵)： 应该注意的是只有同型矩阵之间才可以进行加法。 减法 数乘 矩阵的数乘满足以下运算律： 矩阵的加减法和矩阵的数乘合称矩阵的线性运算。 转置 把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵，这一过程称为矩阵的转置 矩阵的转置满足以下运算律： 共轭 矩阵的共轭定义为: .一个2×2复数矩阵的共轭如下所示： 则 共轭转置 矩阵的共轭转置定义为： ，也可以写为： 。一个2×2复数矩阵的共轭如下所示： 则 乘法 主条目： 矩阵乘法 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵 A 的列数和另一个矩阵 B 的行数相等时才能定义。如 A 是 m × n 矩阵和 B 是 n × p 矩阵，它们的乘积 C 是一个 m × p 矩阵 ，它的一个元素： 并将此乘积记为: . 例如： 矩阵的乘法满足以下运算律： 结合律： 左分配律： 右分配律： 矩阵乘法不满足交换律。 行列式 主条目： 行列式 一个 n × n 的正方矩阵 A 的行列式记为 或者 , 一个2×2矩阵的行列式可表示如下： 一个n×n矩阵的行列式等于其任意行（或列）的元素与对应的代数余子式乘积之和，即： 特征值与特征向量 主条目： 特征值 ， 特征向量 n × n 的方块矩阵 A 的一个特征值和对应特征向量是满足 的标量以及非零向量。其中 v 为特征向量 ， 为特征值。 A 的所有特征值的全体，叫做A的谱，记为 。矩阵的特征值和特征向量可以揭示线性变换的深层特性。 矩阵的迹 主条目： 矩阵的迹 矩阵A的对角元素之和称为矩阵A的迹(trace),记作 , 即 正定性 n × n 的实对称矩阵 A 如果满足对所有非零向量 ，对应的二次型 若 ，就称 A 为正定矩阵。若 则 A 是一个负定矩阵，若 ，则 A 为半正定矩阵，若 A 既非半正定，也非半负定，则 A 为不定矩阵。对称矩阵的正定性与其特征值密切相关。矩阵是正定的若且唯若其特征值都是正数。 矩阵的分解 主条目： 矩阵分解 矩阵分解是将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。 三角分解 设 ,则A可以唯一地分解为 A = U 1 R , 其中 U 1 是酉矩阵 ，R 是正线上三角复矩阵 ， 或 A 可以唯一地分解为其中 L 是正线上三角复矩阵 ， 是酉矩阵 。 谱分解 谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 奇异值分解 假设 M 是一个 m×n 阶矩阵，其中的元素全部属于域 K ，也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解使得 其中 U 是 m×m 阶酉矩阵；Σ是 m×n 阶实数对角矩阵；而 V* ，即 V 的共轭转置，是 n×n 阶酉矩阵。这样的分解就称作 M 的奇异值分解。Σ对角线上的元素Σ i , i 即为 M 的奇异值。常见的做法是将奇异值由大而小排列。如此Σ便能由 M 唯一确定了。 满秩分解 设 ，若存在矩阵 及 ， 使得 A = FG ， 则称其为的 A 一个满秩分解。 LUP分解 LUP 分解的思想就是找出三个 n×n 矩阵 L , U , P ，满足 . 其中L是一个单位下三角矩阵，U是一个单位上三角矩阵，P是一个置换矩阵。 而满足分解条件的矩阵 L , U , P 称为矩阵A的一个 LUP 分解。 特殊类别 对称矩阵 在线性代数中，对称矩阵是一个方形矩阵，其转置矩阵和自身相等。即 .例如： . Hermitian矩阵 一个正方的复值矩阵 称为Hermitian矩阵，若 A = A H 即其元素 ,换言之Hermitian矩阵是一种复共轭对称矩阵。 对一个实值矩阵，Hermitian矩阵与对称矩阵等价。 正交矩阵 一个实的正方矩阵 称为正交矩阵，若 . 酉矩阵 一个复值正方矩阵 称为正交矩阵，若 . 带型矩阵 矩阵 ，若矩阵满足条件a ij =0,|i-j|>k，则矩阵 A 可以称为带型矩阵(banded matrix)。 三角矩阵 在线性代数中，三角矩阵是方形矩阵的一种，因其非零系数的排列呈三角形状而得名。三角矩阵分上三角矩阵和下三角矩阵两种。若 ,则 的矩阵称为上三角矩阵，若 ,则 的矩阵称为下三角矩阵。三角矩阵可以看做是一般方阵的一种简化情形。 相似矩阵 在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个 n × n 矩阵 A 与 B 为相似矩阵若且唯若存在一个 n × n 的可逆矩阵 P ，使得： 或 。 相合矩阵 令 ,并且 C 非奇异，则矩阵 称为 A 的相合矩阵。其中线性变换 称为相合变换。 Vandermonde矩阵 Vandermonde矩阵（范德蒙矩阵）的命名来自Alexandre-Théophile Vandermonde的名字，范德蒙矩阵是一个各列呈现出几何级数关系的矩阵。 例如： 或以第 i 行第 j 列的关系写作： Hadamard矩阵 Hadamard矩阵（阿达马矩阵）是一个方阵，每个元素都是 +1 或 u22121，每行都是互相正交的。 n 阶的阿达马矩阵 H 满足： 。这里 I n 是 n × n 的单位矩阵。 对角矩阵 对于 m×m 的矩阵，当 时，有 ，此时所有非对角线上的元素均为0，此时的矩阵称为对角矩阵。 分块矩阵 一个分块矩阵是将矩阵分割出较小的矩阵，这些较小的矩阵就称为子块。例如： 该矩阵可以分为四个 2×2 的矩阵： 分块后的矩阵可以写为如下形式： Jacobian矩阵 Jacobian矩阵是函式的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。 可表示为如下形式： 旋转矩阵（Rotation matrix） 旋转矩阵（Rotation matrix）是在乘以一个向量的时候有改变向量的方向但不改变大小的效果的矩阵。旋转矩阵不包括反演，它可以把右手坐标系改变成左手坐标系或反之。所有旋转加上反演形成了正交矩阵的集合。 旋转矩阵是世界上著名的彩票专家、澳大利亚数学家底特罗夫研究的，它可以帮助您锁定喜爱的号码，提高中奖的机会。首先您要先选一些号码，然后，运用某一种旋转矩阵，将你挑选的数字填入相应位置。如果您选择的数字中有一些与开奖号码一样，您将一定会中一定奖级的奖。当然运用这种旋转矩阵，可以最小的成本获得最大的收益，且远远小于复式投注的成本。 旋转矩阵的原理在数学上涉及到的是一种组合设计：覆盖设计。而覆盖设计，填装设计，斯坦纳系，t-设计都是离散数学中的组合最佳化问题。它们解决的是如何组合集合中的元素以达到某种特定的要求。 范数 主条目： 范数 矩阵的范数主要包括三种主要类型：诱导范数，元素形式范数和Schatten范数。 若映射 满足以下要求： 则称该映射为 上的矩阵范数。 诱导范数 诱导范数又称 矩阵空间上的运算元范数(operator norm)，定义为： 常用的诱导范数为p-范数： p范数也称为明克夫斯基 p范数或者 范数。特别的，当 时，对应的诱导范数分别为 元素形式范数 将 矩阵按照列的形式，排成一个 的向量，然后采用向量范数的定义，即得到矩阵的元素形式范数，表式如下： Schatten范数 Schatten范数是用矩阵的奇异值定义的范数，定义为： 其中 为对应矩阵的奇异值。 套用 图像处理 在图像处理中图像的仿射变换一般可以表示为一个仿射矩阵和一张原始图像相乘的形式，例如， 这里表示的是一次线性变换再接上一个平移。 线性变换及对称 线性变换及其所对应的对称，在现代物理学中有着重要的角色。例如，在量子场论中，基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示，具体来说，即它们在旋量群下的表现。内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示，在费米子的物理描述中，是一项不可或缺的构成部分，而费米子的表现可以用旋量来表述。描述最轻的三种夸克时，需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示；物理学家在计算时会用一种更简便的矩阵表示，叫盖尔曼矩阵，这种矩阵也被用作SU(3)规范群，而强核力的现代描述──量子色动力学的基础正是SU(3)。还有卡比博-小林-益川矩阵（CKM矩阵）：在弱相互作用中重要的基本夸克态，与指定粒子间不同质量的夸克态不一样，但两者却是成线性关系，而CKM矩阵所表达的就是这一点。 量子态的线性组合 1925年海森堡提出第一个量子力学模型时，使用了无限维矩阵来表示理论中作用在量子态上的运算元。这种做法在矩阵力学中也能见到。例如密度矩阵就是用来刻画量子系统中“纯”量子态的线性组合表示的“混合”量子态。 另一种矩阵是用来描述构成实验粒子物理基石的散射实验的重要工具。当粒子在加速器中发生碰撞，原本没有相互作用的粒子在高速运动中进入其它粒子的作用区，动量改变，形成一系列新的粒子。这种碰撞可以解释为结果粒子状态和入射粒子状态线性组合的标量积。其中的线性组合可以表达为一个矩阵，称为S矩阵，其中记录了所有可能的粒子间相互作用。 简正模式 矩阵在物理学中的另一类泛套用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示，即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项，用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出（通过对角化等方式），称为系统的简正模式。这种求解方式在研究分子内部动力学模式时十分重要：系统内部由化学键结合的原子的振动可以表示成简正振动模式的叠加。描述力学振动或电路振荡时，也需要使用简正模式求解。 几何光学 在几何光学里，可以找到很多需要用到矩阵的地方。几何光学是一种忽略了光波波动性的近似理论，这理论的模型将光线视为几何射线。采用近轴近似（英语：paraxial approximation），假若光线与光轴之间的夹角很小，则透镜或反射元件对于光线的作用，可以表达为2×2矩阵与向量的乘积。这向量的两个分量是光线的几何性质（光线的斜率、光线跟光轴之间在主平面（英语：principal plane）的垂直距离）。这矩阵称为光线传输矩阵（英语：ray transfer matrix），内中元素编码了光学元件的性质。对于折射，这矩阵又细分为两种：“折射矩阵”与“平移矩阵”。折射矩阵描述光线遇到透镜的折射行为。平移矩阵描述光线从一个主平面传播到另一个主平面的平移行为。 由一系列透镜或反射元件组成的光学系统，可以很简单地以对应的矩阵组合来描述其光线传播路径。 电子学 在电子学里，传统的网目分析（英语：mesh *** ysis）或节点分析会获得一个线性方程组，这可以以矩阵来表示与计算。

这问题还是百度比较好，用问问就多此一举了

网页链接python实现import numpy as npfrom numpy.linalg import eig, invdef spd(A):#输入对称正定矩阵Aeig_val, eig_vec = eig(A) #特征分解eig_diag = np.diag(1/(eig_val**0.5)) #特征值开方取倒数对角化B = np.dot(np.dot(eig_vec, eig_diag), inv(eig_vec)) #inv为求逆return B #返回A的-1/2次幂

M32无论是应用于现场扩声还是录音棚，都是业界人士的信心之选。M32传承了MIDAS一贯以来的卓越生产工艺，使用了周期高达100万次的MIDAS PRO系列电动推子；由高端汽车品牌宾利汽车设计师设计的时尚外型；行业首次采用碳纤维材料和轻质铝合金支架；M32还采用了MIDAS享誉全球的话筒放大器，其出色的音质，确实让人难忘。M32还是一款40路输入通道及25条混音母线的多功能型数字调音台系统，包括支持DAW的控制、实时32轨的录播、支持个人监听系统以及支持各种第三方插件等等。特性：支持AES50网络，最大充许传输96个输入和96个输出40bit浮点信号处理，开放式的体系结构兼容96kHz的采样率192kHz的数模/模数转换，提供出色的音频性能调音台外型由Bentley宾利汽车设计师设计采用高性能的碳纤维和高强度铝合金打造8个DCA编组，6个哑音编组8个立体声效果处理器25个100mm MIDAS PRO电动推子7寸TFT彩色“日光”显示屏通过USB 2.0可支持32x32通道的数字音频传输通过使用Mackie Control及Hui protocols控制协议，控制数字音频工作站通过无线网络，可由IPhone/IPad中的MIDAS Apps应用程序进行控制自适应的开关式电源长达3年的保修计划英国设计和指导技术参数：处理通道输入处理通道：32个话筒输入通道，8个辅助输入通道，8个效果返回输出处理通道：16个AUX通道，6个矩阵，LCR母线内部效果器（立体声/单声道）：8/16场景文件(场景快照/场景快照列表)：500/100储存点（包括处理参数和推子）：100信号处理能力:40位的浮点处理A/D转换器的动态范围：24-Bit，114dB（8通道，192kHz）D/A转换器（立体声，192kHz）：24-Bit，120dB动态范围连接器MIDAS PRO系列话筒放大器的输入接口（XLR）：32对讲输入接口：1RCA输入/输出：2/2XLR输出接口：16监听输出（XLR/TRS平衡）：2/2AUX输入/输出（TRS平衡）：6/6耳机输出（TRS）：2(立体声)数字AES/EBU输出，XLR：1AES50端口（KLARK TEKNIK SuperMAC）：2扩展卡接口：32个音频通道输入/输出：ULTRANET P-16个人监听连接口（无源）：1MIDI输入/输出：1/1USB插口（用于音频和数据传输）：1MIC输入（MIC输入到模拟输出）THD N(0dB增益，0dBu的输出)：<0.01%未加权THD N(40dB增益，0dBu的 20dBu的输出)：<0.03%未加权输入阻抗（不平衡/平衡）：10KΩ/10KΩ最大输入电平： 23dBu幻象电源（每个输入通道）： 48V等效输入噪音@ 45dB增益（150Ω）：-125dBu 22Hz-22kHz 未加权共模抑制比@增益单位（典型值）：>60dB输入/输出特性频率响应：48kHz的采样率，0dB到-1dB：10Hz-22kHz动态范围，模拟输入及模拟输出（典型值）：106dBA/D的动态范围，话筒放大器和换能器（典型值）：109dBD/A的动态范围，换能器和输出（典型值）：109dB串扰抑制@1kHz，相邻通道：100dBXLR连接器输出电平（常规/最大值）： 4dBu/ 21dBuXLR连接器输出阻抗（不平衡/平衡）：50Ω/50ΩXLR连接器输入阻抗（不平衡/平衡）：20kΩ/40kΩ最大输入电平，TRS接头： 21dBuTRS输出级别（常规/最大值）： 4dBu/ 21dBuTRS输出阻抗（不平衡/平衡）：50Ω/50Ω耳机输出阻抗/最大输出电平：40Ω/ 21dBu(立体声)输出1-16XLR插头底噪水平：-85dBu 22Hz-22kHz 未加权1-16XLR插头输出底噪水平：-85dBu 22Hz-22kHz 未加权TRS监听输出到XLR连接器底噪水平：-83dBu 22Hz-22kHz 未加权显示主显示器：7＂TFT液晶显示器，800x480分辨率，26万色通道液晶屏：128x64分辨率背光液晶显示器，RGB颜色表头：24段（-57dB to Clip）电源开关电源：自适应100-240VAC（50/60Hz）功率消耗：120W物理参数尺寸：891 x 607 x 256mm重量：24.5kg

首先把XY都化成二维平面向量，可以用[x,y]=meshgrid(1:100);其中1：100 可以为任意一维数组，然后再计算Z，用contour([x,y,z]);可以画出等高线，不同颜色的。

RGB矩阵，是一个三维阵列，每个维度分别存储的红色，绿色和蓝色的颜色值。

行列式是一个数值,矩阵是一个数表行列式可看作一个型卜n行n列矩阵(即方阵)的行列式矩阵野皮的行数与列数不一定相同n阶方阵a的行列卜脊穗式有性质:|a|=|a^t||ka|=k^n|a||ab|=|a||b|若a可逆,|a^-1|=|a|^-1[sport.0888lj.cn/article/820541.html][sport.mucaico.cn/article/601857.html][sport.tyhhmp.cn/article/659072.html][sport.hxy7.cn/article/859731.html][sport.mayeeage.cn/article/704635.html][sport.wrsres.cn/article/426193.html][sport.msgkzx.cn/article/869347.html][sport.changend.cn/article/759268.html][sport.bahuai.top/article/427159.html]

N = 4; //图中的节点数目dag = zeros(N,N);//邻接矩阵初始化，值均为0C = 1; S = 2; R = 3; W = 4;//制定各节点编号dag(C,[R S]) = 1;//有两条有向边：C->R,C->Sdag(R,W) = 1;//有向边：R->Wdag(S,W)=1;//有向边：S->W

在图的邻接矩阵表示法中：① 用邻接矩阵表示顶点间的相邻关系② 用一个顺序表来存储顶点信息图的矩阵设G=(V，E)是具有n个顶点的图，则G的邻接矩阵是具有如下性质的n阶方阵：【例】下图中无向图G 5 和有向图G 6 的邻接矩阵分别为A l 和A 2 。网络矩阵若G是网络，则邻接矩阵可定义为：其中：w ij 表示边上的权值;∞表示一个计算机允许的、大于所有边上权值的数。【例】下面带权图的两种邻接矩阵分别为A 3 和A 4 。图的邻接矩阵存储结构形式说明#define MaxVertexNum l00 //最大顶点数，应由用户定义typedef char VertexType; //顶点类型应由用户定义typedef int EdgeType; //边上的权值类型应由用户定义typedef struct{VextexType vexs[MaxVertexNum] //顶点表EdeType edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum];//邻接矩阵，可看作边表int n，e; //图中当前的顶点数和边数}MGragh;注意：① 在简单应用中，可直接用二维数组作为图的邻接矩阵(顶点表及顶点数等均可省略)。② 当邻接矩阵中的元素仅表示相应的边是否存在时，EdgeTyPe可定义为值为0和1的枚举类型。③无向图的邻接矩阵是对称矩阵，对规模特大的邻接矩阵可压缩存储。④邻接矩阵表示法的空间复杂度S(n)=0(n 2 )。⑤建立无向网络的算法。void CreateMGraph(MGraph *G){//建立无向网的邻接矩阵表示int i，j，k，w;scanf("%d%d"，&G->n，&G->e); //输入顶点数和边数for(i = 0;i < n;i++) //读入顶点信息，建立顶点表{G->vexs=getchar();}for(i = 0;i < G->n;i++){for(j = 0;j <G->n;j++){G->edges[i][j] = 0; //邻接矩阵初始化}}for(k = 0;k < G->e;k++){//读入e条边，建立邻接矩阵scanf("%d%d%d"，&i，&j，&w); //输入边(v i ,v j )上的权wG->edges[i][j]=w;G->edges[j][i]=w;}}//CreateMGraph该算法的执行时间是0(n+n 2 +e)。由于e根据图的定义可知，图的逻辑结构分为两部分：V和E的集合。因此，用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，称这个二维数组为邻接矩阵。邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。Matlab表达N=4;//图中的节点数目dag=zeros(N,N);//邻接矩阵初始化，值均为0C=1;S=2;R=3;W=4;//制定各节点编号dag(C,[RS])=1;//有两条有向边：C->R,C->Sdag(R,W)=1;//有向边：R->Wdag(S,W)=1;//有向边：S->W

题出错了？

ROTATE(int a[N][N]) { int i,j,t; for(i=0;i

import tensorflow as tf# 创建一个常量op， 产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点# 加到默认视图中# 构造器的返回值代表该常量op的返回值matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ){Visit(V);Visited[V]=true;for(int w=0;w<Graph->Nv;w++){if((Graph->G[V][w])==1&&!Visited[w]){DFS(Graph,w,Visit);}}}

如果第三行第一列的0改为1的话，就肯定都有特征向量了 以下供参考：有限维空间里面不可能，也就是说特征值一定有对应的特征向量，不管你采用什么方式来定义。假定定义满足det(lambda*I-A)=0的lambda是特征值，那么由det(lambda*I-A)=0可以推出存在非零向量x使得(lambda*I-A)x=0。在无限维空间里，一般用Ax=lambda x来定义特征值，用A-lambda*I不可逆来定义谱。可以证明特征值一定属于谱，但反之未必。

HD-SDI矩阵其优势主要有：安装方便、兼容性强。在模拟监控系统的兼容性上，只需将原有的系统进行升级处理，便可以完成对HD-SDI模式的认可，而无需更多的改造工程。这也为传统监控系统向HD-SDI系统的转变创造了更多的便利。图像高清不失真、不延迟。HD-SDI不像IP系统那样将视频资料压缩后以封包方式在网络上传输，HD-SDI视频以未经压缩的信号在同轴电缆或光缆中传输，稳定可靠，不失真。HD-SDI系统在视频产生和传输过程中没经过压缩和封包化以及解码的过程，不会产生IP高清图像的延迟现象，在讲究实时监控的场合特别合适，如赌场、道路交通方面监控。提供更多细节，保持图像的完整性和原始性，大大提高了智能分析算法的精度，为智能视频分析IVS提供了保障。单位面积摄像机布点密度大幅下降，提高了采集设备的利用效能。此外，HD-SDI还有一些基于工作特点衍生出来的优势，比如说在传输中，由于视频信号的完整性、实时性可以得到很好的保障，所以在人脸识别，细节抓拍等方面，也比高压缩比的网络监控设备更具优势，参考的XUNWEI技术分析。