以极大值返回矩阵的非零项列表
这个问题就像标题所暗示的那样简单，尽管我正试图构建一个Moodle堆栈问题，但我受到了限制，因此无法访问Maxima的所有库（也不能将表达式放在问题变量表单字段的多行上，以及我可能还没有意识到的其他限制）。不过，基本的矩阵操作（如检索矩阵的一行）似乎是可用的。
有没有一个现成的功能来实现这个目的（留档暗示没有），或者我需要自己做一个吗？由于上述限制，自己做可能是不可能的。
共有1个答案
好的，假设问题是“从解矩阵的第一行中选取非零项。”试试这个：
sublist (M[1], lambda ([x], notequal (x, 0)));
假设M是有问题的矩阵。
-
我想用极大值生成一个包含随机项的矩阵，这样矩阵的行列式就不会为零，然后进一步在Moodle的堆栈中实现这一点。我对Maxima（或任何与此相关的CA）的工作都是全新的，因此我一直在浏览我在网上找到的各种示例，到目前为止，我成功地做到了这一点： 生成具有0或1的2x2随机矩阵（出于简单性原因）并计算其行列式： 对于下一步，我想定义一个矩阵M2，如下所示： 如果矩阵M1的行列式已经不是零，好吧，我会同
-
我有一个非常大的100000左右的平方矩阵，我想知道这个矩阵的行列式值是否为零。 最快的方法是什么？ 我必须在C中实现它
-
本文向大家介绍python中返回矩阵的行列方法，包括了python中返回矩阵的行列方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 实例如下所示： 以上这篇python中返回矩阵的行列方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
-
（来自讲义参考）为了使高斯-塞德尔和雅可比方法收敛，有必要检查系数矩阵是否对角占优，即对角元素应该在其列中的所有元素中具有最大的值。如果它还不是对角占优，请使用旋转。对于对角占优的矩阵，应满足以下条件：（这也称为收敛） 是否有任何预定义的函数可以在maxima中使用以实现收敛，或者应该使用交换进行循环，以及应该使用什么约束？假设矩阵的大小为3x3，具有非零元素。 我已经看到了一些相关的问题，但答案
-
给定一个2维正整数数组，求和最大的HxW子矩形。矩形的总和是该矩形中所有元素的总和。 输入：具有正元素的二维数组NxN子矩形的HxW大小 输出：HxW大小的子矩阵，其元素的总和最大。 我已经使用蛮力方法解决了这个问题，但是，我现在正在寻找一个具有更好复杂性的更好的解决方案（我的蛮力法的复杂性是O（n6））。
-
我有一个线性方程组，如MX=N。M是一个21x21矩阵，其中许多元素为零。当我试图用X=np求解这个系统时。linalg。求解（M，N），它会产生以下错误： 这里的问题是返回的值是0.0。我尝试了两种不同的方法来生成矩阵，这时我遇到了一个奇怪的行为： i） M的非零元素在代码中的其他地方计算。所有这些元素都是浮点数，表示为m_1，m_2，m_21。首先，为了生成M，我尝试了以下代码： 该矩阵的行列