矩阵有什么用？

矩阵常用于统计分析等应用数学学科中，以及电路学、力学、光学和量子物理中都有应用。

数值分析的主要分支致力于开发矩阵计算的有效算法，这是一个已持续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数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

矩阵的应用：

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算子。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。

—矩阵

意义：

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数的泰勒级数的导数算子的矩阵。

矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；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应用上简化矩阵的运算。

扩展资料

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。

在线性代数中，对于n阶方阵N，存在正整数k，使得N^k=0，这样的方阵N就叫做幂零矩阵。满足条件的最小的正整数k被称为N的度数或指数。

人类对数的认识有2个轨迹:第1个发展轨迹是对数本身的认识，在原始社会的狩猎中，用自然数1,2…，9来记录猎物，以后又认识了分数和小数。在研究圆的半径和周长的关系等一系列问题时，接触到了无理数，随后又发现了虚数。

第2个发展轨迹是，用字母代表数字进行各种数学运算，从具体的数字到代数，这是一个飞跃，有了代数，数学得到了飞速发展，如函数、微积分的出现。

-矩阵

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IP协议要求所有参加Internet的网络节点要有一个统一规定格式的地址，简称IP地址。在Internet网上，每个网络和每一台计算机都被分配有一个IP地址，这个IP地址在整个Internet网络中是唯一的。任何厂家生产的计算机系统，只要遵守 IP协议就可以与因特网互连互通。

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要想回到你的问题，必须将矩阵表示方法和数字罗列方法相比较才说的清楚。

数字罗列是比较低端的方法，从形式上讲它能反映变量的关系，但是没有抓住本质，简单地说，在参数估计中，如果用数字罗列的方法，得到的公式相当复杂而且只是表明了参数的计算方式，但是没有解释“参数为什么该这样？”

而矩阵表示方法能让更加体现变量间的关系，并且在参数估计、推断等方面结构化更强。每个变量，无论是自变量、因变量还是常数，都看作一个矩阵（向量 ），推导出来的公式一目了然，间接易懂。

而且，如果不用矩阵代数语言，很多结果是推倒不出来的。

如下：

1、矩阵在经济生活中的应用

矩阵就是在行列式的基础上演变而来的，可活用行列式求花费总和最少等类似的问题；可借用特征值和特征向量预测若干年后的污水水平等问题；也可利用矩阵的方法求线性规划问题中的最优解，求解企业生产哪一种类型的产品，获得的利润最大。

2、在人口流动问题方面的应用

这是矩阵高次幂的应用，比如预测未来的人口数量、人口的发展趋势等。

3、矩阵在密码学中的应用

可用可逆矩阵及其逆矩阵对需发送的秘密消息加密和译密。

4、矩阵在文献管理中的应用

在现代搜索中往往包括几百个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和向量的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。

矩阵图法具有以下几个特点：

①可用于分析成对的影响因素。

②因素之间的关系清晰明了，便于确定重点。

③便于与系统图结合使用。

右复合运算用矩阵来表示的话是不是就单纯是矩阵的乘法呢,但如果是的话,为什么只能出现0和1呢 比如两个33方阵相乘 里面的元素全是1 这样乘出来的方阵就不会只是0和1了 那么这还叫右复合吗 这和很菜鸟的问题困扰我很久了!