最常见的矩阵格式：m:为矩阵的最大行数。n:为矩阵的最大列数。

1、查阅matlab可以知道，可以用rref()函数将A化成行最简形，下面是matlab中rref函数的功能。

2、做一个示例，采用第一种方式解决。编写代码如下：

3、运行，根据最简式的，选择非零行的非零首元所在的列即可。

扩展资料：

调出实验1中的矩阵A、B

1、作出A的行向量组：a1、a2、a3、a4、a5、a6；

2、作出B的列向量组：b1、b2、b3、b4、b5、b6；

3、由A的一、三、五行，二、三、四列交叉点上的元素作出子矩阵A3；

4、做一个10阶矩阵A4，其分块形式为A4 ；

5、由索引向量L产生取A的第2.、4、5行所成的子矩阵A5；

6、将A 对应的行向量组正交规范为正交向量组A6，并验证所得的结果；

7、求a1与a2的内积A7；8、完成以下初等变换：将A 的一、四行互换，再将其第三列乘以，6再将其第一行的10倍加至第五行；

9、求B的列向量组的一个极大线性无关向量组A9，并将其余向量用极大线性无关向量组线性表示。

参考资料：matlab 百度百科

matlab求线性规划最大值
求线性规划最大值只需要将原来函数的系数全部改为负数即可，并且如果在约束条件中有大于某一值的约束条件，也需要将约束的系数和资源限量改为负数。MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理...

在matlab 中rank([A;B;C])=1是什么意思?
matlab中rank()函数是求矩阵的秩，[A;B]构成一个矩阵，当这个矩阵的秩为1时，A，B共线。一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩。所谓矩阵的行秩就 矩阵的行向量组的秩，矩阵的列秩就是矩阵的列向量组的秩。矩阵的行秩等于矩阵的列秩，并统称为矩阵的秩。上述，AB的秩...

请问如何用matlab计算下列线性方程组?
用matlab计算线性方程组，可以这样来计算。方法一：X=A\\B 矩阵除法 A=[2 1 1;3 1 2;1 2 2];B=[4;0;3];X=A\\B 方法二：X=inv(A)*B 逆矩阵法 X=inv(A)*B 运行上述代码，可以得到该线性方程组的解。方法三：用solve 函数，也解三元一次方程组。

matlab中t=[A;1]是什么意思
A应当是多行一列的列向量。;的意思是另起一行。也就是说t等于在A后面再添一行，这一行的元素是1 如果A不是一列的矩阵，那个就会出错。

matlab判断向量组是否线性相关
a1=[1,1,3,2];a2=[-1,1,-3,2];a3=[5,-2,8,9];a4=[-1,3,1,7];A=[a1;a2;a3;a4]A 为方阵，求A的行列式det（A），如果行列式等于0，则说明这几个个向量是线性相关，否则，就是线性无关 若A不为方阵，就要用到求rref函数了化为最简型，最后一行不全为零，说明它们是相线无...

如何用matlab解线性方程组?
如下：include<stdio.h> include<math.h> disc=b*b-4*a*c;p=-b\/(2.0*a);q=sqrt(disc)\/(2.0*a);x1=p+q;x2=p-q;printf("x1=%7.2f\\nx2=%7.2f\\n",x1,x2);return 0。

满秩分解的定义、证明、求法(矩阵分解——1. 满秩分解)
接下来，我们通过一个直观的步骤来展示满秩分解的求解过程：初等行变换，将矩阵转化为行最简形，此时矩阵的秩即为矩阵的列数。 极大线性无关组构成矩阵，秩即为这个矩阵的列数。 取行最简形矩阵的前 秩 行，构成矩阵。 最终，满秩分解的结果就表现为：行最简形矩阵与极大线性无关组矩阵...

matlab求线性规划最大值
求线性规划最大值只需要将原来函数的系数全部改为负数即可，并且如果在约束条件中有大于某一值的约束条件，也需要将约束的系数和资源限量（就是右边的约束值）改为负数（相当于将原来大于的约束公式两边取反）。f=[0;0;0;0;0;-1];A=[-1 -2 -7 1 -1 -7;2 7 6 5 6 0;5 4 6 2 2...

如何用matlab求解带约束条件的线性方程组并画图
第一步求解出的y有多组解，你可以运行一下看结果：y=solve('(10*y+2.4448e-04*y)^2+(-y*(x-101.4)\/0.1+3*(6.2723e+07)*(y^3)\/(8*101.4)+y*(101.4^2)\/(2*(101.4^2+25)))^2-(1\/1.2168)^2','y')我取的是第一组解（fy=matlabFunction(y(1));），因为我们...

如何生成跟多个矩阵不相关的向量?
如果两个秩相等，那么M所有行都能被A的各行线性表出，即所有与M相关的行向量都与A相关，即不存在符合条件的n向量。如果两个秩不相等，在求秩的时候如果没有把M的行位置进行变化，可以在最后转化的矩阵里看出导致两个秩不相等是M中的哪几行，这些行数就是不能被A的各行所线性表出的，记为 ra1...