如何用excel计算矩阵？

一、如何用excel计算矩阵？

在Excel中，你可以通过以下步骤计算矩阵：

1.打开Excel。

2.在工作表中，创建一个矩阵。

3.使用函数“MMULT”计算矩阵的乘积。该函数接受两个参数：一个数组，包含要相乘的两个矩阵。例如，要计算矩阵A和矩阵B的乘积，可以键入“=MMULT(A1:B3,D1:E2)”（不包括引号）。

4.使用函数“MINVERSE”计算矩阵的逆。该函数需要一个参数：要求逆的矩阵。例如，要计算矩阵A的逆，可以键入“=MINVERSE(A1:C3)”（不包括引号）。

5.使用函数“MDETERM”计算矩阵的行列式。该函数需要一个参数：要计算行列式的矩阵。例如，要计算矩阵A的行列式，可以键入“=MDETERM(A1:C3)”（不包括引号）。

6.使用函数“TRANSPOSE”转置矩阵。该函数需要一个参数：要转置的矩阵。例如，要转置矩阵A，可以键入“=TRANSPOSE(A1:C3)”（不包括引号）。

注意：以上的函数仅适用于数组范围内的矩阵。在Excel中，矩阵必须用数组范围表示。例如，矩阵A可以表示为A1:C3。

二、如何用excel计算协方差矩阵？

操作步骤　　

1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。　　

2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:　　输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”；　　分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择；　　输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；　　

3.点击“确定”即可看到生成的报表。　　可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。　　从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。　　协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

三、如何用代数余子式计算矩阵？

矩阵代数余子式：在n阶行列式中，把元素a所在的第o行和第e列划去后，留下来的n-1阶行列式叫做元素ai的余子式，记作M，将余子式M再乘以-1的o+e次幂记为A，A叫做元素a的代数余子式。

一个元素ai的代数余子式与该元素本身没什么关系，只与该元素的位置有关。 扩展资料

　　在线性代数中，一个矩阵A的余子式（又称余因式，英语：minor）是指将A的某些行与列去掉之后所余下的方阵的行列式。相应的方阵有时被称为余子阵。

　　将方阵A的一行与一列去掉之后所得到的余子式可用来获得相应的代数余子式（英语：cofactor），后者在可以通过降低多阶矩阵的阶数来简化矩阵计算，并能和转置矩阵的概念一并用于逆矩阵计算。

　　不过应当注意的是，余子式和代数余子式两个概念的区别。在数值上，二者的区别在于，余子式只计算去掉某行某列之后剩余行列式的值，而代数余子式则需要考虑去掉的这一个元素对最后值正负所产生的'影响。

　　余子式：

　　行列式的阶越低越容易计算，于是很自然地提出，能否把高阶行列式转换为低阶行列式来计算，为此，引入了余子式和代数余子式的概念。

　　在n阶行列式中，把所在的第i行与第j列划去后，所留下来的n-1阶行列式叫元的余子式。

　　行列式余子式：

　　定义： 在n阶行列式中，划去元aij所在的第i行与第j列的元，剩下的元不改变原来的顺序所构成的n-1阶行列式称为元aij的余子式。

四、如何用计算器求矩阵特征值？

用计算器是不能求矩阵特征值的，可以特征方程来求矩阵特征值。以A的特征值λ代入(λE-A)X=0，得方程组(λE-A)X=0，是一个齐次方程组，称为A的关于λ的特征方程组，可以用(λE-A)X=0来求矩阵特征值。求这个矩阵的特征值；

解：由特征方程det（λE-A）=（λ+2）（λ+2）（λ-4）=0解得A有2重特征值λ1=λ2=-2，有单特征值λ3=4。性质1：n阶方阵A=a（ij）的所有特征根为λ1,λ2,……，λn(包括重根） 。

性质2：若λ是可逆阵A的一个特征根，x为对应的特征向量，则1/λ 是A的逆的一个特征根，x仍为对应的特征向量。

性质3：若 λ是方阵A的一个特征根，x为对应的特征向量，则λ 的m次方是A的m次方的一个特征根，x仍为对应的特征向量。

性质4：设λ1,λ2,……，λn是方阵A的互不相同的特征值。x ij 是属于λi的特征向量( i=1,2,…,m)，则λ1,λ2,……，λm线性无关，即不相同特征值的特征向量线性无关 。

五、请问如何用SPSS计算问卷旋转后的因子载荷矩阵？

如果是使用网页在线版本的SPSSAU进行分析，在进行因子分析时默认给提供旋转因子载荷矩阵。

并且用颜色标注出因子载荷系数值大于0.4的项，便于进一分析使用，同时提供智能化文字分析结果。

六、请问如何用乘幂法计算出矩阵的最大奇异值？

对A*A用乘幂法就能求出A的最大奇异值只不过注意做矩阵向量乘法的时候要A*(Ax)，而不要直接生成A*A

七、2022年计算机类考研科目大揭秘：计算机组成原理、数据结构、操作系统等考点全解析

考研科目概述

2022年计算机类考研科目大揭秘！对于计算机类考研的考生们来说，考研科目的选择至关重要。一般来说，计算机类考研科目主要分为专业课和公共课两大类。其中，专业课包括计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、数据库原理和编译原理等，而公共课则包括政治、英语等。

计算机组成原理

计算机组成原理是计算机专业的基础课程，包括数字逻辑、指令系统、CPU设计、存储器层次结构和输入输出等内容。考研中，该科目主要考察考生对计算机硬件原理和组成结构的掌握程度。

数据结构

数据结构在计算机领域中起着至关重要的作用，是考研中的重点科目之一。在考试中，主要包括线性表、树、图和查找算法等内容。掌握数据结构对考生理解和应用计算机算法具有重要意义。

操作系统

操作系统是计算机科学与技术专业的重要课程，也是考研的热门科目之一。考试范围包括进程管理、内存管理、文件系统和输入输出系统等内容，对考生的综合能力要求较高。

其他专业课程

此外，计算机网络、数据库原理和编译原理等课程也是考研的重点科目。对于考生来说，全面掌握这些专业课程，是顺利通过计算机类考研的关键。

总结

综上所述，2022年的计算机类考研科目可谓内容涉及广泛，学科深度较大。希望考生们能够认真准备，系统复习，争取取得优异的成绩！

感谢您阅读本文，希望本文内容能够帮助您更好地了解2022年计算机类考研科目，为考试做好充分准备。

八、如何用Excel计算一组数据的百分位数？如第10，第90百分位数？

假设你的数据在A列 在B1输入=PERCENTILE(E1:E10,0.1) 得到的是第10百分位数 在B2输入=PERCENTILE(E1:E10,0.9) 得到的是第90百分位数

九、计算机专业大一大二专业课都没学好，写代码的尤其数据结构，计算机组成原理都不会，大三了想考研还可能吗？

去看看张雪峰老师的讲座，考研更主要是看基础课，当然并不是说专业课不重要，不过你还有时间去学习专业课，所以，努力吧，不想吃苦考研很难。