伴随矩阵的伴随等于什么？

一、伴随矩阵的伴随等于什么？

等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推导出来。

当A的秩为n时，A可逆，A*也可逆，故A*的秩为n；当A的秩为n-1时，根据秩的定义可知，A存在不为0的n-1阶余子式，故A*不等于0，又根据上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1阶余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩阵，秩也就是0。

特殊求法

当矩阵是大于等于二阶时：

主对角元素是将原矩阵该元素所在行列去掉再求行列式，非主对角元素是原矩阵该元素的共轭位置的元素去掉所在行列求行列式乘以，为该元素的共轭位置的元素的行和列的序号，序号从1开始。主对角元素实际上是非主对角元素的特殊情况。

二、人工智能伴随着什么的发展如约而至？

未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。

一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。

二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。

三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。

总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。

三、A伴随矩阵的伴随矩阵怎么求？

设A是N阶可逆矩阵,A*=|A|A-1,所以A**=(|A|A-1)*=|A|N-1A/|A|=|A|N-2A也就是A的行列式的N-2次方倍的A

利用逆矩阵已知，求伴随矩阵以及伴随矩阵的伴随矩阵的行列式。等于A矩阵的行列式的N-2次方与A矩阵的乘积。

四、a的伴随矩阵的伴随矩阵关系？

AA* = |A|E.

|A*| = |A|^(n-1)

当 r(A) = n 时, r(A*) = n

当 r(A) = n-1 时, r(A*) = 1

当 r(A) < n-1 时, r(A*) = 0

证明:

A*(A*)* = |A*|E

AA*(A*)* = |A*|A

|A| (A*)* = |A|^(n-1) A

所以, 当A可逆时, (A*)* = |A|^(n-2) A.

当A不可逆时, |A|=0

r(A) <= n-1.

r(A*)<= 1.

r((A*)*) = 0

即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A

五、伴随矩阵的伴随矩阵怎么算？

AA* = |A|E.|A*| = |A|^(n-1)当 r(A) = n 时, r(A*) = n当 r(A) = n-1 时, r(A*) = 1当 r(A) < n-1 时, r(A*) = 0证明:A*(A*)* = |A*|EAA*(A*)* = |A*|A|A| (A*)* = |A|^(n-1) A所以, 当A可逆时, (A*)* = |A|^(n-2) A.当A不可逆时, |A|=0r(A) <= n-1.r(A*)<= 1.r((A*)*) = 0即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A

六、a的伴随矩阵的伴随矩阵等于？

用代数余子式或者公式A的伴随矩阵=|A|*A^-1

A^*=

1 -2 7

0 1 -2

0 0 1

首先介绍 “代数余子式” 这个概念：

设 D 是一个n阶行列式,aij （i、j 为下角标）是D中第i行第j列上的元素.在D中

把aij所在的第i行和第j列划去后,剩下的 n-1 阶行列式叫做元素 aij 的“余子式”,记作 Mij.把 Aij = (-1)^(i+j) *

Mij 称作元素 aij 的“代数余子式”.（符号 ^ 表示乘方运

七、a乘a的伴随和a的伴随乘a？

矩阵A乘A伴随矩阵等于A的行列式乘单位矩阵

八、a的伴随矩阵的伴随矩阵是a吗？

A**≠A

因为A*=|A|A^(A^表示A逆）

所以|A*|=|A||A^|=1

A**=|A*|(A*)^=(A*)^=(|A|A^)^=A/|A|≠A

所以A**≠A

九、a的伴随矩阵的伴随矩阵等于什么？

等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推导出来。

当A的秩为n时，A可逆，A*也可逆，故A*的秩为n；当A的秩为n-1时，根据秩的定义可知，A存在不为0的n-1阶余子式，故A*不等于0，又根据上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1阶余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩阵，秩也就是0。

在线性代数中，一个方形矩阵的伴随矩阵是一个类似于逆矩阵的概念。如果二维矩阵可逆，那么它的逆矩阵和它的伴随矩阵之间只差一个系数，对多维矩阵也存在这个规律。然而，伴随矩阵对不可逆的矩阵也有定义，并且不需要用到除法。

矩阵论始于凯莱，在十九世纪下半叶，因若当的工作而达到了它的顶点。1888年，皮亚诺以公理的方式定义了有限维或无限维线性空间。托普利茨将线性代数的主要定理推广到任意体（domain）上的最一般的向量空间中。线性映射的概念在大多数情况下能够摆脱矩阵计算而不依赖于基的选择。

十、a的伴随矩阵乘以b的伴随矩阵？

adj(AB) = adj(B)adj(A)

如果A和B都可逆，那么利用(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}和A^{-1}=adj(A)/det(A)就可以得到结论

不可逆的矩阵有多种证明方法，对于复矩阵而言比较快的办法是直接对可逆矩阵取极限