1. excel计算矩阵
有唯一解的情形方法 1 利用矩阵运算求解设 AX = B ,此处 A= (a ij )是 n阶非奇异阵 , X = (x 1 ,x 2 ,… , x n )T , B = (b 1 ,b 2 ,… ,bn )T,则方程组的解就是 X = A- 1 B。由此可见求解只需先做一次矩阵求逆 ,然后做一个矩阵乘法即可。因此求解步骤如下:Step 1. 在工作表上选一个正方形区域 1,在相应单元格输入矩阵 A的各个元素;再选一个列区域 2,依次输入列阵 B的各个元素 .最后在工作表上选一个列区域 3,其大小与区域2一样 ,准备存放解方程组的结果。
Step 2. 选定区域 3(拉黑 ) ,然后在区域 3输入公式:= MMULT( MINVERSE(区域 1) ,区域 2)。
Step 3. 同时按下 Ctrl+ Shift+ Enter键 ,进行计算。于是 Excel自动进行计算 ,并将结果存放在区域 3。
2. excel计算矩阵最大特征值
任何一行或一列展开代数余子式的方法进行计算，具体如下：
行列式某元素的余子式：行列式划去该元素所在的行与列的各元素,剩下的元素按原样排列,得到的新行列式。
行列式某元素的代数余子式：行列式某元素的余子式与该元素对应的正负符号的乘积.
三阶行列式运算
即行列式可以按某一行或某一列展开成元素与其对应的代数余子式的乘积之和。
举例
如上面的三阶矩阵结果为 a1·b2·c3+b1·c2·a3+c1·a2·b3-a3·b2·c1-b3·c2·a1-c3·a2·b1(注意对角线就容易记住了）
这里一共是六项相加减，整理下可以这么记：
a1(b2·c3-b3·c2) - a2(b1·c3-b3·c1) + a3(b1·c2-b2·c1)=
a1(b2·c3-b3·c2) - b1(a2·c3 - a3·c2) + c1(a2·b3 - a3·b2)
此时可以记住为：
a1*(a1的余子式)-a2*(a2的余子式)+a3*(a3的余子式)=
a1*(a1的余子式)-b1*(b1的余子式)+c1*(c1的余子式)
某个数的余子式是指删去那个数所在的行和列后剩下的行列式。
行列式的每一项要求：不同行不同列的数字相乘
如选了a1则与其相乘的数只能在2，3行2，3列中找，（即在 b2 b3 c2c3中找）
而a1(b2·c3-b3·c2) - a2(b1c3-b3·c1) + a3(b1·c2-b2·c1)是用了行列式展开运算：即行列式等于它第一行的每一个数乘以它的余子式，或等于第一列的每一个数乘以它的余子式，然后按照 + - + - + -......的规律给每一项添加符号之后再做求和计算。
3. Excel计算矩阵的逆矩阵
1. 行矩阵、列矩阵：m×n阶矩阵中，m=1，称为行矩阵，也称为n维行向量;n=1，称为列矩阵，也称为m维列向量。
2. 零矩阵：所有元素都为0的m×n阶矩阵
3. n阶方阵：m×n阶矩阵A中，m=n; n阶方阵A，可定义行列式记为|A|; n阶方阵存在主对角线及主对角线元素。
4. 单位矩阵：主对角线上的元素都为1，其余元素均为0的n阶方阵称为n阶单位矩阵，记为E。
5. 对角形矩阵：非主对角线上的元素全为0的'n阶方阵称为对角形矩阵。
6. 数量矩阵：n阶对角形矩阵主对角线上元素相等时，称为数量矩阵。
7. 上（下）三角形矩阵：n阶方阵中，主对角线下方元素全为零，称为上三角矩阵;主对角线上方元素全为零，称为下三角矩阵。
8. 同型矩阵：A=aij(m×n),B=bij(s×t),m=s、n=t,A与B为同型矩阵，若对应元素相等，则A与B相等
4. Excel计算矩阵的n次方
有下面三种情况：
1、如果你所要求的是一般矩阵的高次幂的话，是没有捷径可走的，只能够一个个去乘出来。
至于低次幂，如果能够相似对角化，即：存在简便算法的话，在二阶矩阵的情况下简便算法未必有直接乘来得快，所以推荐直接乘。
2、如果你要求的是能够相似对角化的矩阵的高次幂的话，是存在简便算法的。
设要求矩阵A的n次幂，且A=Q^(-1)*Λ*Q，其中Q为可逆阵，Λ为对角阵。
即：A可以相似对角化。那么此时，有求幂公式：A^n=Q^(-1)*(Λ)^n*Q，而对角阵求n次方，只需要每个对角元素变为n次方即可，这样就可以快速求出二阶矩阵A的的高次幂。
5. Excel计算矩阵相乘
excel中使用矩阵函数：
1.矩阵乘法运算，选择G3:H4，输入公式：=MMULT(A3:B4,D3:E4) 按Ctrl+Shift+Enter键，即输入数组公式。
2.求矩阵的逆矩阵，选择A7:B8，输入公式：=MINVERSE(A3:B4) 按Ctrl+Shift+Enter键，即输入数组公式。
3.求矩阵的中值，选择单元格D7，输入公式：=MDETERM(A3:B4)
6. excel计算矩阵特征值
对于特征值λ和特征向量a，得到Aa=aλ
于是把每个特征值和特征向量写在一起
注意对于实对称矩阵不同特征值的特征向量一定正交
得到矩阵P，再求出其逆矩阵P^(-1)
可以解得原矩阵A=PλP^(-1)
设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量。
一个矩阵A的特征值可以通过求解方程pA(λ) = 0来得到。 若A是一个n×n矩阵，则pA为n次多项式，因而A最多有n个特征值。
反过来，代数基本定理说这个方程刚好有n个根，如果重根也计算在内的话。所有奇数次的多项式必有一个实数根，因此对于奇数n，每个实矩阵至少有一个实特征值。在实矩阵的情形，对于偶数或奇数的n，非实数特征值成共轭对出现。
7. Excel计算矩阵乘法
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。
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