1. 创建单位矩阵的函数
1、软件启动后，需要编辑及运行程序，在专用编程工具中，容易编写，通过新建文件，即可打开编辑器，用其进行代码设计。
2、首先，使用length方便计算出未知矩阵中，行或列最大值，如果需要这种结果，就可以选用，如行数比列的大，就返回行的数目，反之返回列。
3、接着介绍size，实际这一函数用法更灵活，几乎可以获得所需各种结果。这里用一个变量，等于此函数运行结果，结果输出为数组形式，分别储存行、列数。
4、如果用一个，只有一行，有两个元素，分别存放在不同列的数组去等于结果，则每个元素的结果，分别为整型，储存着矩阵的维度值，而且还可获得行及列的具体数值。
5、当添加上参数1后，可只输出行维度，如下图在其中，用逗号隔开，添加数字1，但不需用引号引起，即可只输出单一值。
6、而如果将size内容，添加2后，则运行图示程序，结果全为3，即只输出列数，对应矩阵另一个维度。使用这一函数，实际可获得矩阵所有数量信息。
2. 创建单位矩阵的函数公式
因为单位矩阵E乘以矩阵A等于矩阵A，所以单位矩阵E^n＝E
3. 创建单位矩阵的函数怎么求
函数只是规定一个计算的法则，这里把矩阵代入计算是考查矩阵之间的乘法和加法，其中x平方就是两个矩阵相乘，3看做3乘以同阶单位矩阵E
4. 创建矩阵的方法
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打开亿图，在”文件“的”工程管理“类别选择”关系矩阵“模板，并双击打开。
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在绘图页面的左边，您可以找到关系矩阵图图库。
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从库中拖拽一个您喜欢的矩阵图形状放在绘图页面上。
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点击形状你可以看见浮动按钮，通过按钮您可以添加或删除行数和列数。
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点击形状，您可以看到绿色和黄色的控制点出现。拖拽绿色的控制点，您就可以 改变形状的尺寸。有三个黄色的控制点，通过上边这个控制点您可以改变高度和上半边的倾斜角度，通过下面的两个黄色控制点您可以改变下半边的列宽。
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双击编辑行列的标签然后打字。
添加符号
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在库中拖出符号，然后接近矩阵形状，然后每一个方格内都变成蓝色X形。
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在库中拖出符号，然后接近矩阵形状，然后每一个方格内都变成蓝色X形。
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每一个符号都不止一个内置的风格，你可以点击这个符号，然后选择浮动按钮的更多选项。
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符号的颜色是可变的，使用颜色填充功能去改变。
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添加一个图例框显示这些符号的意思。
5. 创建单位矩阵的函数是什么
电网无功优化的随机矩阵构建方法，包括：
步骤1：获取包含历史负荷数据的随机矩阵原始数据源；
步骤2：依据时间序列提取负荷数据，构建负荷随机矩阵数据集；
步骤3：根据负荷随机矩阵数据集求累计负荷函数，构造负荷随机矩阵；
步骤4：利用负荷随机矩阵，结合等奇异值等价变换和标准化变换，求协方差矩阵；
步骤5：通过单环定律，求取平均谱半径；
步骤6：依据平均谱半径，采用配电网无功优化的大数据方法求无功优化控制序列。
在所述步骤1中，根据配电网无功优化的需要，利用配电管理系统的不同数据源的数据，根据其测量形式的不同，分类汇总负荷数据源。
6. 如何构造单位矩阵
正交矩阵是方块矩阵，行向量和列向量皆为正交的单位向量。
行向量皆为正交的单位向量，任意两行正交就是两行点乘结果为0，而因为是单位向量，所以任意行点乘自己结果为1。
对于3x3正交矩阵，每行是一个3维向量，两个3维向量正交的几何意义就是这两个向量相互垂直。
所以3x3正交矩阵的三行可以理解为一个3D坐标系里的三个坐标轴，下面是3*3正交矩阵M，
单位矩阵表示的三个坐标轴就是笛卡尔坐标系里的x,y,z轴：
一个向量乘以3x3正交矩阵的几何意义就是把这个向量从当前坐标系变换到这个矩阵所表示的坐标系里，比如下面的矩阵M1，
一个向量(1, 2, 3)右乘这个矩阵M1得到新的向量(2, 1, 3)，就是把原向量从原坐标系变换到一个新的坐标系。
新坐标系的x轴在原坐标系里是(0,1,0)，即落在原坐标系的y轴上，
新坐标系就是把原坐标系的x和y轴对调，所以这个正交矩阵M1作用于向量(1,2,3)后把向量的x和y分量对调了。
————分割线 分割线 分割线 分割线 分割线 分割线 ————
正交矩阵的定义“行向量和列向量皆为正交的单位向量”带来了另一个好处：正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆，比普通矩阵求逆矩阵简单多了。
下面解释一下 为什么正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆：
还是开头说的正交矩阵M：
每行都是单位长度向量，所以每行点乘自己的结果为1。
任意两行正交就是两行点乘结果为0。
矩阵M的转置矩阵MT是：
两个矩阵相乘 Mmul = M * MT：
点乘自己结果为1，点乘别的行结果为0，所以Mmul等于单位矩阵
逆矩阵的定义就是逆矩阵乘以原矩阵等于单位矩阵，所以，
正交矩阵的转置就是正交矩阵的逆。
7. 单位矩阵由函数什么来实现
矩阵行列式的幂运算：
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。
3、如果矩阵可以相似对角化，求相似对角化的矩阵Q的具体步骤为：
求|λE-A|=0 (其中E为单位阵)的解，得λ1和λ2（不管是否重根），这就是Λ矩阵的对角元素。
依次把λ1和λ2带入方程（如果λ是重根只需代一次，就可求得两个基础解）[λE-A][x]=[0]，求得两个解向量[x1]、[x2]，从而矩阵Q的形式就是[x1 x2]。
8. 创建一个单位矩阵
经过三种初等变换,可以转化为单位矩阵：首先第一行的第一个元素化为1,
下面每行减去第一行乘以该行第一个元素的倍数,从而把第一列除第一行外的全部元素都化为0,进而把第二列除前 两个元素之外,都化为0,最后把矩阵化为上三角矩阵；
类似地,从最后一行开始,逐行把上三角矩阵化为单位矩阵
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