矩阵加绝对值符号怎么算
两个矩阵乘积的绝对值等于什么？
两个矩阵乘积的绝对值等于什么？
若 a 为可逆矩阵，则 r (a b) r (b)。
spss相关矩阵结果解释？
相关性是看系数的绝对值大小，绝对值越接近1，说明相关性越强，至于是正数还是负数，只是说明两者是正相关（相关系数是正数）即A变大，B也变大，A变小，B也变小；还是负相关（相关系数是负数）即A变大，B变小，A变小，B变大。
比较差异有无统计学意义时才看sig.是不是＜0.05呢
这是两个不同的概念。
伴随矩阵加绝对值是什么意思？
矩阵中加绝对值表示行列式。
行列式在数学作为一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。
扩展资料：
把给定的图转为邻接矩阵，A(i，j)1当且仅当存在一条边i-j。令CA*A，那么C(i，j)ΣA(i，k)*A(k，j)，实际上就等于从点i到点j恰好经过2条边的路径数（枚举k为中转点）。
类似地，C*A的第i行第j列就表示从i到j经过3条边的路径数。同理，如果要求经过k步的路径数，我们只需要二分求出A^k即可。
矩阵的f范数计算公式？
（1）矩阵的核范数：矩阵的奇异值（将矩阵svd分解）之和，这个范数可以用来低秩表示（因为最小化核范数，相当于最小化矩阵的秩——低秩）；
（2）矩阵的L0范数：矩阵的非0元素的个数，通常用它来表示稀疏，L0范数越小0元素越多，也就越稀疏。
（3）矩阵的L1范数：矩阵中的每个元素绝对值之和，它是L0范数的最优凸近似，因此它也可以近似表示稀疏；
（4）矩阵的F范数：矩阵的各个元素平方之和再开平方根，它通常也叫做矩阵的L2范数，它的有点在它是一个凸函数，可以求导求解，易于计算；
（5）矩阵的L2,1范数：矩阵先以每一列为单位，求每一列的F范数（也可认为是向量的2范数），然后再将得到的结果求L1范数（也可认为是向量的1范数），很容易看出它是介于L1和L2之间的一种范数