4*4 矩阵关于对角线对称的元素调换存放用C语言怎么写
- 4*4 矩阵关于对角线对称的元素调换存放用C语言怎么写
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- Matrix是什么意思
- 四屏输出显卡最低配置
- Matrix什么意思
- portfolio matrix都有哪4种 分别是什么 谢谢
- 求两个矩阵的和A+B乘积A*B
#include?《stdio.h》
void?exchange(int?matrix,?int?x,?int?y)
{
int?temp?=?matrix;
matrix;
matrix?=?temp;
}
void?main()
{
int?matrix?=?{
{1,2,3,4},
{5,6,7,8},
{0,0,0,0},
{0,0,0,0}
};
//?交换指定元子
exchange(matrix,1,2);
//?输出
for(int?i?=?0?;?i《?4?;?i++)
{
for(int?j?=?0?;?j《?4?;?j++)
{
printf(“%d?“,matrix?);
}
printf(“
“);
}
//?屏幕停留
getchar();
}
2个高手就可以通关，给你来个超级攻略吧，一定要紧密配合哦（自己实践2个人通过了的）。
一人主防1-23除了8.16的BOSS，一人主打BOSS 即可（不用T族飞建筑，要飞建筑也很简单，飞起后，直接落到中间，他就自己飞出去了）
2人过关，（2人得紧靠在一起哦）。首选2个T族；1个T族，1个Z族也可以（Z族用飞龙兵，T族防小怪）
T族：（TANK升级到25级，25个左右即可达到最效率刷炮，升高或造多没多大效果，浪费钱矿）
1、主防1-23小怪打法（注意你的下面的人要打BOSS哦）：1-5用28个机枪兵，1级就可以防守住（注意分开站），5级开始增兵8个左右，升到4级。家里一直造TANK（能架起来一定要升级哦），这样在第8关的时候，机枪4级，TANK 12级左右。第9关增兵10-20个左右，在第11关前升到12级机枪兵，TANK 20级左右，建造1个鬼兵（就是原子弹兵，建造出来了慢慢涨能量，16关要锁大和用，原子弹兵锁要205点能量，人物出来上限是200，记得升级能量上限到250，就是升级锁的旁边，只需要150矿），然后继续升级TANK到25，造25个左右，以后都不用管TANK了。机枪兵继续增加及升级，要注意滴水不漏！16关的N级BOSS大和，锁一个即可。然后继续出机枪和升级，有多少钱用多少钱。第18关的时候开始多造鬼兵，19关开始很多人守就有难度，除了增兵就是升级，没其他的选择。到第23关前，满人口，20个鬼兵左右，其他全部是机枪，已经升到55级左右，23关的小怪还需要下面的队友协防！24超级简单，25的时候注意，有大飞龙出来，放下去队友打，你有20个鬼兵，将后面的N级大和锁几个在自家门口（S级的大和不用锁，要锁N级的，注意观察哪些是N级，那些是S级），然后就是无敌BOSS航母来了，锁在队友门口，一起打吧。不能断锁哦，20多个鬼兵，10多个的锁N级大和，还有10多个你想怎么锁航母都行了，打死航母，恭喜通关~！
2，打BOSS打法：开始出6-8个机枪兵（出TANK的时候就派出去协助队伍防守吧），造TANK研究所，然后出2个TANK后升级架TANK，TANK升到1级，然后飞机研究所、物理研究所，然后就直接飞升TANK和造TANK。第7关刚开始的时候，TANK 18级左右，数量15个左右后，出机器人6-8个（你手法不够快也没办法，看着第6关的时间到了必须出，第8关是出的S级大和BOSS），然后继续在家里升级坦克到30级左右，造坦克25个左右即可，第11关开始出多10-15个机器人协助队友。（第11关见到队友家里没出鬼兵，自己可以出一个），有钱就全部出大和和升级，第16关是N级BOSS大和，4个大和，升10级即可通过（大和数量和等级不够也没事，自己锁一个）。然后继续造大和及升级（手法快，钱多的，多造几个鬼兵，25关的时候除了锁航母，最好自己也要锁N级大和），第25关的时候，基本可以保证15个左右的大和，25-30级，可以保证滴水不漏了
Z族攻略：（牛只出8个，3级后不用升级了，基本也能达到最效率刷钱，多了是浪费）
（1-7你单独防守根本防不住，只能协防或者干脆不防）开始直接出狂狗12个，升3级，血池的狂狗要升级。然后出牛，出第3个牛的时候就可以杀死小狗了。你手法够快的，第7关有4个牛，速度不行就3个牛，然后就造飞龙5个，升3-4级，1个蜘蛛（要升级能下毒减速哦）。
第8关出的BOSS，蜘蛛喷一下，几个飞龙解决问题了。第9关后，你可以根据队友情况，出飞龙或者刺蛇（口水）。家里的牛只要8个就足够了，有多的钱就升级飞龙或口水吧（ZERG满人口是138，不是200，注意哦），造2个蜘蛛，来了BOSS的时候，别只顾着观察了，记得蜘蛛是要喷减速的
P族攻略：（最没用的一个种族）
开始出1个狂徒，8个龙骑，慢慢刷钱吧。攒到8000出隐刀（开始直接出去3个开采者，留1个。能出隐刀的时候直接杀死狂徒了出，不用造水晶，第2个隐刀才开始造，4个隐刀升10级，即可达到最效率了，多了是浪费钱），然后直接刷钱出航母吧，航母的小飞机要6W哦，攻击只有17700，等你能出航母的小飞机了，T族的大和或Z族的飞龙总攻击力已经达到6-10W。
（别看着航母攻击是很高，T族的大和或Z族的大飞龙，攻击力总和能达到你4-6倍以上，而且T族有鬼兵上锁，Z族有蜘蛛减速）
matrix
KK:
DJ:
n.
1. 母体;基础
2. 【生】子宫
3. 【地】基质;脉石
4. 【印】字模;纸型
5. (唱片的)原版
6. 【数】矩阵
北影Matrix4显卡。
多屏输出无论是在AMD还是NVIDIA方面成为备受关注的话题，曾今需要专业设备辅助的多屏现在民用级显卡也能实现。不过N卡的多屏输出问题在低端显卡上始终不受重视，DIY行业一直有一个误区认为高性能显卡需要多屏输出，而普通显卡或者说性能偏低的显卡则沦为廉价品。
大多数网友认为多屏扩展需要强劲的GPU做支撑，起码我们要能在大分辨率下运行3D游戏。但是我们的思路并不是这样看看NVIDIA的Quadro系列显卡就会明白——一款无风扇低功耗显卡实现多屏输出才是专业用户最需要看到的解决方案，除此之外强劲的GPU核心运算性能只是在不多的时候辅助输出。
Matrix 意思是矩阵
但楼上几位没解释清楚什么叫做矩阵
简单的归结，矩阵（Matrix) 就是统计各方面的数据
来源
英文名Matrix（矩阵）本意是子宫、母体、孕育生命的地方，同时，在数学名词中，矩阵用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据。这个定义很好地解释了Matrix代码制造世界的数学逻辑基础。
数学上，矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的方阵。把用在解线性方程组上既方便，又直观。例如对于方程组。
a1x+b1y+c1z=d1
a2x+b2y+c2z=d2
a3x+b3y+c3z=d3
来说，我们可以构成两个矩阵：
a1b1c1a1b1c1d1
a2b2c2a2b2c2d2
a3b3c3a3b3c3d3
因为这些数字是有规则地排列在一起，形状像矩形，所以数学家们称之为矩阵，通过矩阵的变化，就可以得出方程组的解来。
矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首先提出并形成矩阵代数这一系统理论的。
数学上，一个m×n矩阵乃一m行n列的矩形阵列。矩阵由数组成，或更一般的，由某环中元素组成。
矩阵常见于线性代数、线性规划、统计分析，以及组合数学等。请参考矩阵理论。
历史
矩阵的研究历史悠久，拉丁方阵和幻方在史前年代已有人研究。
作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。1693年，微积分的发现者之一戈特弗里德?威廉?莱布尼茨建立了行列式论(theory of determinants)。1750年，加布里尔?克拉默其后又定下了克拉默法则。1800年代，高斯和威廉?若尔当建立了高斯—若尔当消去法。
1848年詹姆斯?约瑟夫?西尔维斯特首先创出matrix一词。研究过矩阵论的著名数学家有凯莱、威廉?卢云?哈密顿、格拉斯曼、弗罗贝尼乌斯和冯?诺伊曼。
定义和相关符号
以下是一个 4 × 3 矩阵：
某矩阵 A 的第 i 行第 j 列，或 i,j位，通常记为 A=7。
在C语言中，亦以 A 表达。(值得注意的是,与一般矩阵的算法不同,在C中,“行“和“列“都是从0开始算起的)
此外 A = (aij)，意为 A = aij 对于所有 i 及 j，常见于数学著作中。
一般环上构作的矩阵
给出一环 R，M(m,n, R) 是所有由 R 中元素排成的 m× n 矩阵的集合。若 m=n，则通常记以 M(n,R)。这些矩阵可加可乘 (请看下面)，故 M(n,R) 本身是一个环，而此环与左 R 模 Rn 的自同态环同构。
若 R 可置换， 则 M(n, R) 为一带单位元的 R-代数。其上可以莱布尼茨公式定义 行列式：一个矩阵可逆当且仅当其行列式在 R 内可逆。
在维基百科内，除特别指出，一个矩阵多是实数矩阵或虚数矩阵。
分块矩阵
分块矩阵 是指一个大矩阵分割成“矩阵的矩阵”。举例，以下的矩阵
可分割成 4 个 2×2 的矩阵。
此法可用于简化运算，简化数学证明，以及一些电脑应用如VLSI芯片设计等。
特殊矩阵类别
对称矩阵是相对其主对角线（由左上至右下）对称, 即是 ai,j=aj,i。
埃尔米特矩阵（或自共轭矩阵）是相对其主对角线以复共轭方式对称, 即是 ai,j=a*j,i。
特普利茨矩阵在任意对角线上所有元素相对, 是 ai,j=ai+1,j+1。
随机矩阵所有列都是概率向量, 用于马尔可夫链。
矩阵运算
给出 m×n 矩阵 A 和 B，可定义它们的和 A + B 为一 m×n 矩阵，等 i,j 项为 (A + B)。举例：
另类加法可见于矩阵加法.
若给出一矩阵 A 及一数字 c，可定义标量积 cA，其中 (cA)。 例如
这两种运算令 M(m, n, R) 成为一实数线性空间，维数是mn.
若一矩阵的列数与另一矩阵的行数相等，则可定义这两个矩阵的乘积。如 A 是 m×n 矩阵和 B 是 n×p矩阵，它们是乘积 AB 是一个 m×p 矩阵，其中
(AB) 对所有 i 及 j。
例如
此乘法有如下性质：
(AB)C = A(BC) 对所有 k×m 矩阵 A, m×n 矩阵 B 及 n×p 矩阵 C (“结合律“).
(A + B)C = AC + BC 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 n×k 矩阵 C (“分配律“)。
C(A + B) = CA + CB 对所有 m×n 矩阵 A 及 B 和 k×m 矩阵 C (“分配律“)。
要注意的是：可置换性不一定成立，即有矩阵 A 及 B 使得 AB ≠ BA。
对其他特殊乘法，见矩阵乘法。
其他性质
线性变换，秩，转置
矩阵是线性变换的便利表达法，皆因矩阵乘法与及线性变换的合成有以下的连系：
以 Rn 表示 n×1 矩阵（即长度为n的矢量）。对每个线性变换 f : Rn -》 Rm 都存在唯一 m×n 矩阵 A 使得 f(x) = Ax 对所有 x ∈ Rn。 这矩阵 A “代表了“ 线性变换 f。 今另有 k×m 矩阵 B 代表线性变换 g : Rm -》 Rk，则矩阵积 BA 代表了线性变换 g o f。
矩阵 A 代表的线性代数的映像的维数称为 A 的矩阵秩。矩阵秩亦是 A 的行（或列）生成空间的维数。
m×n矩阵 A 的转置是由行列交换角式生成的 n×m 矩阵 Atr （亦纪作 AT 或 tA），即 Atr 对所有 i and j。若 A 代表某一线性变换则 Atr 表示其对偶算子。转置有以下特性：
(A + B)tr = Atr + Btr，(AB)tr = BtrAtr。
注记
矩阵可看成二阶张量， 因此张量可以认为是矩阵和向量的一种自然推广。
矩阵（设备）
矩阵是监控系统中的模拟设备，主要负责对前端视频源与控制线的切换控制，举个例子，如果你有70个摄像机，可是只有7台监视器，那么矩阵可以让你的任何一台监视器显示出任意组合的10个画面。简短地说，矩阵主机主要是配合电视墙使用，完成画面切换的功能。
Portfolio Matrix 有4部分：
critical重要： 采购的商品或服务占采购总额的大部分，高价值，对于商品或服务的整体功能非常重要，能提供的供应商很少。一般是客户定制的，不是批量标准生产的。才用的战略是差异化策略（differentiation）例如：飞机引擎（波音777--通用电气的例子）
leverage平衡（直译的...）：一般是固定的采购量，价值较高，有相对较多的供应商能提供此类商品或服务。一般与供应商的合约为长期合约。例子：运输服务，维修服务。
transaction交易：采购的物品价值低且供应商不是遍地都是的那种。基本此类商品想要赚钱只有减少交易成本。通常采购通过电子系统或用采购卡（不懂。。原文给你希望你懂usually through electronic system or procurement card）例子：一次性采购，杂志订阅。.
market市场：此类商品价值较低，能供应的供应商较多，战略一般为低价战略（cost-leadership）例子：百货用品，基本原料。
书上太多，只挑了一点，顺便我也复习了一遍，希望明天考这个题......
几维的矩阵?
class Matrix4
{
public:
Matrix4()
{
setIdentity();
}
Matrix4(T m0, T m1, T m2, T m3,
T m4, T m5, T m6, T m7,
T m8, T m9, T m10, T m11,
T m12, T m13, T m14, T m15){
m = m3;
m = m7;
m = m11;
m = m15;
}
Matrix4(const T* elements){
memcpy(m, elements, sizeof(T)*16);
}
Matrix4(const Matrix4 &mat){
memcpy(m, mat.m, sizeof(T)*16);
}
inline Matrix4 operator + (const Matrix4 &mat){
return Matrix4(m,
m,
m,
m);
}
inline Matrix4 operator - (const Matrix4 &mat){
return Matrix4(m,
m,
m,
m);
}
inline Matrix4 operator * (const Matrix4 &mat){
return Matrix4(m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m,
m);
}
}
matrix3 或者 matrix2 就把去掉最后的行和列,或者直接使用,给m等变量0值就可以了.
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