求解线性齐次方程组。先给一个线性方程组：\(\begin{Bmatrix}a_{1,1}x_1+a_{2,1}x_2+a_{3,1}x_3+...=b_1&\\a_{1,2}x_1+a_{2,2}x_2+a_{3,2}x_3+...=b_2&\\a_{1,3}x_1+a_{2,3}x_2+a_{3,3}x_3+...=b_3&\end{Bmatrix}\)他的增广矩阵就是

高斯消元网上的题解一个比一个难看，还一人一个码风。如果我知道谁还要学高斯消元，我会让他先做[SDOI2006]线性方程组再做【模板】高斯消元法，因为前者需要判出无解或无穷解，而后者只需要输出NoSolution同时代表这两种情况，前者更通用一些，而写法却差得不少，从前者往后者转就是薄

模板题我写不明白我要用其他人的学习笔记其实也没法写，真要一步步写很复杂。无非就是依次将每个数减掉系数，最后成为一个单位矩阵。所以看注释：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#definelllonglongconstintN=1e5+5;intn;//n表示方

高斯消元解线性方程组输入一个包含n个方程n个未知数的线性方程组。方程组中的系数为实数。求解这个方程组。下图为一个包含m个方程n个未知数的线性方程组示例输入格式第一行包含整数n。接下来n行，每行包含n+1个实数，表示一个方程的n个系数以及等号右侧的常数

看了很多题目，个人觉得现阶段以考察矩阵乘法（快速幂）、高斯消元法求线性方程组的解、矩阵优化dp、一些trick（线段树维护矩阵，kmp套矩阵等）以及矩阵自身性质的深层次运用为主。P1962斐波那契数列应该是典题。从这道题我们可以发现矩阵优化dp的最有效办法是手模，所以此类题目一般

T1.[AGC060F]SpanningTreesofIntervalGraph我们令\(S=\sumC_{i,j}\)。我们设两个矩阵\(B_{i,j}=[[L_i,R_i]\cap[L_j,R_j]]\)以及\(A_{i,i}=\sumB_{i,j}\)。那么根据矩阵树定理，我们知道生成树的数量就是\(\det(A-B)\)。然而直接高斯消元复杂度是\(O(S^3

线性代数高斯消元法求解线性方程组高斯消元法是求解线性方程组的经典算法，还可以用于行列式计算、求矩阵的逆。部分代码From「SDOI2006」线性方程组doublea[N][N];//a[i][j]表示第i个方程中第j个元的系数，a[i][n+1]为等号右侧的常数项voidGauss(){for(inti=1;i<

树上高斯消元给你一颗树，某些点为终止结点，求从每个点开始随机游走走到某个终止节点的期望时间。从叶子开始将\(f(u)\)表示为\(k(u)f(\text{fa}(u))+b(u)\)，带回\(f(\text{fa}(u))\)的方程中将\(f(u)\)消掉即可。DAG上高斯消元可重集/reset有一个可重集\(S\)，每一

用于求解方程组。给定\(n\)个关于\(m\)个变量的方程组，需要你判断该方程组是否无解、有无数解、有唯一解，并输出唯一的解。考虑使用消元法。我们枚举一个变量\(i\)，从所有没有被操作过的方程式中选出一个，然后用它对其他没有被操作过的方程式进行消元，并将被选中的那个方程式视

1.高斯消元的基础信息本质通过初等行变化，将线性方程组的增广矩阵转化为行阶梯矩阵,讲人话就是用加减消元来转化，代入消元来回带。应用用来求解线性方程组（m个一次方程，n个变量），矩阵的秩（校园后的主元数）以及求可逆方阵的逆矩阵。难度思维难度低，代码实现难度低复杂度时间：O（n^3）空间

高斯消元法在各种工程领域都有广泛的应用，尤其是在需要求解线性方程组的情况下。尽管高斯消元法在某些情况下可能不是最高效的算法，但它仍然是一个强大且通用的工具，对于许多工程问题来说是非常实用的。随着计算机性能的提高，高斯消元法在处理大规模问题时也变得更加可行。高斯消

高斯消元高斯消元法通常用于求解如下的\(n\)元线性方程组\[\begin{cases}a_{1,1}x_1+a_{2,2}x_2+\cdots+a_{1,n}x_n=b_1\\a_{2,1}x_1+a_{2,2}x_2+\cdots+a_{2,n}x_n=b_2\\\cdots\\a_{n,1}x_1+a_{n,2}x_2+\cdots+a_{n,n}

#include<iostream>#include<cassert>#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<vector>#include<map>#include<cmath>#include<queue>#include<set>#include<cli

1.算法简介高斯消元法（Gauss–Jordanelimination）是求解线性方程组的经典算法。例如求解下列方程组：\(\begin{cases}2x+9y-5z=10\\4x+20y+z=24\\x-2y+3z=8\end{cases}\)形式化的，高斯消元可用于求解类似于\(\begin{cases}a_{1,1}x_1+a_{1,2}x_2+\dots+a_{1,n}x_n=b

视频链接：G68实数线性基+高斯消元法P3265[JLOI2015]装备购买_哔哩哔哩_bilibili  P3265[JLOI2015]装备购买-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)//线性基+高斯消元法O(n*m*m)#include<iostream>#include<cstring>#include<algorithm>usingnames

高斯-约旦消元解线性方程组例题：线性方程组步骤:选出未被更新的行中第\(k\)列绝对值最大的值，令为主元把主元所在行移到当前行，加减消元消去主元重复12结束后若存在找不到主元（找到是0）的情况，那就遍历没处理的行，如果有常数项非\(0\)则无解，否则无数解点击查看代

前言：由于作者未系统过学习线性代数，故下文肯定有不严谨的成分，不过应付算法竞赛是绰绰有余了QAQ。\[\begin{cases}a_{1,1}x_1+a_{1,2}x_2+\cdots+a_{1,n}x_n=b_1\\a_{2,1}x_1+a_{2,2}x_2+\cdots+a_{2,n}x_n=b_2\\\cdots\\a_{n,1}x_1+a_{n,2

空白とカタルシス——TOGENASHITOGEARI。震惊，K某He强推竟然是这首歌，三天重复上百遍……どれだけ手に入れてもどれだけ自分のものにしてもしてもしても追いつけないな高望みしすぎなんて腐ったような言葉誰しも誰よりも優れて欲しくはないんだよ理由はただ一つ打ち砕

高斯消元高斯消元是一种能在\(O(N^3)\)的时间内求解\(N\)元一次方程组的算法。其思路大致如下：使第一个未知数只有第一个式子中系数非\(0\)。使第二个未知数只有第二个式子中系数非\(0\)。\(\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\vdots\)使第

高斯消元用来求解方程组a11x1+

引入高斯-约当消元法（Gauss–Jordanelimination）是求解线性方程组的经典算法，它在当代数学中有着重要的地位和价值，是线性代数课程教学的重要组成部分。高斯消元法除了用于线性方程组求解外，还可以用于行列式计算、求矩阵的逆，以及其他计算机和工程方面。过程一个经典的问题，给定一

高斯消元学习笔记其实这个主题能够复活主要还是粘了\(\text{LGV}\)引理的光，不然我还不知道高斯消元其实不光能求解线性方程组。求解线性方程组这个只能说是典中典了，我不相信没有一个人的高斯消元不是从这里开始的。我们考虑求解线性方程组的本质：将每一个式子所有未知数前都

一、高斯消元高斯消元高斯消元是用来求解多元线性方程组的方法，时间复杂度为O(n3)。初等行列变换把某一行乘以一个非0的数交换某两行将某行的若干倍加到零一行【1】处理后形成阶梯型则有解【2】不是阶梯型左边均为0，右边非0，无解左右均为0，有解算法步骤枚举每一列寻找绝

如果你觉得这篇太啰嗦问题[SDOI2006]线性方程组题目描述已知\(n\)元线性一次方程组。\[\begin{cases}a_{1,1}x_1+a_{1,2}x_2+\cdots+a_{1,n}x_n=b_1\\a_{2,1}x_1+a_{2,2}x_2+\cdots+a_{2,n}x_n=b_2\\\cdots\\a_{n,1}x_1+a_{n,2}x

不会高斯消元/kk。高斯消元，就是通过某种操作消元得到答案。eg：\[\begin{cases}3x+5y+z=20\\x-2y+3z=19\\2x-6y+z=6\end{cases}\]把它变成增广矩阵形式：\[\begin{bmatrix}3&5&1&&20\\1&-2&3&&19\\2&-6&1&&6\end{bmatrix}\]怎么把\(x\)消掉