### 物理代写|理论力学作业代写Theoretical Mechanics代考|PHYSICS2532

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## 物理代写|理论力学作业代写Theoretical Mechanics代考|Inverse Matrix

Definition 1.6.7 $A=\left(a_{i j}\right)$ is a given $(n \times n)$-matrix. Then one denotes as its inverse matrix
$$A^{-1}=\left(\left(a^{-1}\right){i j}\right)$$ just the $(n \times n)$-matrix, for which holds: $$A^{-1} A=A A^{-1}=\mathbb{1} .$$ Theorem 1.6.2 $A^{-1}$ exists only when $\operatorname{det} A \neq 0$. The elements are then found by: $$\left(a^{-1}\right){i j}=\frac{U_{j i}}{\operatorname{det} A} .$$
(Note the order of the indexes!)

Proof Let $\widehat{A}=\left(\alpha_{i j}=U_{j i}\right)$ be an $(n \times n)$-matrix. With the expansion theorems (1.327) and (1.332) we find:
\begin{aligned} &\operatorname{det} A=\sum_j a_{i j} U_{i j}=\sum_j a_{i j} \alpha_{j i}=(A \cdot \widehat{A}){i i}, \ &\operatorname{det} A=\sum_i a{i j} U_{i j}=\sum_i \alpha_{j i} a_{i j}=(\widehat{A} \cdot A){i j} . \end{aligned} The diagonal elements of the product matrices $A \cdot \widehat{A}$ and $\widehat{A} \cdot A$ are thus all identical to $\operatorname{det} A$. What about the non-diagonal elements? With (1.336) one finds: $$(A \cdot \widehat{A}){i j}=\sum_k a_{i k} \alpha_{k j}=\sum_k a_{i k} U_{j k}=0 \quad \text { for } i \neq j$$
It follows that $A \cdot \widehat{A}$ and $\widehat{A} \cdot A$ are diagonal matrices with
$$A \cdot \widehat{A}=\widehat{A} \cdot A=\operatorname{det} A \cdot \mathbb{1} \text {. }$$
With $\operatorname{det} A \neq 0$ and by comparison with (1.337) the theorem is proved:
$$\frac{\widehat{A}}{\operatorname{det} A}=A^{-1} \Longleftrightarrow \frac{U_{j i}}{\operatorname{det} A}=\left(a^{-1}\right)_{i j}$$

## 物理代写|理论力学作业代写Theoretical Mechanics代考|Rotation Matrix

We remember the question which came up in connection with (1.321). Under what conditions an arbitrary matrix $D$ based in a given $\operatorname{CONS}\left{\mathbf{e}i\right}$ is a rotation matrix? At first it must satisfy the orthonormality relations (1.308) and (1.316): \begin{aligned} &\sum_m d{i m} d_{j m}=\delta_{i j}, \ &\sum_m d_{m i} d_{m j}=\delta_{i j} . \end{aligned}
What is more, the new basis system $\left{\overline{\mathbf{e}}{\mathbf{j}}\right}$ originating from the original system $\left{\mathbf{e}_i\right}$ by rotation shall again be a right-handed trihedron, i.e. (1.342) must also be valid for the $\overline{\mathbf{e}}{\mathbf{j}}$. That is not yet guaranteed by the conditions (1.308) and (1.316). For instance, if we replace in the $i$-th row of $D$ the $d_{i j}$ by $\left(-d_{i j}\right)$, the orthonormality relations will still be valid. On the other hand, however, according to (1.305) $\left{\overline{\mathbf{e}}_i\right}$ transfers into $\left(-\overline{\mathbf{e}}_i\right)$. Thus the right-handed trihedron becomes a left-handed one. However, we notice with (1.305):
\begin{aligned} \overline{\mathbf{e}}1 \cdot\left(\overline{\mathbf{e}}_2 \times \overline{\mathbf{e}}_3\right) &=\sum{m, n, p} d_{1 m} d_{2 n} d_{3 p} \mathbf{e}m \cdot\left(\mathbf{e}_n \times \mathbf{e}_p\right)=\ &=\sum{m, n, p} \varepsilon_{m n p} d_{1 m} d_{2 n} d_{3 p}=\operatorname{det} D \end{aligned}
That means that besides the orthonormality of rows and columns a rotation matrix $D$ still must fulfill:
$$\operatorname{det} D=1$$

## 物理代写|理论力学作业代写Theoretical Mechanics代考|Inverse Matrix

$$A^{-1}=\left(\left(a^{-1}\right) i j\right)$$

$$A^{-1} A=A A^{-1}=1 .$$

$$\left(a^{-1}\right) i j=\frac{U_{j i}}{\operatorname{det} A} .$$
(注意索引的顺序!)

$\operatorname{det} A=\sum_j a_{i j} U_{i j}=\sum_j a_{i j} \alpha_{j i}=(A \cdot \widehat{A}) i i, \quad \operatorname{det} A=\sum_i a i j U_{i j}=\sum_i \alpha_{j i} a_{i j}=(\widehat{A} \cdot A) i j .$

$$(A \cdot \widehat{A}) i j=\sum_k a_{i k} \alpha_{k j}=\sum_k a_{i k} U_{j k}=0 \quad \text { for } i \neq j$$

$$A \cdot \widehat{A}=\widehat{A} \cdot A=\operatorname{det} A \cdot 1 .$$

$$\frac{\widehat{A}}{\operatorname{det} A}=A^{-1} \Longleftrightarrow \frac{U_{j i}}{\operatorname{det} A}=\left(a^{-1}\right)_{i j}$$

## 物理代写|理论力学作业代写Theoretical Mechanics代考|Rotation Matrix

loperatorname{CONS}\left{\mathbf{e}i\right } } \text { 是旋转矩阵? 首先它必须满足正交关系 (1.308) 和 (1.316) : }
$$\sum_m d i m d_{j m}=\delta_{i j}, \quad \sum_m d_{m i} d_{m j}=\delta_{i j} .$$

Veft{\overline{\mathbf{e}}_i\right } } \text { 䉽入 } ( – \overline { \mathbf { e } } _ { i } ) \text { . 因此右手三面体变成左手三面体。但是，我们注意到 (1.305): }
$$\overline{\mathbf{e}} 1 \cdot\left(\overline{\mathbf{e}}2 \times \overline{\mathbf{e}}_3\right)=\sum m, n, p d{1 m} d_{2 n} d_{3 p} \mathbf{e} m \cdot\left(\mathbf{e}n \times \mathbf{e}_p\right)=\quad \sum m, n, p \varepsilon{m n p} d_{1 m} d_{2 n} d_{3 p}=\operatorname{det} D$$

$\operatorname{det} D=1$

## 有限元方法代写

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## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。