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`x`²	`x`^□	log_□	√☐	^□√☐	≤	≥	□□	·	÷	`x`^◦	π
(☐)^′	`ddx`	∂∂`x`	∫	∫_□^□	lim	∑	∞	`θ`	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)

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矩阵的行阶梯矩阵计算器

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`x`²	`x`^□	log_□	√☐	^□√☐	≤	≥	□□	·	÷	`x`^◦	π
(☐)^′	`ddx`	∂∂`x`	∫	∫_□^□	lim	∑	∞	`θ`	(`f` ◦ `g`)	`f`(`x`)

☐²

x^☐

√☐

^□√☐

□□

log_□

π

θ

∞

∫

ddx

对角化特征值特征向量高斯−若尔当单位

查看所有

区域

渐近线

临界点

可导

定义域

特征值

特征向量

展开

极值点

因式分解

隐函数求导

拐点

截距

逆变换

拉普拉斯

拉普拉斯逆

多个部分分式

值域

斜率

化简

求解

切线

泰勒

顶点

几何审敛法

交错级数审敛法

裂项审敛法

p-级数审敛法

根值审敛法

步骤示例

由人工智能生成

行阶梯矩阵 (

1	3	5	9
1	3	1	7
4	3	9	7
5	2	0	9

)

解答

(

1	3	5	9
0	−9	−11	−29
0	0	−4	−2
0	0	0	949

)

显示步骤

隐藏步骤

求解步骤

一步一步来

(

1	3	5	9
1	3	1	7
4	3	9	7
5	2	0	9

)

Use Gaussian Elimination

(

1	3	5	9
0	−9	−11	−29
0	0	−4	−2
0	0	0	949

)

例题

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