一、伴隨保障機器人特點？
隨著科技的進步，醫療水平不斷提升，醫用設備也在不斷地改進和完善，智能化醫療設備逐漸成為行業發展的新方向。
醫療輔助機器人是一種智能型服務機器人，通過編制操作計劃，依據實際情況確定動作程序，然后把動作變為操作機構的運動，具有廣泛的感覺系統，智能精密的執行機構。主要用于輔助醫生進行疾病的治療，協助手術器械控制，手術規劃和導航，減輕醫生的工作量，保證醫生集中注意力進行手術。
外觀設計簡約，整體顏色以白色為主、藍色為輔，相互點綴，凸顯設備的專業感；整體結構緊湊，由主操作臺、醫療平板、機械臂組成；機械構造合理，充分利用醫學和工程學的優勢，巧妙融合醫療臺車和機械臂功能；采用臺車的設計，有滾輪方便移動，滾輪的方向可以固定，手術過程中，可以固定滾輪，保證臺車的穩定性；機械臂靈活性強、精準度高，震顫過濾系統及動作縮減系統可將手術精準度提高到亞毫米級；可以搭載各種軟件功能，操作簡單便捷，提高手術的安全性。
二、伴隨矩陣的伴隨等于什么？
等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推導出來。
當A的秩為n時，A可逆，A*也可逆，故A*的秩為n；當A的秩為n-1時，根據秩的定義可知，A存在不為0的n-1階余子式，故A*不等于0，又根據上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1階余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩陣，秩也就是0。
特殊求法
當矩陣是大于等于二階時：
主對角元素是將原矩陣該元素所在行列去掉再求行列式，非主對角元素是原矩陣該元素的共軛位置的元素去掉所在行列求行列式乘以，為該元素的共軛位置的元素的行和列的序號，序號從1開始。主對角元素實際上是非主對角元素的特殊情況。
三、A伴隨矩陣的伴隨矩陣怎么求？
設A是N階可逆矩陣,A*=|A|A-1,所以A**=(|A|A-1)*=|A|N-1A/|A|=|A|N-2A也就是A的行列式的N-2次方倍的A
利用逆矩陣已知，求伴隨矩陣以及伴隨矩陣的伴隨矩陣的行列式。等于A矩陣的行列式的N-2次方與A矩陣的乘積。
四、a的伴隨矩陣的伴隨矩陣關系？
AA* = |A|E.
|A*| = |A|^(n-1)
當 r(A) = n 時, r(A*) = n
當 r(A) = n-1 時, r(A*) = 1
當 r(A) < n-1 時, r(A*) = 0
證明:
A*(A*)* = |A*|E
AA*(A*)* = |A*|A
|A| (A*)* = |A|^(n-1) A
所以, 當A可逆時, (A*)* = |A|^(n-2) A.
當A不可逆時, |A|=0
r(A) <= n-1.
r(A*)<= 1.
r((A*)*) = 0
即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A
五、伴隨矩陣的伴隨矩陣怎么算？
AA* = |A|E.|A*| = |A|^(n-1)當 r(A) = n 時, r(A*) = n當 r(A) = n-1 時, r(A*) = 1當 r(A) < n-1 時, r(A*) = 0證明:A*(A*)* = |A*|EAA*(A*)* = |A*|A|A| (A*)* = |A|^(n-1) A所以, 當A可逆時, (A*)* = |A|^(n-2) A.當A不可逆時, |A|=0r(A) <= n-1.r(A*)<= 1.r((A*)*) = 0即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A
六、a的伴隨矩陣的伴隨矩陣等于？
用代數余子式或者公式A的伴隨矩陣=|A|*A^-1
A^*=
1 -2 7
0 1 -2
0 0 1
首先介紹 “代數余子式” 這個概念：
設 D 是一個n階行列式,aij （i、j 為下角標）是D中第i行第j列上的元素.在D中
把aij所在的第i行和第j列劃去后,剩下的 n-1 階行列式叫做元素 aij 的“余子式”,記作 Mij.把 Aij = (-1)^(i+j) *
Mij 稱作元素 aij 的“代數余子式”.（符號 ^ 表示乘方運
七、a乘a的伴隨和a的伴隨乘a？
矩陣A乘A伴隨矩陣等于A的行列式乘單位矩陣
八、a的伴隨矩陣的伴隨矩陣是a嗎？
A**≠A
因為A*=|A|A^(A^表示A逆）
所以|A*|=|A||A^|=1
A**=|A*|(A*)^=(A*)^=(|A|A^)^=A/|A|≠A
所以A**≠A
九、a的伴隨矩陣的伴隨矩陣等于什么？
等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推導出來。
當A的秩為n時，A可逆，A*也可逆，故A*的秩為n；當A的秩為n-1時，根據秩的定義可知，A存在不為0的n-1階余子式，故A*不等于0，又根據上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1階余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩陣，秩也就是0。
在線性代數中，一個方形矩陣的伴隨矩陣是一個類似于逆矩陣的概念。如果二維矩陣可逆，那么它的逆矩陣和它的伴隨矩陣之間只差一個系數，對多維矩陣也存在這個規律。然而，伴隨矩陣對不可逆的矩陣也有定義，并且不需要用到除法。
矩陣論始于凱萊，在十九世紀下半葉，因若當的工作而達到了它的頂點。1888年，皮亞諾以公理的方式定義了有限維或無限維線性空間。托普利茨將線性代數的主要定理推廣到任意體（domain）上的最一般的向量空間中。線性映射的概念在大多數情況下能夠擺脫矩陣計算而不依賴于基的選擇。
十、a的伴隨矩陣乘以b的伴隨矩陣？
adj(AB) = adj(B)adj(A)
如果A和B都可逆，那么利用(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}和A^{-1}=adj(A)/det(A)就可以得到結論
不可逆的矩陣有多種證明方法，對于復矩陣而言比較快的辦法是直接對可逆矩陣取極限
