一、伴随保障机器人特点？
随着科技的进步，医疗水平不断提升，医用设备也在不断地改进和完善，智能化医疗设备逐渐成为行业发展的新方向。
医疗辅助机器人是一种智能型服务机器人，通过编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动，具有广泛的感觉系统，智能精密的执行机构。主要用于辅助医生进行疾病的治疗，协助手术器械控制，手术规划和导航，减轻医生的工作量，保证医生集中注意力进行手术。
外观设计简约，整体颜色以白色为主、蓝色为辅，相互点缀，凸显设备的专业感；整体结构紧凑，由主操作台、医疗平板、机械臂组成；机械构造合理，充分利用医学和工程学的优势，巧妙融合医疗台车和机械臂功能；采用台车的设计，有滚轮方便移动，滚轮的方向可以固定，手术过程中，可以固定滚轮，保证台车的稳定性；机械臂灵活性强、精准度高，震颤过滤系统及动作缩减系统可将手术精准度提高到亚毫米级；可以搭载各种软件功能，操作简单便捷，提高手术的安全性。
二、伴随矩阵的伴随等于什么？
等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推导出来。
当A的秩为n时，A可逆，A*也可逆，故A*的秩为n；当A的秩为n-1时，根据秩的定义可知，A存在不为0的n-1阶余子式，故A*不等于0，又根据上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1阶余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩阵，秩也就是0。
特殊求法
当矩阵是大于等于二阶时：
主对角元素是将原矩阵该元素所在行列去掉再求行列式，非主对角元素是原矩阵该元素的共轭位置的元素去掉所在行列求行列式乘以，为该元素的共轭位置的元素的行和列的序号，序号从1开始。主对角元素实际上是非主对角元素的特殊情况。
三、A伴随矩阵的伴随矩阵怎么求？
设A是N阶可逆矩阵,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
利用逆矩阵已知，求伴随矩阵以及伴随矩阵的伴随矩阵的行列式。等于A矩阵的行列式的N-2次方与A矩阵的乘积。
四、a的伴随矩阵的伴随矩阵关系？
AA* = |A|E.
|A*| = |A|^(n-1)
当 r(A) = n 时, r(A*) = n
当 r(A) = n-1 时, r(A*) = 1
当 r(A) < n-1 时, r(A*) = 0
证明:
A*(A*)* = |A*|E
AA*(A*)* = |A*|A
|A| (A*)* = |A|^(n-1) A
所以, 当A可逆时, (A*)* = |A|^(n-2) A.
当A不可逆时, |A|=0
r(A) <= n-1.
r(A*)<= 1.
r((A*)*) = 0
即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A
五、伴随矩阵的伴随矩阵怎么算？
AA* = |A|E.|A*| = |A|^(n-1)当 r(A) = n 时, r(A*) = n当 r(A) = n-1 时, r(A*) = 1当 r(A) < n-1 时, r(A*) = 0证明:A*(A*)* = |A*|EAA*(A*)* = |A*|A|A| (A*)* = |A|^(n-1) A所以, 当A可逆时, (A*)* = |A|^(n-2) A.当A不可逆时, |A|=0r(A) <= n-1.r(A*)<= 1.r((A*)*) = 0即有 (A*)* = 0 = |A|^(n-2) A
六、a的伴随矩阵的伴随矩阵等于？
用代数余子式或者公式A的伴随矩阵=|A|*A^-1
A^*=
1 -2 7
0 1 -2
0 0 1
首先介绍 “代数余子式” 这个概念：
设 D 是一个n阶行列式,aij （i、j 为下角标）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列划去后,剩下的 n-1 阶行列式叫做元素 aij 的“余子式”,记作 Mij.把 Aij = (-1)^(i+j) *
Mij 称作元素 aij 的“代数余子式”.（符号 ^ 表示乘方运
七、a乘a的伴随和a的伴随乘a？
矩阵A乘A伴随矩阵等于A的行列式乘单位矩阵
八、a的伴随矩阵的伴随矩阵是a吗？
A**≠A
因为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的伴随矩阵的伴随矩阵等于什么？
等于A的行列式的n-2次方再乘以A，可以有概念推导出来。
当A的秩为n时，A可逆，A*也可逆，故A*的秩为n；当A的秩为n-1时，根据秩的定义可知，A存在不为0的n-1阶余子式，故A*不等于0，又根据上述公式AA*=0而A的秩小于n-1可知A的任意n-1阶余子式都是0，A*的所有元素都是0，是0矩阵，秩也就是0。
在线性代数中，一个方形矩阵的伴随矩阵是一个类似于逆矩阵的概念。如果二维矩阵可逆，那么它的逆矩阵和它的伴随矩阵之间只差一个系数，对多维矩阵也存在这个规律。然而，伴随矩阵对不可逆的矩阵也有定义，并且不需要用到除法。
矩阵论始于凯莱，在十九世纪下半叶，因若当的工作而达到了它的顶点。1888年，皮亚诺以公理的方式定义了有限维或无限维线性空间。托普利茨将线性代数的主要定理推广到任意体（domain）上的最一般的向量空间中。线性映射的概念在大多数情况下能够摆脱矩阵计算而不依赖于基的选择。
十、a的伴随矩阵乘以b的伴随矩阵？
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)就可以得到结论
不可逆的矩阵有多种证明方法，对于复矩阵而言比较快的办法是直接对可逆矩阵取极限
