2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式

定义设A是数域K上一个n阶方阵,g(x)是K上一个m次多项式.如果g(A)=0,则g(x) 称为方阵A的一个化零多项式 Hamilton-Cayley-定理设A是数域K上的n阶方阵,f是A的特征多项式,则f(A)=0. 证明A在C内相 Jordan似于形矩阵J,即有c上可逆阵T使TAT=J显然对任意正 整数k

1.x-y数据存在 finalprojectdata.txt文件中。确定拟合该数据的最低阶多项式。提示:调用 polyfit函数 2.确定拟合的最低阶多项式分别在x=3.5,x=.2.和x=11.1处的值(精确到小数点3位)。提示:调用 polyval函数 3.绘出x-y数据以及拟合的最低阶多项式确定的函数在区间010]上曲线图(加标注加以区分数据)

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1 证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0 在C内有非零解向量 ( a:a 显然Aa=a=a'a'=a'a'a==a'aa=aa=aa=1从而 入|=1 推论正交矩阵的特征值只能是±1 命题设A是n维欧氏空间V上的正交变换,若A的特征多项式有一个根=e

第一讲 带余除法.1 第二讲 不可约多项式.5 第三讲 互素与不可约、分解.9 第四讲 多项式的根.13 第五讲 典型行列式.17 第六讲 循环行列式.21 第七讲 特殊行列式方法.26 第八讲 解线性方程组.31 第九讲 分块矩阵与求秩.36 第十讲 矩阵的分解与求逆.40 第十一讲 广义逆与特殊矩阵对关系.45 第十二讲 特征值、对角线与最小多项式.51 第十三讲 向量的线性相关与自由度.56 第十四讲 双线性型与正定二次型.61 第十五讲 线性空间及其几何背景.66 第十六讲 欧氏空间和正交变换的意义.71 第十七讲 线性变换的核与象.76 第十八讲 线性变换的特征与不变子空间.81

一、两个多项式的最大公因式 定义1:f(x),g(x),h(x)∈F[x] 若h(x)g(x)hx)f(x) 则h(x)是f(x),g(x)的一个公因式。 例如h=x-1是f=x3-x,g=x3-x2-x+1 的一个公因式

一、最小多项式的定义 二、最小多项式的基本性质

 多项式转化为符号表达式：poly2sym  四则运算：conv、deconv  导数与积分：ployder、polyint  求值与零点：polyval、polyvalm、roots、poly  多项式运算  代数方程求解  线性方程组数值求解：linsolve  非线性方程数值求解：fzero  非线性方程符号求解：solve

循环码的定义 循环码的生成多项式和校验多项式 循环码的生成矩阵和校验矩阵 循环码的系统码形式 特殊的循环码 循环码的编码电路 用生成多项式的根定义循环码 BCH码 RS码 一般译码原理 捕错译码 大数逻辑译码 仿真流程及Gaussian噪声的产生

 7.3 线性分组码 7.3.1 一般概念 7.3.2 一致监督方程和一致监督矩阵 7.3.3 线性分组码的生成矩阵 7.3.4 线性分组码的编码 7.3.5 线性分组码的最小距离、检错和纠错能力 7.3.6 线性分组码的译码 7.3.7 线性分组码的性能 7.3.8 汉明码 7.3.9 由已知码构造新码的方法 7.3.10 GSM 的信道编码总体方案 7.3.11 线性分组码的码限  7.4 循环码 7.4.1 循环码的多项式描述 7.4.2 循环码的生成多项式 7.4.3 系统循环码 7.4.4 多项式运算电路