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线性代数课程介绍 (Introduction to Linear Algebra) 什么是线性代数 向量 (Vectors) 向量加法和数乘 向量长度和点积 矩阵 解线性方程组 (I)(Solving Linear Equations(I)) 线性方程组 解线性方程组的矩阵表示 矩阵 (Matrices) 矩阵的运算 分块矩阵 逆矩阵 转置矩阵和置换矩阵
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第一节 矩阵与向量的概念 第二节 矩阵的运算 第三节 几种特殊矩阵 第四节 矩阵的秩与初等变换 第五节 可逆矩阵 第六节 矩阵的分块运算
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3.4齐次线性方程组有非零解的条件及解的结构对于以mxn矩阵A为系数矩阵的齐次线性方程 组 AX-0 (3.15) 如果把A按列分块为A=[a1,a2an,它就可以 表示为向量等式 (3.16) 因此,(3.15)有非零解的充分必要条件是 a12,…a线性相关, 秩(A)=秩{a1,a2an}
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第一章 行列式 第一节 n阶行列式的定义 第二节 行列式的性质 第三节 行列式按行(列)展开定理 第四节 克莱姆法则 第二章 矩阵 §2.1 矩阵的基本概念 §2.2 矩阵的基本运算 §2.3 分块矩阵 §2.4 初等变换与初等矩阵 §2.5 方阵的逆矩阵 §2.6 方阵的行列式 §2.7 矩阵的秩
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第一章 行列式 §1.1 行列式的概念 §1.2 行列式的性质 §1.3 行列式的展开计算 §1.4 Cramer 法则 第二章 矩阵运算 §2.1 矩阵的概念 §2.2 矩阵的线性运算及乘法运算 §2.3 转置矩阵及方阵的行列式 §2.4 方阵的逆矩阵 §2.5 分块矩阵 第三章 初等变换与线性方程组 §3.1 初等变换化简矩阵 §3.2 初等矩阵 §3.3 矩阵的秩 §3.4 求解线性方程组——Gauss 消元法 第四章 向量组的线性相关性 §4.1 向量组的线性相关性 §4.2 向量组的极大线性无关组及秩 §4.3 向量空间介绍 §4.4 线性方程组的解的结构 第五章 特征问题及二次型 §5.1 方矩阵的特征值与特征向量 §5.2 方阵 A 相似于对角矩阵 §5.3 二次型的标准形 §5.4 正交变换化二次型为标准形 §5.5 二次型正定性
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鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术各自的局限性,将Lorenz混沌系统与数字图像置乱技术相结合,设计了一种基于三维混沌系统的数字图像加密算法.首先,对系统输出的实数值混沌序列进行预处理;其次,以此实数值混沌序列直接构造图像置乱索引矩阵;最后,以8×8块为单位实现数字图像的空域加密.分析与仿真结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有更强的伪随机特性,更理想的相关特性;三维混沌系统有更大的密钥空间,使算法具有很强的抗破译性和抗攻击性;系统三维输出的同时利用,可实现三个或多幅图像的并行加密,提高了算法的加密效率
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