如上面的讨论中看到的,一般的方阵不一定可对角化, 但对于在应用中常常遇到的实对称矩阵(满足A'=A 的实矩阵),不仅一定可以对角化,而且解决起来 要简便得多,这是由实对称矩阵的特征值和特征向 量的特性所决定的。 定理1实对称矩阵的特征值为实数。 设复数为实对称矩阵A的特征值,复向量x为对应的 特征向量,即Ax=λx,x≠0

3.4转置以及特殊矩阵 定义4.1设A=(an),把A的行写成列而得的 mxn nxm矩阵称为A的转置矩阵,记为AT,即

含参变量常义积分的定义 设f(x,y)是定义在闭矩形[a,b]x[c,d]上的连续函数,对于任意固 定的y∈[c,d],f(x,y)是[a,b]上关于x的一元连续函数,因此它在[a,b 上的积分存在,且积分值∫f(xy)dx由y唯一确定。也就是说, I(y)= f(x, y)dx,[c,d] 确定了一个关于y的一元函数

一、单项选择题:(1Ala,1Bb,1Clc) 4.1.1(单项选择题)函数y=x-ex的单调增加区间是()(难度A水平a)A.(-∞0)B.(0+∞)C.(-∞1)d.(1+∞) 4.1.2(单项选择题)已知y=x-2√x只有一个驻点x=1,则函数在[0.4]上的

一.矩阵的线性运算 1.矩阵的加法运算 加法定义:有mxn矩阵A=(a)和B=(b),那么矩阵C,为A和B的和

对应特征值礼=-1只有1个线性无关的特征向量,而特征方程的基础解系为5,全体特征向量为x=k1l1(k1≠0)例9设方阵A的特征值A1≠2,对应的特征向量分别为x1,x2,证明: (1)x1-x2不是A的特征向量;

一、判断题(在括号内划“√”或“×”) （ ）1、联结词集合{↓，﹁}是联结词全功能集。 （ ）2、x F(x) →y F(y)是永真式。 （ ）3、 “x+4>0”是简单命题。 （ ）4、集合 A, B，若 A – B＝Φ，则 B＝A。 （ ）5、若 R 为具有自反性的二元关系，则 R 的逆关系也具有自反性

1 A Brief Review of Matrices and Vectors 1.1 Matrices 1.2 Vectors and Vector Spaces 1.3 Eigenvalues and Eigenvectors 2 A Brief Review of Probability and Random Variables 2.1 Sets and Set Operations 2.2 Relative Frequency and Probability 2.3 Random Variables 2.4 Expected Value and Moments 2.5 The Gaussian Probability Density Function 2.6 Several Random Variables 2.7 The Multivariate Gaussian Density 2.8 Linear Transformations of Random Vectors 3 A Brief Overview of Linear Systems 3.1 Introductory De®nitions 3.2 Linear System Characterization-Convolution

Introduction [Again, by and large, I will follow OR, Chap. 8, so I will keep these notes to a minimum. Review of key definitions Recall our three payoff aggregation criteria: discounting, i.e (u2)≥1>(2 (also recall that the payoff profile corresponding to a stream (ut)is taken to be(1 8)2t18t-u(a)); limit of means

报童每天清晨从报社购进报纸零售,晚上将没有售 完的报纸退回.问题:如果购进得太多,就可能会在晚 上因退回太多的报纸而赔钱太多;当然,购进得太少, 那也挣不了多少钱.购进多少才合适呢? 设报纸每天的进价为b,零售价为a,退回价为c,显然 a>b>c. 也就是说卖出一份报纸挣a-b,退回一份报纸赔 b-c. 由于每天的报纸的需求量为随机变量.设该报童的 销售范围内每天的报纸的需求量为r分的概率为f(r) . 模型的假设和记号: