第一节 线性映射 第二节 线性变换的运算 第三节 线性变换和矩阵 第四节 不变子空间 第五节 特征根和特征向量 第六节 可以对角化的矩阵

第一节 方阵的特征值与特征向量 第二节 相似矩阵 一、相似矩阵与相似变换的概念 二、相似矩阵与相似变换的性质 三、利用相似变换将方阵对角化 第三节 实对称矩阵的对角化 一、实对称矩阵的性质 对角化的方法 二、利用正交矩阵将实对称矩阵 第四节 二次型及其标准形 一、二次型及其标准形的概念 二、二次型的表示方法 三、二次型的矩阵及秩 四、化二次型为标准形的正交变换法 第五节 正定二次型与正定矩阵 一、惯性定理 二、正（负）定二次型的概念 三、正（负）定二次型的判别

《线性代数》课程教学资源（PPT课件讲稿）知识点例题讲解（行列式、矩阵的概念及运算、可逆矩阵的概念、逆矩阵的性质、线性相关性的概念、方阵的特征值与特征向量）

上海交通大学：《线性代数》课程教学资源（PPT课件讲稿）特征值与特征向量的概念与性质

7.1 幂法 7.2 Jacobi法 7.3 QR算法

南京大学：《数值计算方法》课程教学资源（PPT课件）第七章 矩阵特征值和特征向量的数值解法 7.3.2 矩阵的QR分解 7.3.3 QR算法

行列式的定义 用消元法解二元线性方程组 矩阵的概念及运算 可逆矩阵的概念 逆矩阵的性质 齐次线性方程组解的结构 方阵的特征值与特征向量

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

讨论了线性时不变奇异系统经纯状态反馈配置特征结构的问题.在系统是正则未及强能控的前提下,给出了可以配置给定特征结构的充分必要条件.由于采用了构造性方法的证明,当条件满足时,所需的反馈阵也是容易得到的.研究表明:可配置特征结构的\特征值-(广义)特征向量\对数不超过阵E的秩

本文在复模态理论基础上引入系统传递函数矩阵及其留数矩阵的概念,推证了传递函数矩阵展式,通过展式导出系统振动响应的实数表达式可用于计算具有重特征值的阻尼线性系统振动响应,从而解决了涉及重特征值的振动求解问题,文中对特征值、特征向量及留数矩阵做了探讨,并给出了算例