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深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,线性代数)第3讲 第二章矩阵
文档格式:PPT 文档大小:213.5KB 文档页数:39
在实际应用中计算机采用的解线性方程组并 不用克莱姆法则,而是采用高斯消元法。 高斯消元法其实就是中学里学的加减消元法 的推广,现在我们将其用在m个方程n个未知 元的一般情况。 消元法的基本思想是通过消元变形把方程组 化成容易求解的同解方程组
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)工程数学第4讲 基本定理的推广
文档格式:PPT 文档大小:543KB 文档页数:55
定理中的曲线C可以不是简单曲线. 此定理成立的条件之一是曲线C要属于区域 B. 如果曲线C是B的边界,函数f(z)在B内与C上解 析,即在闭区域B+C上解析,甚至f(z)在B内解 析,在闭区域B+C上连续,则f(z)在边界上的积 分仍然有
西北工业大学:《材料力学》课程电子教案(PPT教学课件)第六章 弯曲应力
文档格式:PPT 文档大小:2.52MB 文档页数:44
第六章弯曲应力 6-1纯弯曲时梁的正应力 6-2正应力公式的推广强度条件 6-3矩形截面梁的切应力 6-4常见截面梁的最大切应力 6-6弯曲切应力的强度校核 6-6变截面梁等强度梁组合梁的计算 6-7提高梁强度的主要措施
上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT讲稿)第三章 多维随机变量及其分布(3.3)随机变量的独立性
文档格式:PPS 文档大小:298.5KB 文档页数:19
3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何实数x,y都有则称r.v.X和Y相互独立
同济大学:《高等数学》课程电子教案(PPT课件讲稿)第九章 二重积分(9.6)重积分应用
文档格式:PPT 文档大小:569.5KB 文档页数:30
重积分的应用 把定积分的元素法推广到二重积分的应用中 若要计算的某个量U对于闭区域D具有可加性 (即当闭区域D分成许多小闭区域时,所求量U相应 地分成许多部分量,且U等于部分量之和),并且 在闭区域D内任取一个直径很小的闭区域do时, 相应地部分量可近似地表示为f(x,y)do的形式, 其中(x,y)在do内.这个f(x,y)do称为所求量U 的元素,记为dU,所求量的积分表达式为
《线性代数》课程教学资源(文本资料)第三章 线性方程组 §2 向量的线性关系
文档格式:DOC 文档大小:428KB 文档页数:6
2向量的线性关系 一.概念 为了进一步研究线性方程组的有解性和工程技术实际问题以及理论的需要,我们在本 节研究向量的概念及其线性关系。 在向量代数一章里,我们已经知道,空间向量(向径)OM={x,y,z}(其中M (x,y,z))与有序三数组一一对应。将此推广到一般n元有序数组得到n维向量的概 念
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第六章 带度量的线性空间(6.3)酉空间(1/2)
文档格式:DOC 文档大小:194KB 文档页数:3
设V是复线性空间.V×V上的一个函数,如果满足 (i)(·,·)对第一个变量是线性的 (i)(a,B)=(B (ii1)ya∈V,(a,a)≥0,且(a,a)=0分a=0 则称(a,B)为向量a,B的内积,具有内积的复线性空间称为酉空间(欧氏空间在复线性 空间上的推广)
中国科学技术大学:《线性代数》课程教学资源(电子教案)第一章 线性方程组的解法
文档格式:DOC 文档大小:35.5KB 文档页数:5
线性方程组就是一次方程组。 先来分析中学数学怎样解二元一次方程组。看它的原理和方法是否可以推广到一般的多元一次 方程组
浙江大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(电子讲义,第三版)第二讲 概率的定义和古典概型
文档格式:DOC 文档大小:181KB 文档页数:5
一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广
《高等数学》课程教学资源:第九章 重积分(9.6)重积分应用
文档格式:PPT 文档大小:569.5KB 文档页数:30
重积分的应用 把定积分的元素法推广到二重积分的应用中 若要计算的某个量U对于闭区域D具有可加性 (即当闭区域D分成许多小闭区域时,所求量U相应 地分成许多部分量,且U等于部分量之和),并且 在闭区域D内任取一个直径很小的闭区域do时, 相应地部分量可近似地表示为f(x,y)do的形式, 其中(x,y)在do内.这个f(x,y)do称为所求量U 的元素,记为dU,所求量的积分表达式为
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