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一、n维向量 1、定义n个数a1,a2,…,an组成的有序数组a=(a1a2…an)称为一个n维向量,其中a称为第i个分量(坐标).n维向量写成一行称为行向量,记作a,Bn维向量写成一列称为列向量,记作a,B
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问题:如何利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩, 讨论线性方程组Ax=b的解 定理1n元齐次线性方程组Amxx=0有非零解 的充分必要条件是系数矩阵的秩R(4)
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1.液体的表面自由能Y可以表示为 (A)(a H/a) T.p, n (B)( F/a A) T, p, n (C) (a U/aA S, V, n (1) (a G/a).,n
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若首项系数an≠0的n次多项式 0n(x),满足 ≠k (0,9)=p(x),(x)(x)dx 2k=0,12…) 就称多项式序列9,1,…n,在 [a,b上带权p(x)正交,并称o,(x) 是[a,b上带权(x)的n次正交多项 式。 构造正交多项式的格拉姆一施密 特( Gram-Schmidt)方法 定理:按以下方式定义的多
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一、逆幂法分析 设n阶实方阵A有n个线性无关的特征向量u12…n 相应的特征值分别为,2…n,并按其绝对值的大小排列 即 则由A1=u,可得Au1=u,即A的逆矩阵A的特征值为
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【例4-15】下面的程序段是根据考试成绩的等级输出五分制分数,其流程图见图4-17 caseA' printi(\85~100优秀n\), caseS': print(\70-84良好n\) caseC: printf(\60-69合格n\) printf(\60以下不及格ln\) default: printf\输入有误!n\)
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一、基本概念 1.设闭区间[ab]内有n-1个点,依次为 a= x
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Discrete-Time Signals: Time-Domain Representation Signals are represented as sequences of numbers, called samples Sample value of a typical signal or sequence denoted as x[n] with n being an integer in the range-∞≤n≤∞ ·x[n] defined only for integer values of and undefined for non-integer values
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直接法得到的解是理论上准确的,但是我们可以看得出,它们的计算量都是n3 数量级,存储量为η2量级,这在n比较小的时候还比较合适(n<400),但是对于现 在的很多实际问题,往往要我们求解很大的n的矩阵,而且这些矩阵往往是系数矩阵 就是这些矩阵含有大量的0元素。对于这类的矩阵,在用直接法时就会耗费大量的时 间和存储单元。因此我们有必要引入一类新的方法:迭代法
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随机游走也是一种基于运用[0,1]区间的均匀分布随机数序 列来进行的计算。 醉汉行走问题 醉汉开始从一根电线杆的位量出发(其坐标为x=0,x坐标 向右为正,向左为负),假定醉汉的步长为1,他走的每一步的 取向是随机的,与前一步的方向无关如果醉汉在每个时间间 隔内向右行走的一步的几率为p,则向左走一步的几率为q=-po 我们记录醉汉向右走了n步,向左走了n步,即总共走了N=ng+n1 步
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