第8章图 8-1画出1个顶点、2个顶点、3个顶点、4个顶点和5个顶点的无向完全图。试证明在n个顶点的无向 完全图中,边的条数为n(n-1)2

5-1 已知 A[n]为整数数组，试写出实现下列运算的递归算法： (1) 求数组 A 中的最大整数。 (2) 求 n 个整数的和。 (3) 求 n 个整数的平均值

3.8矩阵的秩数 定义8.1设A是任意矩阵若A=0,则 说A的秩数为0;若A≠0,则A的非零子式的 最高阶数就称为A的秩数,记为秩A 显然对于任意的mxn矩阵A,均有 秩A≤min{m,n}.当秩A=min{m,n}时,称 是满秩矩阵;特别地,当秩A=m时,称之 为行满秩的;当秩A=n时,称之为列满秩的

电机转速公式: n=（1-s）n0=60（1-s）f /p 其中 s—转差率； n0—同步转速；

第四章向量组的线性相关性 4.1向量及其运算 1.向量:n个数a1,a2,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,an), 称为n维行向量 a称为向量a的第i个分量 a;∈R称a为实向量(下面主要讨论实向量) a∈C称a为复向量 零向量:θ=(0,0,…,0) 负向量:(-a)=(-a1,-a2,…,-an) 2.线性运算:a=(a1,a2,,an),B=(b1,b2,bn) 相等:若a1=b(i=1,2,,n),称a=B. 加法:a+B=(a1+b1,a2+b2,,an+bn) 数乘:ka=(ka1,ka2,,kan)

1 The eigenvalue distribution function For an N × N matrix AN , the eigenvalue distribution function 1 (e.d.f.) F AN (x) is defined as F AN (x) = Number of eigenvalues of AN ≤ x . (1) N As defined, the e.d.f. is right continuous and possibly atomic i.e. with step discontinuities at discrete points. In practical terms, the derivative of (1), referred to as the (eigenvalue) level density, is simply the

第2章线性表 要求: 1、掌握线性表的逻辑结构; 2、线性表的顺序存储表示及其算法; 3、线性表的链式存储表示及其算法 教材习题参考解答: 2.1略 2.2(1)n/2与(n-1)/2n (2)也(一定)不一定 (3)L->next上一元素结点的指针域指示

一、基本概念 (1)独立增量过程 定义:设{X(t),t∈T}是一随机过程,如果对于任意的 t2<…