2005—2006学年第一学期线性代数试题及答案 一、填空题:(每小题4分共32分。力学、包装、材料、测控、生医、自动、物流、电力、热工、交通专业做第1—8小题,其他各专业做第1,4—7及911小题) 1.设行列式D0-700,则第4行各元素余子式之和的值为28

3.6可逆矩阵 定义6.1设A是一个n阶矩阵若有阶矩阵B 使得AB=BA=,则称A是一个可逆矩阵(非奇 工异矩阵、非退化矩阵),并称B是A的一个逆. 例如,设

定义3.1设D是一个n阶行列式在D中 任意选定k个行,k个列(1≤k≤n) （ 1)这些行、列相交处的元素按其原有的 工 相对位置就构成一个k阶行列式M, 称为D的一个k阶子式; （2)这些行、列以外的元素按其原有的相 对位置就构成一个n-k阶行列式M 称为M的余子式;记为M

在第五章里介绍了一个或两个样本平均数的假设测验方法,即t测验或u测验的方法 但在农业科学试验中,更多见的是研究多个样本(处理)之间的差异。当对多个平均数作 差异显著性测验时,如果采用t测验或u测验的方法分别作出测验存在着以下三个缺陷。首 先,对于一个多样本资料采用两两平均数间分别作差异显著性测验非常麻烦,会使统计工 作量加大

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

1.了解计算机通信中信息、数据与信号的基本概念, 以及数据通信系统的基本结构; 2.掌握基带、频带和宽带传输的定义和适用场合。 3.掌握串行与并行通信,单工半双工与全双工通信 4.掌握数据传输速率的定义,掌握误码率的定义; 5.了解异步传输与同步传输方式; 6.掌握模拟数据编码与数字数据编码的基本原理; 7.了解多路复用技术的分类,掌握FDM、WDM、TDM CDM的基本工作原理; 8.了解数据通信中差错产生的原因与差错类型;

理论力学 材料力学 弹性力学 工程材料 工程传热学 工程力学 工程热力学 工程制图 互换性与测量技术基础 机械工程图学 机械设计 机械原理 控制工程基础 理论力学 流体力学 热工学基础 运筹学 动力机械制造工艺学 复合材料力学 工程测试技术 工程统计学 管理信息系统 机械制造技术 机械制造装备 基础工业工程 内燃机学 能源与动力设备 汽车电子技术 汽车构造及发动机原理 汽车理论 汽车设计 汽车制造工艺 燃烧学 热工测试技术 人因工程 生产管理学 生产系统建模与仿真 实验力学 微机原理 系统工程 液压与气压传动 有限元法 振动理论 质量管理与可靠性 板壳理论 车身结构与设计 车身制造工艺学 成本控制 传感与测试技术 弹塑性力学与有限元法 弹性力学及有限元基础 电动车辆设计 电动车辆原理与构造 电动汽车动力电池技术 电驱动及控制技术 动力总成匹配技术 断裂力学 发动机电子控制 发动机实验学 发动机性能数值式开发技术 钢筋混凝土结构设计基础及 CAE 分析 高等固体力学 高效磨削工艺及装备 工程机械设计基础 工程机械液压与液力传动 工程经济学 工程优化设计 工程中的数值方法 工业网络原理及应用 换热器原理与设备 机电传动与控制 机电系统建模与仿真 机器人控制技术 机器人学 机械CAD技术 机械CAM技术 机械创新设计 机械工程导论 机械可靠性设计 机械系统运动学与动力学仿真分析 机械振动学 机械制造技术 计算方法 计算机控制技术 结构力学 金属塑性成形原理 精密与超精密加工 力学进展 两相流体动力学 流体输送力学 模具设计与制造工艺 摩擦学原理及应用 能源经济学 能源与动力专业导论 汽车NVH技术 汽车安全仿真理论与方法 汽车安全技术 前沿设计技术概论 热动力设备排放污染及控制 热工自动控制系统 人工智能 人体损伤生物力学 设施规划与物流分析 生产管理学 生物力学导论 生物力学与生物流变学 数据库原理及应用 数控技术 塑性力学 太阳能利用技术

数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计

就随机现象而言,仅仅知道可能发生哪些事件是不够 的,更重要的是对事件发生的可能性做出定量的描述.这 工就涉及到一个概念一事件的概率Probability).直观 地说,个事件的概率(记为)就是能刻画该事件发生的 可能性大小的一个数值.因此,凭直觉我们可以说,在掷 一枚硬币的试验中“出现数字面”的概率为,而在掷一颗 骰子的试验中“出现‘1’点”的概率为.但是,对一般 的事件而言,单凭直觉来确定其发生的概率显然是行不通 的,必须从客观的本质特征上寻求概率的界定方法那么 ,概率有客观性吗?数学上如何定义呢?下面,我们将逐 工步明确这些问题

从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察