工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

介绍 一、线性代数的重要目标是解线性方程组 二、而解线性方程组经常要用到行列式的概念 1.1n阶行列式的定义和性质

第三章线性方程组 在第一、二章中,我们曾经以行列式和逆阵为工具解决了一类线性方程组 的求解问题。本章将系统地解决一般线性方程组的求解问题。所用的工具是克 莱姆法则、初等变换、向量等

第一节 异方差的存在与检验 第二节 协方差为对角阵的广义线性模型 第三节 自相关线性模型 第四节 广义矩估计方法 (GMM) 第五节 协方差阵正定的广义线性模型 第六节 协方差阵半正定的广义线性模型

4.2.7线性空间关于一个子空间的同余关系 定义给定K上的线性空间V,M是V的子空间,设a是V的一个向量。如果V的 一个向量a'满足:a-a∈M,则称a'与a模M同余,记作a'=a(modM) 易见,同余关系是V上的一个等价关系

第一讲 向量组的线性相关性 第二讲 向量组的秩向量空间 第四讲 习题课 第三讲 线性方程组解的结构

ü线性规划模型与解的主要概念 ü线性规划的单纯形法，线性规划多解分析 ü线性规划应用——建模

• 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

本章介绍线性空间的基本概念与基本运算，介绍线性变换的基本概念以及线性变换的矩阵

2.1 线性表的定义和基本操作 2.2 线性表的顺序存储结构 2.3 线性表的链式存储结构 2.4 线性表的应用举例