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第二章矩阵 基本要求:理解矩阵的概念,熟练掌握矩阵的运算,理解逆矩阵并会求逆 矩阵,了解分块矩阵 矩阵是线性代数中重要的工具,我们先从线性方程组引出矩阵
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基本要求:理解矩阵的概念,熟练掌握矩阵的运算,理解逆矩阵并会求逆矩阵,了解分块矩阵。 矩阵是线性代数中重要的工具,我们先从线性方程组引出矩阵。 §1 矩阵的概念 §2 矩阵的运算
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第一章 矩阵及其应用 第二章 行列式 第三章 矩阵的秩与线性方程组 第4章 向量空间 第5章 相似矩阵 第6章 二次型
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线性空间是数学中最基本的概念之一.线性空间理论不仅是高等代数的核心,而且广泛渗透到各自然 科学,工程技术,经济管理科学中,因而线性空间理论既是现代数学的支柱又是应用广泛的理论 线性空间又叫向量空间,在一定意义上说,线性空间是几何学特别是解析几何学的推广与升华.解析 几何学为抽象的线性空间提供了一个具体,生动,有血有肉的模型.而线性空间则是解析几何的灵魂
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3.5.1 向量空间与子空间 3.5.2 向量空间的基与维数
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4 奇异值分解 4.1 奇异值,奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD:图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD:图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration
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6.1线性空间的定义与性质 定义1设V是一个非空集合,R为实数域,如果对任 意两个元素a,∈,总有唯一的一个元素γ∈V与 之对应,称为a,B的和,记作y=a+B;对于任一 个数k∈R与任一个元素a∈V,总有唯一的一个元 素δ∈V与之对应,称为k与a的积,记为δ=ka; 两种运算满足以下八条运算规律
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利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩可方便地 数讨论线性方程组Ax=b的解其结论是: 定理2n元齐次线性方程组Amnx=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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一、齐次线性方程组 例1设A为n阶矩阵,证明 R(A)=R(). 证明由于若Ax=0,有AAx=0,这说明凡是 Ax=0的解必为AAx=0的解。 另一方面,若AAx=0,我们记Ax=y,则有 yy=x'a'ax=x(a'Ax)=0,则y=0,亦 即Ax=0.这说明凡是AAx=0的解必为Ax=0的 解。故A'Ax=0与Ax=0的同解。当两齐次线性 方程组同解,意味着它们的基础解系包含的向 量个数相等,亦即有: n-R(A)=n-R(A'A) 所以R(A)=R(A'a)
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定义1设a1,a2,…,am,β是一组n维 向量,若存在m个实数k1,k2,…km使得 β=ka1+k2a2++kmam,则称β可以 由a1,a2,…,an线性表示( linear representation).或称a1,a2,…,an线性 表示(linear generate) 例如:a1=(1,2,0)T,a2=(1,0,3)T,a3= (3,4,3)T,则a3=2a1+a2,即存在实数k =2,k2=1使得a3=ka1+k2a2,故a3可以 由a1,a2线性表示。(大家想一想,这里的常 数k1=2,k2=1是怎么求出来的?)
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