7.传递函数矩阵的矩阵分式描述 一、基本概念MFD的次数定义为其“分母矩阵”的行列式的次数。若N(s)-(s)为G(s)的一个右MFD,即G(s)=N(s)D-(s)则N(s)W(s)[D(s)W(s)也是G(s)的一个右MFD因此,一个已知的G(s),其MFD表达不唯一,其次数也不唯一

对偶的定义 对偶问题的性质 原始对偶关系 n目标函数值之间的关系 n最优解之间的互补松弛关系 n最优解的Kuhn-Tucker条件 对偶可行基对偶单纯形法 对偶的经济解释

多元函数 定义 11.2.1 设 D 是 n R 上的点集，D 到 R 的映射 f : D → R ， x 6 z 称为 n 元函数，记为 z f = ( ) x 。这时，D 称为 f 的定义域， f ( ) D = { R | ( ), } z zf ∈ = ∈ xx D 称为 f 的值域，Γ= 1 {(,) R | ( ), } n z zf + x x ∈= ∈x D 称为 f 的图像

第一章n阶行列式 1.2排列及其逆序数 1.排列:n个依次排列的元素 例如,自然数1,2,3,4构成的不同排列有4!=24种

第四章空间力系 4.1已知F1=100N,F2=300N,F3=200N,作用位 置及尺寸如图(a)所示; 求力系向O点简化的结果

第三章极限与函数的连续性 §1极限问题的提出 -(t+h)--gt2 (Newton) 1 2 -=gt+gh 然后令h=0,先h≠0,后h=0 (Cauchy) §2数列的极限 Def1.定义域为自然数的函数称为数列,记为{xn}xn=f(n)n∈N

3.1停时(可选时) 设(Q,F,P)为基本概率空间,参数集T或为R=[0∞)或为Z+={012}, 令,t∈T为一簇上升的o-域,即对一切s,t∈T,s<,7ccF 定义3.1.1:取值于R=RU{+∞}或Z=Z+∞}上的随机变量称为(相对 于-域F)停时(可选时)(stopping time or optional time),如果对每个 t∈R,{w:t(w)≤t}={st}e,(或者对每个n∈,≤n}n) 对于离散时间的停时有另外一个刻划:为停时若对每个

第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)

定义 2 所谓数域 P 上一个 n 维向量就是由数域 P 中 n 个数组成的有序数组

上一节定理1说明,n阶矩阵A与对角阵相似的 充要条件是A有n个线性无关的特征向量。本节 说明当只有m(m