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1 二分法求 f (x) = 0 的根原理:若 f C[a, b],且 f (a) · f (b) < 0,则 f 在 (a, b) 上必有一根
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1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy
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1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量 yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy 2.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2,,相应的左特征向量为yy2y ,右特征向量为xx2xn,并有y,x,=0(i≠),y,x,≠0.证明:矩阵
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一个化学反应系统中提出的刚性问题的例子 A,B,C是三个化学样本, Robertson反应如下:
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一、单步法的收敛性 在讨论收敛性之前,先介绍局部截断误差、整体 截断误差的定义及其他们之间的关系。求解初值问题∫y=f(x,y),a
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9.1 特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4 对分法 9.5 乘幂法 9.6 反幂法 9.7 QR方法
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上述初值问题的精确解是:是指数衰减的,并趋于稳态解
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1 幂迭代方法 2 反迭代方法 3 QR 迭代方法 4 带位移的隐式 QR 迭代 5 应用:多项式求根 ∗
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1 问题介绍 2 初等变换矩阵 3 QR分解 3.1 QR 分解的存在唯一性 3.2 基于 MGS 的 QR 分解 3.3 基于 Householder 变换的 QR 分解 3.4 列主元 QR 分解 3.5 基于 Givens 变换的 QR 分解 3.6 QR 分解的稳定性 ∗
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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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