3.3.2 线性相关性的判定（续）1.线性相关 2.线性无关 3.截短向量 4.接长向量

1.n维向量 2.线性组合 3.线性表示

空间为体,矩阵为用分为研究对象---几何，线性空间(向量)，研究工具---代数，矩阵运算 ，向量(问题)- modeling→矩阵语言描述 →矩阵运算解决→向量(解答) 与微积分的关系: 非线性一微积分→线性一线性代数→

❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型

一、向量范数/ vector norms 定义R空间的向量范数‖·‖对任意元,满足下列条件: (1)‖x|≥0;‖x‖=0令x=0(正定性/ positive definite*) (2)‖ax=|alx对任意a∈C(齐次性/ homogeneous+) (3)‖x+yS‖x+‖列(三角不等式/ triangle

一向量空间 二基维数和坐标 三向量的内积 四标准正交基 五线性无关组的正交化单位化

§3 矩阵的LU分解 ❖矩阵的LU分解 ❖对称矩阵的平方根法 ❖改进的平方根法 ❖解三对角方程组的追赶法 §4.向量和矩阵的范数及方程组的性态 ❖向量范数 ❖矩阵的范数 ❖方程组的性态及矩阵条件数

一般情况下,多个同步观测站之间的基线向量解算, 均可由基线解算软件自动完成。数据处理结果:观测 站之间的基线向量及其方差与协方差,或观测站在上 述坐标系中的坐标值及其方差与协方差。 当布设的GPS卫星网点数较多时,需在不同的时段, 按照预先设计的作业计划,依次进行观测。在这种情 况下,为了提高定位结果的可靠性,通常须将不同时 段观测的基线向量网连接成网,并通过观测量的整体 平差,以提高定位结果的精度。 整体平差的目的,在于消除图形闭合条件的不符值, 并建立网的基准

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

二、题型及方法 1.向量的运算及应用 2.求空间直线方程 3.求平面方程 4.求距离