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4.1 向量的类型 4.2 向量及其线性组合 4.3 向量组的线性相关性 4.4 从向量空间看线性方程组的解 4.5 用MATLAB解线性方程组综述 4.6.1 减肥配方的实现 4.6.2 三维空间中的平面方程 4.6.3 价格平衡模型 4.6.4 混凝土配料中的应用
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9.1 平面上线性变换的几何意义 9.2 二维矩阵特征值的几何意义 9.3 空间线性变换的几何意义 9.4 基变换与坐标变换 9.5 对称矩阵与二次型主轴 9.6.1 人口迁徙模型 9.6.2 产品成本的计算 9.6.3 情报检索模型
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• 1.1 概述 • 1.2 二、三元线性方程组解的几何意义 • 1.3 高斯消元法与阶梯形方程组 • 1.4 矩阵及矩阵的初等变换 • 1.5 行阶梯形矩阵的用途 • 1.6 应用实例
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1、矩阵的定义 形数表,称为数域F中的一个m×n矩阵. 由数域F中的m×n个数 排成的m行n列的矩 ij a
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§1 引言 §2 泰勒级数法(Taylor Series Method) §3 基于数值微分公式的方法 §4 龙格-库塔法(Runge-Kutta Method) §5 线性多步法(Linear Multi-step Method)
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§1 不等距节点下的牛顿基本差商公式 §2 等距节点下的牛顿基本差商公式 §3 拉格朗日插值公式 §4 等距节点下的分段插值公式 §5 插值公式的唯一性及应用 §6 反插值
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1、什么是线性空间? 设V是一非空集合,P是一个数域在V中定义加法 v=a+B;在V与P之间定义数量乘法:δ=ka.如果 加法与数量乘法满足
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§1 绪论 §2 数值计算中的误差与算法稳定性 §3 计数与数值 §4 舍入方法与有效数字 §5 算术运算中的误差 §6 算法举例
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一、线性方程组有解的判定条件 问题:如何利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩, 讨论线性方程组Ax=b的解. 定理1n元齐次线 Amxnx性方程组=0有非零解 mxn 的充分必要条件是系数矩阵的秩R(A)
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一、线性相关性的概念 定义3给定向量组A:a1,a2,…,am,如果存在不 全为零的数k,k2,k使 1,2,,m ka1+k2a2+…+kmam=0 则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关 注意1.若a1,a2,,an线性无关,则只有当 1=…=n=0时,才有 a1+2a2+…+nan=0成立
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