Lagrange 乘数法 在考虑函数的极值或最值问题时，经常需要对函数的自变量附加 一定的条件。例如，求原点到直线 ⎩⎨⎧ =++ =++ 632 ,1zyx zyx 的距离，就是在限制条件 + + zyx = 1和 + + zyx = 632 的情况下，计算函 数 222 ),,( ++= zyxzyxf 的最小值

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将分块乘法与初等变换结合就成为矩阵运算中极端重要的手段

一、可逆矩阵的概念 在§2 我们看到，矩阵与复数相仿，有加、减、乘三种运算.矩阵的乘法是否 也和复数一样有逆运算呢？这就是本节所要讨论的问题. 这一节矩阵，如不特别声明，都是 nn 矩阵

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现在来定义矩阵的运算，它们可以认为是矩阵之间一些最基本的关系.下面 要定义矩阵的加法、乘法、矩阵与数的乘法以及矩阵的转置. 为了确定起见，我们取定一个数域，以下所讨论的矩阵全是由数域中的数组 成的

在一元多项式环中，可以作加、减、乘三种运算，但是乘法的逆运算—除法 —并不是普遍可以做的.因之整除就成了两个多项式之间的一种特殊的关系

熟练掌握公共交通场所礼仪（包括行路礼仪、 行车礼仪、乘车礼仪、乘坐自动扶梯和电梯礼仪）和公共文化场所礼仪（包括博物馆、艺术厅礼仪，影剧院礼仪，体育场礼仪）。 掌握商业、娱乐、餐饮、住宿场所礼仪和公共医疗卫生场所礼仪。 了解互联网交际礼仪（包括E-mail礼仪、聊天室礼仪、浏览网站礼仪）

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

1．用 n 次多项式作最小二乘拟合