复旦大学：《线性代数 Linear Algebra》课程教学资源（课件讲稿）欧式空间

《线性代数》课程教学资源（课件讲稿，B）第四章 特征值和特征向量_4.3 n维向量空间的正交性

西安电子科技大学：《线性代数实践及MATLAB入门》课程PPT教学课件（第二版）第八章 用向量空间解方程组

《线性代数》课程教学资源（讲稿B，高教版）第四章 特征值与特征向量 4-3 n维向量空间的正交性

微分方程→单输入、单输出线性定常系统状态空间方程→多变量系统,现代控制理论的数学描述方法两种表示方法可以互相转换

一、向量组的秩 二、判别准则 三、向量组与矩阵秩的关系 四、应用 五、向量空间的基与维数

针对局部切空间排列算法用于图像识别存在的问题,对邻域选取策略加以改进,提出了一种基于自适应邻域选取策略的局部切空间排列算法,并用于人耳图像特征的提取.实验结果表明:当姿态发生较大变化时,这种新的人耳识别方法能够取得明显优于传统线性方法的识别结果,是一种有效的多姿态识别方法

一、内容小结 1. 二次曲面与空间图形 2. 二次型及正定二次型

一、n维向量 二、n维向量的实际意义 三、向量空间

一、标准正交基 定义5欧氏空间V的一组非零的向量如果它们两两正交,就称为一个正交 向量组 按定义,由单个非零向量所成的向量组也是正交向量组 正交向量组是线性无关的这个结果说明,n维欧氏空间中,两两正交的非 零向量不能超过n个