第一节 向量组的线性相关与线性无关 第二节 向量组的秩 第三节 向量空间 第四节 线性方程组解的结构 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换

一、向量的数量积 二、向量的向量积 三、向量的混合积

第三节向量的坐标 1.向量在轴上的投影与投影定理 2.向量在坐标轴上的分向量与向量的坐标 3.内向量的模与方向余弦的坐标表示式

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

第1节 二维随机向量及其分布函数 第2节 二维离散型随机向量 第3节 二维连续型随机向量

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

2.1.4向量组的线性等价和集合上的等价关系 定义(线性等价)给定Km内的两个向量组

§1 空间向量及其线性运算 §2 空间直角坐标系与空间向量的坐标表示 §3 向量空间 §4 向量组的线性相关性 §5 向量空间的基与向量的坐标

一、最大线性无关向量组 定义5设有向量组A,如果在A中能选出个向量a1,a2,…,an,满足 (1)向量组A:a1,a2,…,a,线性无关; (2)向量组A中任意r+1个向量(如果A中有

特征值 一、基本要求 1.理解矩阵的特征值、特征向量的概念并掌握其求法; 2.了解相似矩阵的概念、性质及矩阵对角化的充要条件,会化矩阵为相似对角形 二、内容提要 1.特征值与特征向量 设A为n阶方阵,a为n维非零列向量,为一个数,使得则称为A的一个特征值,a为A对应于的一个特征向量 2.特征向量的性质 (1)对应于不同特征值的特征向量是线性无关的 (2)同一特征值的特征向量a1,a2,…,am的任意非零线性组合