5.1 方阵的特征值与特征向量 5.2 相似矩阵 5.3 向量的内积、正交化方法 5.4 实对称矩阵的相似矩阵

7.1向量的内积 1.证明在一个欧氏空间里,对于任意向量,,以下等式成立

4.1二维图形几何变换 4.1.1齐次坐标 所谓齐次坐标表示法就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。例如:二维坐标点P(x,y)的齐次坐标为: 其中,H是任一不为0的比例系数

1.向量的内积、长度、夹角。 2.Schmidt正交化、单位化法。 3.正交矩阵

1.如图,已知平行六面体ABCD-A1B1C1D1,E、F分别是棱BC、C1D1的中点.设AB=a, AD=b,AA1=.试用,b,表示下列向量

1 线性代数基本知识 线性空间: 定义在数域K上的向量集合{v1, v2, v3, …}=V. 在V中定义了加法和数乘两种运算. 设v1, v2, v3∈V,a,b,c ∈K, 向量的加法和数乘具有封闭性, 且满足下列条件:

很多工程计算中，会遇到特征值和特征向量的计算，如：机械、结构或电磁振 动中的固有值问题；物理学中的各种临界值等。这些特征值的计算往往意义重大

1特征值与特征向量 2相似矩阵与矩阵的对角化

一、特征值与特征向量的概念 定义1设A是n阶矩阵如果数λ和n维非零列向量x

一、内积的定义及性质 二、向量的长度及性质 三、标准正交基