基变换与坐标变换 设向量空间的基①a1,,a,;基②1,…, 基变换:B,可由a1,…,a,唯一的线性表示,所以有 1=c1a1+c2a2+…+

本章主要内容： 线性系统的状态转移矩阵及其性质 线性系统的状态响应 ——零状态响应和零输入响应 线性系统的输出响应 线性定常系统的响应 线性定常系统状态转移矩阵的计算方法 系统等价变换对响应的影响 线性离散系统的状态空间描述及响应

一、向量的概念 二、向量的加减法 三、数与向量的乘积 四、向量的坐标

第7章接触问题 7.1接触问题概述 接触问题是高度非线性,需要很大的计算资源(主要是要求内存空间大)。 采用接触分析的优点:较真实的模拟各零部件之间的联接关系(固定联接和运动副) 缺点:计算占用资源大,计算时间长,计算不易收敛

准对角矩阵称为 Jordan形矩阵,而主对角线上的小块方阵J称为 Jordan块 定理设A是数域K上的n维线性空间V上的线性变换.如果A的特征值全属于K, 则A在V的某组基下的矩阵为 Jordan形,并且在不计 Jordan块的意义下 Jordan形是唯 一的. 证明:对n作数学归纳法

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

第一章 矩阵及其应用 第二章 行列式 第三章 矩阵的秩与线性方程组 第4章 向量空间 第5章 相似矩阵 第6章 二次型

第一节 向量组及其线性组合 第二节 向量组的线性相关性 第三节 向量组的秩 第四节 线性方程组解的结构 第五节 向量空间

第一讲 线性代数基础 第二讲 线性方程组直接方法 第三讲 线性最小二乘问题 第四讲 非对称特征值问题 第五讲 对称特征值问题 第六讲 线性方程组定常迭代法 第七讲 Krylov子空间迭代法 第八讲 特征值问题的迭代解法 附录A IEEE浮点运算标准 附录B 数值计算中的误差 附录C 高性能计算 – 科学计算软件介绍

7-1幂零线性变换的 Jordan标准型 A是数域K上n维线性空间V上的线性变换,如果存在正整数m,使A=0,则称A是一个 幂零线性变换. 对数域K上n阶方阵A,如果存在正整数m,使Am=0,则称A为幂零矩阵 命题幂零线性变换的特征值等于0 证明设是V上幂零线性变换A的特征值,则存在V中非零向量a,使得 Aa= 假设A=0