一、向量组的秩与极大无关组 二、向量组极大无关组的性质 三、向量空间的基、维数与向量的坐标 四、过渡矩阵与坐标变换

提出基于集合差异度的聚类算法.算法通过定义的集合差异度和集合精简表示,直接进行一个集合内所有对象总体差异程度的计算,而不必计算两两对象间的距离,并且在不影响计算精确度的情况下对分类属性高维数据进行高度压缩,只需一次数据扫描即得到聚类结果.算法计算时间复杂度接近线性.实例表明该算法是有效的

一、三维向量空间 二、n维向量 三、向量空间及其子空间

本章要求学生掌握蕨类植物的一般特征； 了解蕨类各主要类群的特征及蕨类植物的起源和演化；认识常见的代表植物。 重点： 1、蕨类植物的主要特征及其生活史。 2、蕨类植物的分纲（亚门）及各纲（亚门）的主要特征。 3、真蕨纲（亚门）的主要特征及代表植物。 难点： 1、维管植物的概念及维管柱的演化。 2、真蕨纲（亚门）纲的主要特征。 3、卷柏属的生活史。 4、真蕨纲（亚门）孢子囊的发育方式

定义6设A是线性空间V的一个线性变换,的全体像组成的集合称为 的值域,用AV表示所有被A变成零向量的向量组成的集合称为A的核,用 A-(0)表示 若用集合的记号则AV={A55∈V},a-(0)={A5=0,5∈V} 线性变换的值域与核都是V的子空间 AV的维数称为A的秩,A-(0)的维数称为A的零度

维生素(vitamin)是是参与生物生长发育和代谢所 必需的一类微量有机物质。这类物质由于体内不能合成或 者合成量不足,所以必需由食物供给。已知绝大多数维生 素作为酶的辅酶或辅基的组成成分,在物质代谢中起重要 作用。机体缺乏维生素时,物质vitamin生障碍,引起维 生素缺乏症

本文讨论了输入输出维数不等的线性多变量系统自校正控制器的设计方法。采用了对输出跟踪偏差量和控制输入量进行约束的二次型性能指标,最优控制律特使这一性能指标取最小值。将最优控制律所满足的方程和辅助系统输出的最优预报器有机地结合起来,得到适用于参数估计的方程,进而得到了自校正控制器结构。应用这一控制器所得到的闭环系统,可以跟踪时变的参考信号,并且适用于开环不稳定系统

一、概况:本站点由江苏省高等教育文献系统与国家科委西南信息中心,重庆维普资讯共同建设,经 重庆维普资讯授权,向江苏省范围内的高等院校提 供服务,包括1989年以来的中文科技期刊全文数据库

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

定义1n个有顺序的数a1,a2,an所组成的有序数 组 a= (a a2,,) 称为n维向量。数a,a2,…,an叫做向量a的分量,a 称为向量a的第i个分量。若一个向量的分量都为实 数,则称此向量为实向量;若向量的分量为复数, 则称此向量为复向量。本章只讨论实向量。一般我 们用小写黑体字母a,,或带箭头的小写字 母 a表示向量