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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第二章 向量空间与矩阵(2.5)n阶方阵
文档格式:DOC 文档大小:194.5KB 文档页数:7
第二章2-5n阶方阵 2.5.1n阶方阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵,初等矩阵,对称、反对称、上三角、 下三角矩阵 定义(数域K上的n阶方阵)数域K上的nn矩阵成为K上的n阶方阵,K上全 体n阶方阵所成的集合记作Mn(K)。 定义(n阶对角矩阵、数量矩阵、单位矩阵)数域K上形如 ( 0 0 n /nxn 的方阵被称为n阶对角矩阵,与其他矩阵相乘,有 (a1a12and
华东理工大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(讲义)随机向量函数的分布 随机向量函数的分布
文档格式:PDF 文档大小:225.15KB 文档页数:25
问题:已知 ξ η),( 的分布,如何求ζ = f ξ η),( 的分布? 1.和(差)的分布ζ = ξ +η 2.平方和分布 22 += ηξζ 3.商的分布
东北大学:《数据结构》课程教学资源(学习资料)第3章 栈和队列自测卷答案
文档格式:DOC 文档大小:377.5KB 文档页数:9
一、填空题(每空1分,共15分) 1.【李春葆】向量、栈和队列都是线性结构,可以在向量的任何位置插入和删除元素;对于栈只能在栈顶插入和删除元素;对于队列只能在队尾插入和队首删除元素。 2.栈是一种特殊的线性表,允许插入和删除运算的一端称为栈顶不允许插入和删除运算的一端称为栈底
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第10章 文本分类(支持向量机及机器学习方法)
文档格式:PDF 文档大小:5.63MB 文档页数:100
• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN) • 深度学习(Deep Learning)现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets,DBN)
《计算机图形学》课程教学资源:第4章 图形变换
文档格式:PPT 文档大小:303.5KB 文档页数:46
第4章图形变换 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: (Hx, Hoy H) 其中,H是任一不为0的比例系数
《高等代数与解析几何》课程教学资源(习题解答)第一章 向量代数
文档格式:PDF 文档大小:438.4KB 文档页数:29
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
西北工业大学:《建筑工程材料——土木工程材料》课程教学资源(课后作业)第五章 向量分析(5-4)第二型空间曲面积分 Gauss公式
文档格式:DOC 文档大小:725.5KB 文档页数:14
第十九讲第二型空间曲面积分 Gauss公式 5-4-1第二型曲面积分 5-4-2 Gauss公式 课后作业: 课后作业: 阅读:第五章第四节:第二型曲面积分pp.165-172 预习:第五章第五节: Gauss公式和 Stokes公式pp.173-181 作业:习题4:pp172--173:1,(2),(3,(4),(6,(8),(10),(12) 习题5:p.181--182:1,(1),(3),(5),(7);2;3,(3) 5-4第二型曲面积分、 Gauss公式 本节专门讨论空间向量场
云南大学发展研究院:时间序列分析(PPT课件讲稿)向量自回归(VAR)模型
文档格式:PPT 文档大小:966KB 文档页数:77
• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例
《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)复习
文档格式:PPT 文档大小:611KB 文档页数:22
复习《线性代数》有关内容 1.矩阵与向量 2矩阵的加减运算 3非奇异矩阵 4分块方阵的行列式和逆 5.二次型和向量范数 6标量函数的定号性
《矩阵论》课程教学讲义:第四讲 矩阵的对角化
文档格式:DOC 文档大小:404KB 文档页数:6
对任何线性空间,给定基后,我们对元素进行线性变换或线性运算时,只需 用元素的坐标向量以及线性变换的矩阵即可,因此,在后面的内容中着重研究矩 阵和向量
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