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一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据:任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积,而且当R的对角元符号取定时,分解是唯一的
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GPS控制网的数据处理就是将采集的数据经测 量平差后规化到参考椭球面上并投影到所采用 的平面上,得到点的准确位置。其过程大致可 以分为观测数据的预处理、基线向量计算、基 线向量网平差以及GPS网与地面网联合平差、 评定精度等几个阶段
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§4.1 预备知识 §4.2 矩阵的特征值与特征向量 §4.3 相似矩阵与矩阵对角化 §4.4 实对称矩阵的对角化
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• 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
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西安建筑科技大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第七章 空间解析几何与向量代数 7.2 数量积 向量积
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西安建筑科技大学:《高等数学》课程教学资源(讲义)第七章 空间解析几何与向量代数 7.1 向量及其线性运算
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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
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一、内积的定义及性质 二、向量的长度及性质 三、标准正交基
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若干个同维数的列向量(或同维数的行向量) 所组成的集合叫做向量组.
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第1章 行列式 第2章矩阵及其运算 第3章 向量与线性方程组 第4章 特征值与特征向量 第5章 二次型
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