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本章主要内容简介 1.主要介绍n维向量(vector)、向量组(vector set)的线性组合、向量的线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的极大线性无关组、向量组的秩、向量组的等价等概念。 2.介绍向量组线性相关(linearly dependent)的性质。矩阵的秩与向量组的秩的关系,用矩阵的初等变换求向量组的秩和极大无关组。 3.用向量组的性质分析线性方程组的结构。 4.向量空间、子空间的概念,向量空间的基(basis)和维数(dimension)
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本章首先介绍空间数据库、与一般数据库的比较,以及空间数据库的存储方 然后介绍了GIS中两种重要的数据结构:栅格结构和矢量结构,以及其具体的存 储方式,然后比较了两种结构的特点,并给出了其相互转换算法。 最后介绍了空间检索中常用的技术——空间索引,介绍了一些常用的空间索引方 式,如BSP树、R树、CELL树等;以及空间数据的查询功能
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8-1概述 8-2直角坐标下的基本方程 8-3空间轴对称问题 8-4空间球对称问题
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数据压缩 将信源所发出的信号用较少的数码表示,减少容纳给定数据集合的信号空间。 所谓信号空间亦即被压缩的对象是指: ①物理空间,即数据存储介质的尺寸。 ②时间区间,传输消息集合所需要的时间
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在 n 维线性空间中,任意 n 个线性无关的向量都可以取作空间的基.对于不 同的基,同一个向量的坐标一般是不同的.随着基的改变,向量的坐标是怎样变 化的
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一、线性空间的定义. 例 1 在解析几何里,讨论过三维空间中的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加,也可以与实数作数量算法.不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的
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在以下各题中,可测集,可测函数和测度,除题目中已有说明的外,都是关于某一给定的可测空间(X,)或测度空间(X,,μ)的 1.试分别给出具有如下性质的可测空间(X,) (1)X上的每个函数都是可测的 (2)只有常数函数是可测的
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1.正交变换 设V是n维欧氏空间,A是V内一个线性变换.如果对任意a,B∈V都有
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一、平面及其方程 主题: 1.空间平面在直角坐标系的表示法。 2.空间平面间的关系
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命题如果n维空间V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则A在任一不变子空 间M上(的限制)的矩阵相似于对角矩阵。 证明若V上的线性变换A的矩阵相似于对角矩阵,则V可以分解为特征子空间的直 和。记A的所有特征值为,2,2,则V=V4V,取M=nV, 断言M=M1M2⊕M,首先要证明
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