在实际的工程计算中,经常会遇到求n阶方阵A的特征值(Eigenvalue)与特征向量 Eigenvector)的问题。对于一个方阵A,如果数值λ使方程组 Ax=x 即(A-In)x=0有非零解向量(Solution Vector)x,则称λ为方阵A的特征值,而非零向量x为 特征值λ所对应的特征向量,其中In为n阶单位矩阵

1、根据9.3.2节所讨论的矩阵向量乘法,试证明:在p个处理器的超立方上, 用SF选路方法进行矩阵-向量乘法,其并行运行时间约为 n2lp+ log+(3/2)tn(n/p)log

封闭的概念 定义:所谓封闭,是指集合中任意两个元素作某一运算得到的结果仍属于该集合 例:试讨论下列数集对四则运算是否封闭?

如果流体流过平面上面积为A的一个闭区域,且流体 在这闭区域上各点处的流速为(常向量)v,又设n为该平面 的单位法向量,那么在单位时间内流过这闭区域的流体 组成一个底面积为A、斜高为|的斜柱体

一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

• 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

定义与基本性质 一、向量的内积定义1设V是实数域R上一个向量空间在V上定义了一个二元实函数,称为内积记作(a,B),它具有以下性质:

湖南大学：《高等数学》课程PPT教学课件（讲稿）第一章 向量代数与空间解析几何（1.7-1.8）高阶偏导数及泰勒公式、方向导数

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

1 频率特性的基本概念 频率特性G(jω) 的定义 频率特性G(jω) 的图解表示 2 对数频率特性（Bode图） 典型环节的Bode图 开环系统对数频率特性 ( Bode) 3 幅相频率特性（Nyquist 图） 典型环节的幅相频率特性 系统开环幅相曲线 4 频域稳定判据 幅角原理 奈奎斯特稳定判据 对数稳定判据 5 稳定裕度 稳定裕度的定义 稳定裕度的计算 6 利用开环频率特性分析系统的性能 7 利用闭环频率特性分析系统的性能 用向量法求闭环频率特性 闭环频率特性的几个特征量