一、本单元的内容要点 1向量及向量的基本运算; 2.向量的数量积; 向量的向量积; 3.混合积

习题课 本章主要内容: 向量及运算 1.向量的定义及向量的坐标表示; 2.向量的基本运算和数乘 3.向量的重要运算:数量积,向量积,混合积

10.1向量处理机的基本概念 10.2向量处理机的结构 10.3向量处理机实例 10.4向量协处理机 10.5向量处理机的性能分析

第一章几何空间中的向量 第二节向量及其线性运算 1、向量的基本概念 2、向量的线性运算 3、向量的共线与共面 4、小结与思考题

第三章向量空间 第一节向量的桃念及其线性近算 第二节空间的直角坐标案及向量的坐标 第三节量空间 第四节向量的线性相芙 第五节向量空间的基与坐标 第六节线窆间基本概念介绍

向量代数 一、向量的概念 向量:既有大小又有方向的量 向量表示:a或M1M2

7.1向量及其运算 一、向量概念 二、向量的线性运算 三、空间直角坐标系 四、利用坐标作向量的线性运算 五、向量的模、方向解、投影

一、向量在轴上的投影与投影定理 二、向量在坐标轴上的分向量与向量的坐标 三、向量的模与方向余弦的坐标表示式 四、小结思考题

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

2.1.1向量和m维向量空间的定义及性质 定义(向量)设K是一个数域。K中m个数a1a2,m所组成的一个m元有序数组称为一个m维向量