矩阵函数的另外一种计算方法  利用零化多项式计算矩阵函数 矩阵微分方程  矩阵的微分和积分  一阶线性齐次常系数微分方程组  一阶线性非齐次常系数微分方程组

第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要讨论的数据结构

第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 二、很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性 或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而 大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要 讨论的数据结构

7.1 行列式、逆和秩 95 7.2 线性系统的求解和LU因式分解 99 7.3 行梯形矩阵 102 7.4 Cholesky因式分解 104 7.5 QR因式分解 105 7.6 范数和条件数 108 7.7 超定方程组和欠定方程组 110

本文首先讨论了对数正态分布及三参数对数正态分布理论,然后重点研究了对数正态克立格法。在分析了无偏条件及最小估计方差之后,给出了对数正态克立格法方程组及对数克立格方差。克立格权系数λa即为该方程组的解。据此,可以估计矿床中每一块段的克立格估值Zv,该估值是具最小估计方差的无偏线性估计量。该法已用于一个铁铜矿床的储量计算

3.9列满秩矩阵 可逆矩阵要比一般矩阵更容易处理这是因为有逆的帮助比如当方程组 Ax=b的系数矩阵A可逆是立即得出方程组的解为x=A-13

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

一、向量范数 定义1.对于n维向量空间R”中任意一个向量x, 若存在唯一一个实数∈R与x对应,且满足 (1)(正定性)≥0,且Vx∈,=0x=0; (2)(齐次性)axa,ver,a∈R (3)(三角不等式)x+y,Vx,y∈r\ 则称为向量x的范数

§1.引言 §2. Gauss 消去法 ❖简单消去法 ❖Gauss顺序消去法的可行性及计算量 ❖矩阵的三角分解法 ❖主元素消去法 ❖Gauss-Jordan列主元消去法