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第四章4-4特征值与特征向量(续) 4.4.2关于特征向量与特征子空间的一些性质 命题线性变换的属于不同特征值的特征向量线性无关。 证明设A为VK上的线性变换,,2,是两两不同的特征值,(1≤i≤t)是 属于特征子空间V的特征向量,设k,k2,k,∈K,使得k5+k252+…+k5=0,两 边用A作用(i=1,2,…,-1),于是得到方程组 5+52++=0,j0,1,t-1 其中入的方幂组成的矩阵为
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本书精选了高等数学与线性代数共1200多道题·分为例题和习题两部分编写而成,这些题目大多选自历年各高校的研究生入学试题及全国统考试题,类型全面,覆盖面广,信息量大我们假定读者手中已有一套高等数学与线性代数的教材,因而在每节的开头只列出内容要点,或列出一些很重要的但不易记往的公式.各种类型问题的解题方法和技巧将有层次地贯率于整节的例题之中,以此为读者提供切实有效的指南.每节后面都有相应数量的习题.供读者通过自己动手解题来掌握要领,触类旁通,提高解题的能力.在书的末尾、给出了数学(一)至数学(五)的五套摸拟试题·供读者自我检验.左上角标有“△”记号者,表示该题为全国统考试题本书除作为硕士生入学考试的应考指南外,也可作为工科院校(包括电大、夜大、业大、职大等)学生学习高等数学和线性代数的教学参考书
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多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化
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自上个世纪后半叶以来,人类科技便以人可阻挡之势迅猛向前发展。而其中最具代性 的当数计算机科学的进步。对于工程界的广大人士而言,这不可不谓是一种福音。在工程实 际应用的诸多领域里,为寻求可靠的、最优的工艺和技术方案,以往所凭借和依赖的直觉、 经验、实验和“尝试法”随着工艺要求的日益严格,追求质量所引发竞争的口臻激烈,已开 始显得力不从心倘若利用计算机这一先进段并辅以相应软件,进行虚拟加工,则可提 高产品加工质量,省时省力,降低成本 ANSYS正是在这样一种大前提下,应运而生它是目前世界范围内增长最快的CAE软 件,也是迄今为止上世界范国内唯一通过SO9001质量认证的分析设计类软件,是美国机械工 程师协会(ASME)、国核安全局(NQA)及近种专业技术协会认证的标准分析软件
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第4章局域网 4.1局域网概述 4.2传统以太网 4.2.1以太网的工作原理 4.2.2传统以太网的连接方法 4.2.3以太网的信道利用率 4.3以太网的MAC层 4.3.1MAC层的硬件地址 4.3.2两种不同的MAC帧格式 *4.4 扩展的局域网 4.4.1 在物理层扩展局域网 4.4.2 在数据链路层扩展局域网 4.5 虚拟局域网 4.5.1 虚拟局域网的概念 4.5.2 虚拟局域网使用的以太网帧格式 *4.6 高速以太网 4.6.1 100BASE-T 以太网 4.6.2 吉比特以太网 4.6.3 10 吉比特以太网 4.7 其他种类的高速局域网 4.7.1 100VG-AnyLAN 局域网 4.7.2 光纤分布式数据接口 FDDI 4.7.3 高性能并行接口 HIPPI 4.7.4 光纤通道 4.8 无线局域网 *4.8.1 无线局域网的组成 4.8.2 802.11 标准中的物理层 4.8.3 802.11 标准中的 MAC 层
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例:设计一序列信号发生器,产生序列1010010100 序列信号发生器就是用来产生序列电位和序列脉 冲的逻辑部件。按其结构来分,序列信号发生器可分 为计数型和移位型两种 计数型序列信号发生器由计数器和组合电路来构 成。计数器相当于组合电路的输入源,决定序列信号 的长度,组合电路则在这个输入源的作用下产生序列 信号。这时,计数器的输出可以供给几个组合电路, 产生几种长度相同但是序列内容不同的序列信号。 计数型序列信号发生器的设计方法 1、根据序列长度M确定触发器位数k,2k1
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3.1.1平行四边形的有向面积和平行六面体的有向体积具有的三条性质 在解析几何中已证明,给定二维向量空间中的单位正交标架,设向量a,B的坐标分别 为(a1,a2)和(b,b2),则由向量a,B张成的平行四边形的有向面积为ab2-a2b,这里记 为;给定三维空间内右手单位正交标架,设向量a,B,y的坐标分别为(a1,a2,a3) (b1,b2,b3)和(1,C2,C3),则由向量a,B,y张成的平行六面体的有向体积为 (ab2-a2b1)c1+(a3b1-ab3)c2+(ab2-a2b1)C3
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多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现
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一.(本题共40分)给定有理数域上的多项式f(x)=x4+3x2+3 1.(本题5分)证明f(x)为中的不可约多项式 2.(本题5分)设a是f(x)在复数域C内的一个根.定义 Qa]= {ao +aa+a2a2}. 证明:对于任意的g(x)∈x],有g(a)∈a];又对于任意的B,ya,有 Bry Qa 3.(本题5分)接上题.证明:若B∈Qa],B≠0,则存在∈a],使得y=1. 4.(本题15分)找出f(x)的一个sturm序列.判断f(x)有几个实根. 5.(本题10分)求下面三阶方阵在有理数域Q上的最小多项式:
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第四章线性方程组 4.2线性方程组的解法 个线性方程组AX=B的解的数量有三种情况:0,1,∞ 对于第三种情况,逐个写出这些解是不可能的 解线性方程组的本质就是用一组可自由取值的变量 (称为自由变量)来表示其余的变量(称为主变量)使得对于自由 变量的任一组值,都能唯一确定主变量的值,它们一起构成方程 组的一个解.注意:主变量和自由变量的分法并不是唯一的 自然地我们应解决以下问题
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