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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)命题一
文档格式:DOC 文档大小:214.5KB 文档页数:2
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
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.4 线性变换的特征值与特征向量 4.4.2 关于特征向量与特征子空间的一些性质 4.4.3 线性变换的不变子空间
文档格式:DOC 文档大小:197.5KB 文档页数:2
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.4 线性变换的特征值与特征向量 4.4.2 关于特征向量与特征子空间的一些性质 4.4.3 线性变换的不变子空间
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.4 线性变换的特征值与特征向量 4.4.1 线性变换的特征值与特征向量的定义
文档格式:DOC 文档大小:77.5KB 文档页数:1
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.4 线性变换的特征值与特征向量 4.4.1 线性变换的特征值与特征向量的定义
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.4 线性变换的定义与运算
文档格式:DOC 文档大小:143.5KB 文档页数:2
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.4 线性变换的定义与运算
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.2 线性映射的运算的定义与性质 4.3.3 线性映射在一组基下的矩阵的定义
文档格式:DOC 文档大小:226KB 文档页数:3
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.2 线性映射的运算的定义与性质 4.3.3 线性映射在一组基下的矩阵的定义
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.1 线性映射的定义
文档格式:DOC 文档大小:232.5KB 文档页数:2
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.3 线性映射与线性变换 4.3.1 线性映射的定义
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.2子空间与商空间 4.2.7 线性空间关于一个子空间的同余关系 4.2.8 商空间的定义,定义的合理性以及商空间的基的选取
文档格式:DOC 文档大小:162KB 文档页数:2
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.2子空间与商空间 4.2.7 线性空间关于一个子空间的同余关系 4.2.8 商空间的定义,定义的合理性以及商空间的基的选取
工业纯钛TA2热变形过程的流变行为本构方程
文档格式:PDF 文档大小:2.84MB 文档页数:7
利用Gleeble-3800热模拟实验机研究了工业纯钛TA2的热变形行为.变形温度为750~1000℃,步长50℃,应变速率分别为0.01、0.1、1和10 s-1.实验结果表明,TA2在热压缩变形过程中发生了加工硬化以及动态回复、动态再结晶.随着变形温度的降低和应变速率的增加,流变应力逐渐增加.为了准确预测TA2的高温流变行为,基于实验数据和双曲正弦Arrhenius模型构建了考虑应变影响的本构方程,本构方程中材料常数α、n、Q、lnA与应变之间存在6阶多项式关系.本文所提出考虑应变影响的本构方程可以用于研究工业纯钛TA2的高温流变行为
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.2子空间与商空间 4.2.4 子空间的直和与直和的四个等价定义 4.2.5 直和因子的基与直和的基 4.2.6 补空间的定义及存在性
文档格式:DOC 文档大小:162KB 文档页数:2
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.2子空间与商空间 4.2.4 子空间的直和与直和的四个等价定义 4.2.5 直和因子的基与直和的基 4.2.6 补空间的定义及存在性
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:10
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
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