最小二乘法 一、线性最小二乘法 二、非线性最小二乘法 1.改进的 Gauss-Newton-法 2. Levenberger-Marquart-方法

一、线性方程 二、伯努利方程 三、小结

一、线性变换的特征值和特征向量的概念

1.1 线性代数基础 1.2 向量序列与矩阵序列 1.3 几类特殊矩阵 1.4 数值域 1.5 Chebyshev 多项式

1、实空间线性泛函的控制延拓定理。 2、复空间线性泛函的控制延拓定理保范延拓定理

• 本课程的研究范围 ——对象：线性动态系统，数学模型已知 ——工具：数学

一、线性变换的定义 线性空间V到自身的映射称为V的一个变换 定义1线性空间V的一个变换A称为线性变换,如果对于V中任意的元 素a,和数域P中任意数k,都有 A(a+B)=(a)+A(B);

2 特殊方程组的求解 2.1 对称正定线性方程组 2.2 对称不定线性方程组 ∗ 2.3 三对角线性方程组 2.4 带状线性方程组 ∗ 3 扰动分析 ∗ 3.1 δx 与 xˆ 的关系 3.2 δx 与 x∗ 的关系 3.3 δx 与残量的关系 4 解的改进 ∗ 4.1 高精度运算 4.2 矩阵元素缩放 (Scaling) 4.3 迭代改进法

一、线性子空间的概念 定义 7 数域 P 上的线性空间 V 的一个非空子集合 W 称为 V 的一个线性子空 间（或简称子空间），如果 W 对于 V 的两种运算也构成数域 P 上的线性空间

1、实空间线性泛函的控制延拓定理。 2、复空间线性泛函的控制延拓定理 3、保范延拓定理。 4、延拓定理的推论及其意义