问题:如何利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩, 讨论线性方程组Ax=b的解. 定理1n元齐次线性方程组Ax=0有非零解

应用与背景 语言模型 主题模型-隐语义分析与矩阵分解  Latent Semantic Indexing (LSA), SVD and MF 主题模型-概率隐语义分析  Probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSA) 多项式分布、狄利克雷分布与共轭  Conjugate Prior, Dirichlet Distribution and Conjugate 主题模型-隐狄利克雷分布  Latent Dirichlet Allocation (LDA)

第一节 线性分组码基本概念 • 线性空间 • 线性分组码定义 • 生成矩阵 • 校验矩阵 • 对偶码、系统码和缩短码 第二节 线性分组码的译码 • 伴随式 • 汉明码 • 标准阵列 第三节 由已知码构造新码的方法 • 扩展码 • 删余码 • 增广码(增信删余码) • 增余删信码 • 延长码 第四节 线性码的纠错能力 • 码的重量分布 • 普洛特金限(P限) • 汉明限 • V-G限

• 1.1 轴对称电场和磁场 • 1.2 电子在轴对称电场中的运动(高斯轨迹方程) • 1.3 电子在轴对称电磁场中的运动(布许定理) • 1.4 横向运动线性方程的解的矩阵形式 • 1.5 传输矩阵与相空间、发射度和包络(刘维尔定理)

一、向量组与矩阵 二、向量组的线性相关性 三、向量组间的关系 四、向量组的最大无关组 五、向量组的秩与矩阵的秩

第一章 矩阵及其应用 第二章 行列式 第三章 矩阵的秩与线性方程组

南京大学：《计算方法 Numerical method》课程教学资源（课件讲稿）正定矩阵、Courant-Fischer特征值的min-max刻画、矩阵的多项式

– 3.1 线性代数(Linear Algebra) – 3.2 矩阵 (Matrices) – 3.3 行列式(Determinants) – 3.4 算符(Operators) – 3.5 量子力学的基本假设

线性定常齐次状态方程的解 矩阵指数函数-状态转移矩阵 线性定常系统非齐次方程的解 线性时变系统的解 离散系统状态方程的解 连续时间状态表达式的离散化

第一节 线性映射 第二节 线性变换的运算 第三节 线性变换和矩阵 第四节 不变子空间 第五节 特征根和特征向量 第六节 可以对角化的矩阵