设A是n维欧氏空间V内的一个线性变换,如果对a,∈V,都有 (Aa,)=(a, AB) 则称A是V内的对称变换 命题n维欧氏空间V上的线性变换A是对称变换当且仅当它在标准正交基 ,2n下的矩阵A是实对称矩阵

适当时，可以使同一类模式的特征点在特征空间中某个子区域内分布，另一类模式的特征点 在另一子区域分布（例如苹果和橙子的问题）。这样，我们就可以用空间中的一些超曲面将 特征空间划分为一些互不重叠的子区域，使不同模式的类别在不同的子区域中。这些超曲面 称为判别界面，可以用一个方程来表示：

§3–1 空间力系的简化 §3–2 空间力系的平衡 §3–3 物体的重心 §3–4 平行力系中心

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0在C内有非零解向量

• 向量空间的定义 • 向量空间的基与维数 • 坐标及坐标变换 • 小结

8.1 作业岗位的选择 8.2 手工作业岗位设计 8.3 视觉信息作业岗位设计 8.4 作业空间的人体尺度 8.5 作业空间的布置

§1 线性变换的定义 §2 线性变换的表示与运算 §3 线性变换在不同基下的表示 §4 不变子空间，像空间和核空间 §5 特征根和特征向量

搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

一、空间曲面及其方程 由上节知，空间平面对应于一 个三元一次方程：

一、几何空间中向量的内积 1. 空间向量及两向量的夹角 (回顾) 实际问题中, 既有大小又有方向的物理量称为向量