第一章几何空间中的向量 第二节向量及其线性运算 1、向量的基本概念 2、向量的线性运算 3、向量的共线与共面 4、小结与思考题

5.1 向量空间的定义 一、向量空间概念的引入 二、向量空间的定义 三、向量空间的例子 四、向量空间的基本性质 5.2 向量的线性相关性 5.3 基维数和坐标 一. 基 二. 维数 三. 关于基和维数的几个结论 四. 坐标 五. 过渡矩阵及向量在不同基下坐标的关系 六. 过渡矩阵的性质 5.4 子空间 5.5 向量空间的同构 第六章 线性方程组 6.1 消元解法 6.3 齐次线性方程组解的结构 6.4 一般 线性方程组解结构 6.5 秩与线性相关性 6.6 特征向量与矩阵的对角化 第七章 线性变换 7.1 线性变换的定义及性质 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换的矩阵 7.4 不变子空间 7.5 线性变换的本征值和本征向量 第八章 欧氏空间 8.1 欧氏空间的定义及基本性质 8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换 8.4 子空间与正交性 8.5 对称矩阵的标准形

针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的

行列式 n 阶行列式的定义 行列式 行列式的性质 行列式 行列式按行（列）展开 行列式 克拉默法则 矩阵 内 容 内 容 初等矩阵与线性方程组 矩阵的初等变换 初等矩阵与线性方程组 矩阵的秩 初等矩阵与线性方程组 线性方程组的消元法 向量及向量空间 n 维向量及其线性相关性、向量组的秩 向量及向量空间 线性方程组解的结构 向量及向量空间 向量空间、习题课 相似矩阵 向量内积和正交矩阵 相似矩阵 方阵的特征值与特征向量、相似矩阵 相似矩阵 方阵的对角化 二次型 二次型及其矩阵表示、合同矩阵 二次型 二次型与对称矩阵的正定性

定义1设IRn中的向量组A:a1,2,…an 线性无关,β是IR中中任一向量, 则,a1,a2,…,an线性相关(因为这 是n+1个n维向量,向量个数大于向量维数),于 是根据第三章第二节定理2知道向量可以用a1, a2…a唯一线性表示 =k1a1+k2a2++knan 我们称向量组A:a1,a2,…,an为空间 IR的一组基(basis),把数k1k2,k称为 向量在基a1,a2,…,an下的坐标

一、两向量的数量积 实例一物体在常力F作用下沿直线从点M移动 到点M,,以5表示位移,则力F所作的功为 || coS0其中0为F与的夹角) 启示两向量作这样的运算,结果是一个数量. 定义向量a与b的数量积为b b= cos0(其中为与b的夹角)

河南科技学院：《高等数学》课程教学资源（PPT课件讲稿）两向量的数量积、两向量的向量积、向量的混合积

一、本单元的内容要点 1向量及向量的基本运算; 2.向量的数量积; 向量的向量积; 3.混合积

一、向量的数量积 二、向量的向量积 三、向量的混合积

一、向量及运算 1.向量的定义及向量的坐标表示； 2. 向量的基本运算：+、— 和数乘； 3.向量的重要运算：数量积，向量积，混合积