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2.5.2可逆矩阵,方阵的逆矩阵 1、可逆矩阵,方阵的逆矩阵的定义 定义设A是属于K上的一个n阶方阵,如果存在属于K上的n阶方阵B,使
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设f是实线性空间V上的一个正定、对称的双线性函数,则Va,B∈V,(a,): f(a,B)称为向量a与B的内积;具有内积的实线性空间称为欧几里得空间(简称欧氏空 间) 对任意α∈V,定义
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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
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假设检验的基本问题 1、假设检验的基本原理 小概率事件原理 小概率思想是指小概率事件(P<0.01或 P<0.05等)在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H),再 用适当的统计方法确定假设成立的可能性大 小,如可能性小,则认为假设不成立;反之, 则认为假设成立
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n个列向量是一个标准正交基AA=1A=A-1 酉相似下的标准形 Schur定理:任一复数方阵均可酉相似于上三角矩阵
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Jordan标准形( Cont i nue) 化方阵A为 Jordan标准形特征向量法设A∈C
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一、随机变量的无记忆变换 二、随机向量的无记忆变换 三、随机过程的无记忆变换
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一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点
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聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类
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一、空间点的直角坐标 1.三根坐标轴:x轴(横轴),y轴(纵轴),z轴(竖轴) 交于原点,且互相垂直。 2.三个坐标面:xoy面xoz面yoz 3.八个卦限
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