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一、矩阵的加法 二、数与矩阵相乘 三、矩阵与矩阵相乘 四、矩阵的其它运算 五、小结思考题
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总体均数的假设检验 一、μ=的假设检验 二、“1=2的假设检验
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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第七章 线性变换的Jordan标准型 7.2 一般线性变换的 Jordan标准型(2/2)
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设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法
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本章重点介绍求解非线性方程f(x)=0的几种常见和有 效的数值方法,同时也对非线性方程组 f,(x,x2xn)=0(i=1,2,n 求解,简单介绍一些最基本的解法无论在理论上还是在 实际应用中这些数值解法都是对经典的解析方法的突 破性开拓和补充,许多问题的求解,在解析方法无能为力 时,数值方法则可以借助于计算机出色完成
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一、相关统计学概念(2) 频数( frequency):各组段内的数据个数,频数分布类型有正态,左偏态和右偏态
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12-4外代数 12.4.1域K上的线性空间V的到域K上的线性空间W的r重交错映射的定义 定义12.9设V是数域K上的n维线性空间,又设W也是K上的一个线性空间。 从 x…xV 到W的一个多线性映射f如果满足如下条件 f(aaaa)=0(i=1,2r-1) (即第i,i+1两个变元取V内同一个向量a1),则称f为一个r重交错映射。 12.3.2r重交错映射的三条性质
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数据仓库(data warehouse)是一个面向主 题的(subject oriented)、集成的 (integrated)、非易失的(non-volatile)、 随时间变化的(time variant)数据集合,用于支持管理决策
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二、估计量的评选标准 一 、参数的点估计 三、参数的区间估计
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古典代数学基本定理: 任一非常数复系数多项式在复数域中总有一根
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