1、压缩映象与压缩映象原理。 2、利用压缩映象原理解微分方程、积分方程和代数方程组

本章是为了介绍泛函分析中的一些基本概念并提供全书的基础知识 正如前言中所提到的,泛函分析的基础建立在集合的两种结构之上,一种是 代数结构即线性结构,另一种是拓扑(本书中体现为度量)结构.本章将首先介 绍线性空间、度量空间、赋范空间、内积空间以及拓扑空间的公理系统,讨论它 们之间的相互关系;

9.1查询处理的过程 9.2关系代数表达式的转换重点) 9.3查询代价的度量 9.4实现关系运算的算法代价 9.5表达式的求值方法 9.6查询优化(重点)

1.1R\的极限理论 在线性代数中我们学习了n维向量空间V={x1…x)x,∈R,1=1,…,n我们在 V,中定义了加法和数乘.特别的我们还定义了V,中的内积(,) 设x=(x1…xn),y=(1…,yn)是V中的向量,定义x与y的内积(x,y)为

6.利用初等行变换求下列矩阵的列向量组的一个最大无关组:

一、主要内容 二、典型例题 三、飞测验题

第五章相似矩阵及二次型 1.试用施密特法把下列向量组正交化: (1)(a1,a2,a3)=124

一、内积的定义及性质 二、向量的长度及性质 三、正交向量组的概念及其求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小结

一、最大无关线性组 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小结

一、向量的定义 二、向量、向量组与矩阵 三、线性组合,线性表示 四、等价向量组 五、向量组的秩与矩阵的秩 六、总结