一、特征值与特征向量的求法 二、已知 的特征值，求与相关矩阵的特征值 三、求方阵 的特征多项式 四、关于特征值的其它问题 五、判断方阵 可否对角化 六、利用正交变换将实对称矩阵化为对角阵

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

4.2.7线性空间关于一个子空间的同余关系 定义给定K上的线性空间V,M是V的子空间,设a是V的一个向量。如果V的 一个向量a'满足:a-a∈M,则称a'与a模M同余,记作a'=a(modM) 易见,同余关系是V上的一个等价关系。 把全部等价类组成的集合(一个等价类视为等价类集合中的一个元素)记为V/M, V/M中的元素形如 a+m={a+luM}, 我们称a+M为一个模M的同余类,而将等价类中的任一元素称为等价类的代表元素。 命题同余类满足如下一些性质:

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库