第四章4-3线性映射与线性变换(续) 4.3.4线性变换的定义与运算 定义线性空间到自身的线性映射称为线性变换,记Hom(V,V)为Endr(V)或End (V)。 例恒同变换 E:V→V, >a. 例投影(射影)设V=V1V2,Va∈V,a=a+a2(a1eV,a2∈V2),定义V到 V的投影P(a)=a1,V到V2的投影P2(a)=a2 定义End(V)中的运算(加法、数乘和乘法) 加法定义为(A+)(a)=A(a)+B(a)(Va∈V) 数乘定义为(kA)(a)=k(A(a)),其中k∈K; 乘法(复合)定义为(AB)(a)=A(B(a)

第四章4-4线性变换的特征值与特征向量 4.4.1线性变换的特征值与特征向量的定义 定义若存在非零向量ξ∈V,使得对于某个∈K,有A5=5,则称ξ是A的属 于特征值λ的特征向量。 命题线性空间V中属于确定的特征值λ的特征向量(添加上零向量)构成子空间。 证明设51,52是属于的特征向量,Vk,∈K,则 A(k5+2)=k()+a(2)=k+2=(k5+152), 证毕。 定义线性空间V中属于确定的特征值λ的特征向量(添加上零向量)构成子空间称 为属于特征值的特征子空间,记为V 4.4.2特征值和特征子空间的计算、特征多项式

•几十年来图论在理论上和应用上都得到很大的发展,特别是在近30多年来由于计算机的广泛应用而又得到飞跃的发展。•在计算机科学、运筹学、化学、物理和社会科学等方面都取得了不少成果，对计算机学科中的操作系统研究、编译技术、人工智能和计算机网络等方面都有广泛的应用。•这里主要讨论图的基本概念和算法,为今后的学习和研究打下基础。本章首先给出图、简单图、完全图、子图、路和图的同构等概念，接着研究了连通图性质和规律，给出了邻接矩阵、可达性矩阵、连通矩阵和完全关联矩阵的定义。最后介绍了欧拉图与哈密尔顿图

第一节 指标权重计算方法概述 一、权重计算重要性 二、主观赋值方法 三、客观赋值方法 第二节 特尔斐法 一、主要概念 二、基本特点 三、基本原则 四、实施步骤 第三节 层次分析法 一、层次分析法概述 二、层次分析法计算步骤 三、应用实例 第四节 信息熵值法 一、信息熵概述 二、熵值法计算步骤 三、水资源评价指标熵值法计算实例 四、城镇化评价指标权重熵值法计算 第五节 灰色关联度法 一、灰色关联度计算步骤 二、应用实例 第六节 离差最大化法 第七节 均方差决策法 第八节 变异系数法 第九节 基于专家效度权重计算方法 一、基于简单关联度确定指标的相对重要程度 二、基于指标重要程度初步求解指标专家权重 三、基于专家效度和专家权重修正指标权重值

第一节 分形理论概述 一、分形相关概念 二、典型分形图形 第二节 分形维数及其测算 一、拓扑维数 二、豪斯道夫维数 三、信息维数 四、关联维数 五、变维分形 第三节 空间地理要素分维计算方法 一、点状地理要素分维计算 二、线状地理要素分维计算 三、面状地理要素分维计算 第四节 分形理论在城镇方面的应用 一、巫山县农村居民点分形特征 二、云南省城镇体系分形研究 第五节 分形理论在自然灾害方面的应用 一、滑坡灾害敏感性影响因子提取与定量 二、滑坡影响因子分段变维分形特征 第六节 R/S 分析 一、概述 二、主要方法 三、应用实例

§1.1 函数 §1.2 四类具有特殊性质的函数 §1.3 复合函数与反函数，习题课 §2.1 数列的极限 §2.2 收敛数列，习题课 §2.3 函数的极限 §2.3 函数极限的定理，习题课 §1.4 无穷小与无穷大 ，习题课 §3.1 连续函数 §3.2 连续函数的性质，习题课 §4.1 实数连续性定理 §4.2 闭区间连续函数整体性质的证明，习题课 §5.1 导数 §5.2 求导法则与导数公式，习题课 §5.3 隐函数与参数方程求导法则 §5.4 微分，习题课 §2.5 高阶导数与高阶微分，习题课 §6.1 中值定理，习题课 §6.2 洛必达法则，习题课 §6.3 泰勒公式，习题课 §6.4 导数在研究函数上的应用，习题课

第一节 物元分析研究对象和内容 一、矛盾问题 二、物元分析研究内容 第二节 物元与可拓集合 一、物元 二、可拓集合 第三节 关联函数 一、模 二、距 三、正域为有限区间  a,b  的简单关联函数 四、正域为无限区间  a,+  的简单关联函数 五、正域为无限区间  −  ,b 的简单关联函数 六、正域为无穷区间  − +  , 的简单关联函数 第四节 物元识别和评判方法 一、对象识别的物元模型 二、综合评判的物元模型 第五节 应用实例 一、山区公路高切坡安全评价 二、基于模糊物元的重庆市农业气候资源综合评价

推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面

我们在第一章就已经知道，推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验

0.1 前言 1.1 实数的表达与性质 1.2 确界原理 1.3 函数：描述关系的模型 1.4 一些不等式 2.1 数列极限引入 2.2 收敛数列的性质 2.3 收敛数列的判定 2.4 子数列 2.5 数列极限题目 3.1 函数极限引入 3.2 函数极限定义 3.3 函数极限的定理 3.4 两个重要极限 3.5 无穷小与无穷大 4.1 连续函数的概念 4.2 间断点及其分类 4.3 连续函数的性质定理 4.4 闭区间上连续函数的定理 4.5 反函数的连续性 4.6 函数的一致连续性 4.7 初等函数的连续性 5.1 导数的概念 5.2 求导法则 5.3 高阶导数 5.4 微分 5.5 导函数的介值性 6.1 罗尔中值定理 6.2 拉格朗日中值定理 6.3 柯西中值定理 6.4 洛必达法则