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基本要求:理解矩阵的概念,熟练掌握矩阵的运算,理解逆矩阵并会求逆矩阵,了解分块矩阵。 矩阵是线性代数中重要的工具,我们先从线性方程组引出矩阵。 §1 矩阵的概念 §2 矩阵的运算
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对应特征值礼=-1只有1个线性无关的特征向量,而特征方程的基础解系为5,全体特征向量为x=k1l1(k1≠0)例9设方阵A的特征值A1≠2,对应的特征向量分别为x1,x2,证明: (1)x1-x2不是A的特征向量;
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4.5线性方程组解的结构 b 齐次方程组Ax=0 非齐次方程组Ax=b(b≠0) 结论:(1)[4b]→[d,Ax=b与Cx=d同解 (2)Ax=0有非零解兮rank4
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本章主要内容简介 1.向量的内积,长度的概念;向量空间的规范正交基;正交矩阵;正 正定二次型交变换; 2.矩阵的特征值,特征向量; 3.相似矩阵,实对称矩阵正交相似与对角矩阵的方法; 4.二次型及其矩阵表示,二次型秩的概念;二次型的标准形,规范形; 5.配方法化二次型为标准形;二次型与对应矩阵的正定性判别
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第一章线性规划的数学模型 第一节线性规划一般模型 第二节线性规划的图解法 第三节线性规划的标准型 第四节线性规划解的概念 第二章线性规划的单纯形法 第一节单纯形法原理 第二节表格单纯形法 第三节人工变量问题 第四节单纯形法补遗 第三章线性规划的对偶理论 第四章线性规划灵敏性分析
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引言 Chapter 2 插值方法表示两个变量x,y内在关系一般由函数式y=f(x)表达 但在实际问题中,有两种情况: 、 1由实验观测而得的一组离散数据(函数表),显然这种函 数关系式y=f(x)存在且连续,但未知。 2函数解析表达式已知,但计算复杂,不便使用。通常也函数表
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2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式
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由微积分学基本定理,当f(x)在[a,b]上连续时,存在原函数F(x) 由 NewtonLeibnitsI-式if(x)df()-F(a) 有时用上面的方法计算定积分有困难
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实际工程技术、生产、科研上会出现大量的微分方程问题很难得到其解析解,有的甚至无法用解析表达式来表示, 因此只能依赖于数值方法去获得微分方程的数值解
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