第一节 二阶与三阶行列式 第二节 全排列及其逆序数 第三节 n阶行列式的定义 第四节 行列式的性质 第五节 行列式按行（列）展开 第六节 克拉默法则

本章由线性方程组的解法入手,引出行列 式的概念,再利用行列式的知识解决方程 组的相关问题。 主要内容:n阶行列式的定义、性质及其计 算方法。 §1.1二阶与三阶行列式 • 一、二阶行列式的引入 • 二、三阶行列式 • 三、小结 §1.2全排列及其逆序数 • 一、概念的引入 • 二、全排列及其逆序数 • 三、小结 §1.3 n阶行列式的定义 • 一、概念的引入 • 二、n阶行列式的定义 • 三、小结

一、概念的引入 1、割圆术:“割之弥细,所失弥少,割之又割,以至于不可割,则与圆周合体而无所失矣

我们知道,可以用收敛数列(或级数)来表示或定义一个数,下面将讨论如何用函数列(或函数项级 数)来表示或定义一个函数

数列极限 一、概念的引入 1、割圆术: “割之弥细,所失弥少,割之又割,以至于不可割,则与圆周合体而无所失矣

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型

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一、 Gauss列主元消去法的引入 例1.用 Gauss消去法解线性方程组(用3位十进制浮点数计算)

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一、拉普拉斯定理 定义 9 在一个 n 级行列式 D 中任意选定 k 行 k 列( k  n )，位于这些行和列的 交点上的