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一、数列的极限 二、函数的极限 三、无穷大、无穷小及无穷小的比较 四、极限存在准则及两个重要极限 五、函数的连续性
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2.6.1分块矩阵的乘法,准对角阵的乘积和秩 1、矩阵的分块和分块矩阵的乘法 设A是属于K上的m×n矩阵,B是K上n×k矩阵,将A的行分割r段,每段分别包含m,m2,,m,个行,又将A的列分割为s段,每段包含nn2,n个列。于是A可用小块矩阵表示如下:
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第三章解线性方程组的直接法 Direct Method for Solving Linear Systems 求解A=万 1高斯消元法Gaussian Elimination*1 高斯消元法思首先将A化为上三角阵l*uper--triangular matrix*1路,再回代求解l* backward substitution*1
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第二章向量空间与矩阵 第一节m维向量空间 2.1.1向量和m维向量空间的定义及性质
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4牛顿法 Newton- Raphson Method 原理:将非线性方程线性化 Taylor展开/ Taylor's expansion取x0≈x,将∫(x)在x做一阶 Taylor展开:师人,在和x之间 将(x*-x0)2看成高阶小量,则有:下m只要∫∈C,每一步迭代都有f'(xk)≠0,而且Iim=测 x就是∫的根
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本节将把前面对于数字矩阵的讨论推广到 分块矩阵分块矩阵是一种非常有用的工具,使用 分块矩阵可使表达更简洁.分块矩阵主要来自两 个方面:一方面,用一些已知的矩阵矩堆砌砌成分 块矩阵;另一方面,把一个矩阵矩分割分成一个 分块矩阵:假想在一个矩阵的行之间加上一些横 线、列之间加上一些竖线,这样就把一个矩阵分
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3函数的最佳逼近 Optimal Approximation 一、最佳平方逼近:即连续型Ls逼近,在‖∫,=√f,意义下,使得‖P-y2最小 偏差
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一、正交多项式与最小二乘拟合Orthogonal Polynomials Least-Squares Approximation 已知x1…,xm;y…ym求一个简单易算的近
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3.2矩阵的乘法 定义2.1(矩阵的乘法)设A=(a)是一个mxn矩阵,B=(b)是一个 nxp矩阵即A的列数等于B的行数规定A与B的记AB是一个m×p矩阵 工其第i行第j列的元素等于A的第行各元素与B的第列对应元素的乘积 之和,即,AB=
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1.5重因式 二定义5.1设p(x)是Q上的即约多项式,若有自然数k使 得p(x)f(x),但p(x)f(x),则称p(x)是f(x)的一个 重因式;1重因式称为单因式;当k>1时,k重因式统称 为重因式 显然既约多项式p(x)是f(x)的k重因式当且仅当 f(x)=p(x)g(x),且p(x)g(x)
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