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第一学期矩阵论知识点复习

第一学期矩阵论知识点复习
第一学期矩阵论知识点复习

结构动力学心得汇总

结构动力学学习总结

通过对本课程的学习,感受颇深。我谈一下自己对这门课的理解: 一.结构动力学的基本概念和研究内容 随着经济的飞速发展,工程界对结构系统进行动力分析的要求日益提高。我国是个多地震的国家,保证多荷载作用下结构的安全、经济适用,是我们结构工程专业人员的基本任务。结构动力学研究结构系统在动力荷载作用下的位移和应力的分析原理和计算方法。它是振动力学的理论和方法在一些复杂工程问题中的综合应用和发展,是以改善结构系统在动力环境中的安全和可靠性为目的的。高老师讲课认真负责,结合实例,提高了教学效率,也便于我们学生寻找事物的内在联系。这门课的主要内容包括运动方程的建立、单自

由度体系、多自由度体系、无限自由度体系的动力学问题、随机振动、结构抗震计算及结构动力学的前沿研究课题。既有线性系统的计算,又有非线性系统的计算;既有确定性荷载作用下结构动力影响的计算,又有随机荷载作用下结构动力影响的随机振动问题;阻尼理论既有粘性阻尼计算,又有滞变阻尼、摩擦阻尼的计算,对结构工程最为突出的地震影响。 二.动力分析及荷载计算 1.动力计算的特点 动力荷载或动荷载是指荷载的大小、方向和作用位置随时间而变化的荷载。如果从荷载本身性质来看,绝大多数实际荷载都应属于动荷载。但是,如果荷载随时间变化得很慢,荷载对结构产生的影响与

静荷载相比相差甚微,这种荷载计算下的结构计算问题仍可以简化为静荷载作用下的结构计算问题。如果荷载不仅随时间变化,而且变化很快,荷载对结构产生的影响与静荷载相比相差较大,这种荷载作用下的结构计算问题就属于动力计算问题。 荷载变化的快与慢是相对与结构的固有周期而言的,确定一种随时间变化的荷载是否为动荷载,须将其本身的特征和结构的动力特性结合起来考虑才能决定。 在结构动力计算中,由于荷载时时间的函数,结构的影响也应是时间的函数。另外,结构中的内力不仅要平衡动力荷载,而且要平衡由于结构的变形加速度所引起的惯性力。结构的动力方程中除了动力荷载和弹簧力之外,还要引入因其质量产生的惯性力和耗散能量的阻尼力。而

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

5.数据化与数字化的区别 数据化:将现象转变为可制表分析的量化形式的过程; 数字化:将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐(这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制)——基于模型的推荐(SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归) 余弦距离(又称余弦相似度):表示是否有相同的倾向 欧几里得距离(又称欧几里得相似度):表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点: 它不需要对物品或者用户进行严格的建模,而且不要求物品的描述是机器可理解的;推荐是开放的,可以共用他人的经验,很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题,大量的用户只是评价了一小部分的项目,而大多数的项目是没有进行评分;冷启动问题,新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性,一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习:构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素:存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法(贪心PLA) 感知器——线性二维分类器,都属于二分类算法 二者的区别:迭代过程有所不同,结束条件有所不同; 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题: 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似? 能否使Ein(g)足够小? 规模较大的N,有限的dVC,较低的Ein条件下,学习是可能的。 切入点:利用具体特征的,基于有监督方式的,批量学习的分析,进行二分类预测。 10.VC维: 11.噪声的种类: 12.误差函数(损失函数) 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法:简单并且有效的方法,典型公式 线性回归的误差函数:使得各点到目标线/平面的平均距离最小! 15.线性回归重点算法部分:

2016矩阵论试题

第 1 页 共 6 页 (A 卷) 学院 系 专业班级 姓名 学号 (密封线外不要写姓名、学号、班级、密封线内不准答题,违者按零分计) …………………………………………密…………………………封……………………………………线………………………………… 考试方式:闭卷 太原理工大学 矩阵分析 试卷(A ) 适用专业:2016级硕士研究生 考试日期:2017.1.09 时间:120 分钟 共 8页 一、填空选择题(每小题3分,共30分) 1-5题为填空题: 1. 已知??? ? ? ??--=304021101A ,则1||||A =。 2. 设线性变换1T ,2T 在基n ααα ,,21下的矩阵分别为A ,B ,则线性变换212T T +在基n ααα ,,21下的矩阵为_____________. 3.在3R 中,基T )2,1,3(1--=α,T )1,1,1(2-=α,T )1,3,2(3-=α到基T )1,1,1(1=β, T )3,2,1(2=β,T )1,0,2(3=β的过度矩阵为A = 4. 设矩阵??? ? ? ??--=304021101A ,则 5432333A A A A A -++-= . 5.??? ? ? ? ?-=λλλλλ0010 01)(2A 的Smith 标准形为 6-10题为单项选择题: 6.设A 是正规矩阵,则下列说法不正确的是 ( ). (A) A 一定可以对角化; (B )?=H A A A 的特征值全为实数; (C) 若E AA H =,则 1=A ; (D )?-=H A A A 的特征值全为零或纯虚数。 7.设矩阵A 的谱半径1)(

现代控制理论心得

现代控制理论课程心得 摘要:从经典控制论发展到现代控制论,是人类对控制技术认识上的一次飞跃。现代控制论是用状态空间方法表示,概念抽象,不易掌握。对于《现代控制理论》这门课程,本人选择了最为感兴趣的几个知识点进行分析,并谈一下对于学习这么课程的一点心得体会。 关键词:现代控制理论;学习策略;学习方法; 学习心得在现代科学技术飞速发展中,伴随着学科的高度分化和高度综合, 各学科之间相互交叉、相互渗透,出现了横向科学。作为跨接于自然科学和社 会科学的具有横向科学特点的现代控制理论已成为我国理工科大学高年级的主要课程。从经典控制论发展到现代控制论,是人类对控制技术认识上的一次 飞跃。经典控制论限于处理单变量的线性定常问题,在数学上可归结为单变 量的常系数微分方程问题。现代控制论面向多变量控制系统的问题,它是以 矩阵论和线性空间理论作为主要数学工具,并用计算机来实现。现代控制论 来源于工程实际,具有明显的工程技术特点,但它又属于系统论范畴。系统 论的特点是在数学描述的基础上,充分利用现有的强有力的数学工具,对系 统进行分析和综合。系统特性的度量,即表现为状态;系统状态的变化,即为动态过程。状态和过程在自然界、社会和思维中普遍存在。现代控制论是在 引入状态和状态空间的概念基础上发展起来的。状态和状态空间早在古典动力学中得到了广泛的应用。在5O年代Mesarovic教授曾提出“结构不确定性原理” ,指出经典理论对于多变量系统不能确切描述系统的内在结构。后来采用 状态变量的描述方法,才完全表达出系统的动力学性质。6O年代初,卡尔曼(Kalman) 从外界输入对状态的控制能力以及输出对状态的反映能力这两方面提出能控制性和能观性的概念。这些概念深入揭示了系统的内在特性。实际上,现代控制论中所研究的许多基本问题,诸如最优控制和最佳估计等,都是以能能控性和能观性作为“解”的存在条件的。现代控制理论是一门工程理论性强的 课程,在自学这门课程时,深感概念抽象,不易掌握;学完之后,从工程实际抽象出一个控制论方面的课题很难,如何用现代控制论的基本原理去解决生产实际问题则更困难,这是一个比较突出的矛盾。对现代控制理论来说,首先遇到的问题是将实际系统抽象为数学模型,有了数学模型,才能有效地去研究系统的各个方面。许多机电系统、经济系统、管理系统常可近似概括为线。

大数据库面试基础知识总结材料

1. 数据抽象:物理抽象、概念抽象、视图级抽象,模式、模式、外模式 提示: (1). 概念模式:(面向单个用户的) 是数据中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。 (2). 外模式:(面向全局的) 是用户与数据库系统的接口,是用户用到的那部分数据的描述。它由若干个外部记录类型组成。(3). 模式:(面向存储的) 是数据库在物理存储方面的描述,它定义所有的部记录类型、索引、和文件的组织方式,以及数据控制方面的细节。 模式描述的是数据的全局逻辑结构,外模式描述的是数据的局部逻辑结构。对应与同一个模式可以有任意多个外模式。在数据库中提供两级映像功能,即外模式/模式映像和模式/模式映像。对于没一个外模式,数据库系统都有一个外模式/模式映像它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像定义通常包括在各自外模式的描述中,当模式改变时,由数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应改变,可以使外模式保持不变,从而应用程序不必修改,保证了数据的逻辑独立性。数据库中只有一个模式,也只有一个模式,所以模式/模式映像是唯一的,它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库的存储结构改变了,由数据库管理员对模式/模式映像做相应改变,可以使模式保持不变,从而保证了数据的物理独立性。 2. SQL语言包括数据定义、数据操纵(Data Manipulation),数据控制(Data Control) 数据定义:Create Table,Alter Table,Drop Table,Craete/Drop Index等 数据操纵:Select ,insert,update,delete, 数据控制:grant,revoke 3. SQL常用命令 CREATE TABLE Student( ID NUMBER PRIMARY KEY, NAME V ARCHAR2(50) NOT NULL);//建表 CREATE VIEW view_name AS Select * FROM Table_name;//建视图 Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引 INSERT INTO tablename {column1,column2,…} values(exp1,exp2,…);//插入 INSERT INTO Viewname {column1,column2,…} values(exp1,exp2,…);//插入视图实际影响表 UPDA TE tablename SET name=’zang 3’ condition;//更新数据 DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除 GRANT (Select,delete,…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权 REVOKE (权限表) ON(对象) FROM USER_NAME [WITH REVOKE OPTION] //撤权 列出工作人员及其领导的名字: Select https://www.sodocs.net/doc/ec8396846.html,,https://www.sodocs.net/doc/ec8396846.html, FROM EMPLOYEE E S WHERE E.SUPERName=https://www.sodocs.net/doc/ec8396846.html, 4. 视图 提示: 计算机数据库中的视图是一个虚拟表,其容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查

数据的分析知识点总结与典型例题

数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数: 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式:n x x x n +???++21 使用:当所给数据1x ,2x ,…,n x 中各个数据的重要程度相同时,一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数: 若n 个数1x ,2x ,…,n x 的权分别是1w ,2w ,…,n w ,则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211,叫做这n 个数的加权平均数. 使用:当所给数据1x ,2x ,…,n x 中各个数据的重要程度(权)不同时, 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义:权就是权重即数据的重要程度. 常见的权:1)数值、2)百分数、3)比值、4)频数等。 3、组中值:(课本P128)

数据分组后,一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数,统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数: 将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列,如果数据的个数是奇数,则处于中间位置的数就是这组数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义:在一组互不相等的数据中,小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数: 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点:可以是一个也可以是多个. 用途:当一组数据中有较多的重复数据时,众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别: 平均数能充分利用所有数据,但容易受极端值的影响;中位数计算简单,它不易受极端值的影响,但不能充分利用所有数据;当数据中某些数据重复出现时,人们往往关心众数,但当各个数据的重复次数大致相等时,众数往往没有意义. ※典型例题: 考向1:算数平均数 1、数据-1,0,1,2,3的平均数是(C) A.-1 B.0 C.1 D.5

北邮_大数据技术课程重点总结

大数据技术 1.什么是数据挖掘,什么是机器学习: 什么是机器学习 关注的问题:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能; 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能; 通过输入和输出,来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构:应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式(需要专业知识)的方法,如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集(不是随机样本而是全体数据):面临大规模数据时,依赖于采样分析;统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现;大数据是指不用随机分析这样的捷径,而是采用大部分或全体数据。 关注概率(不是精确性而是概率):大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系(不是因果关系而是相关关系):建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心,相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系,关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征(将所有可能与不可能的信息数据化);挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心;三类最有价值的信息:位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓:提供数据服务,其他人都比我聪明! 数据废气:是用户在线交互的副产品,包括了浏览的页面,停留了多久,鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成:数据、技术与需求(思维);数据的价值在于正确的解读。

学习矩阵的心得

矩阵理论学习报告 矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。1801年德国数学家高斯把一个线性变换的全部系数作为一个整体。1844年,德国数学家爱森斯坦讨论了“变换”(矩阵)及其乘积。1850年,英国数学家西尔维斯特首先使用矩阵一词。1858年,英国数学家凯莱发表《关于矩阵理论的研究报告》。他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究,并在这个主题上首先发表了一系列文章,因而被认为是矩阵论的创立者,他给出了现在通用的一系列定义,如两矩阵相等、零矩阵、单位矩阵、两矩阵的和、一个数与一个矩阵的数量积、两个矩阵的积、矩阵的逆、转置矩阵等。并且凯莱还注意到矩阵的乘法是可结合的,但一般不可交换,且m*n矩阵只能用n*k矩阵去右乘。1854年,法国数学家埃米尔特使用了“正交矩阵”这一术语,但他的正式定义直到1878年才由德国数学家费罗贝尼乌斯发表。1879年,费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此,矩阵的体系基本上建立起来了。 通过这次在朱善华老师的课程上我了解了很多获益匪浅,我通过矩阵的学习,系统地掌握了矩阵的基本理论和基本方法,进一步深化和提高矩阵的理论知识,掌握各种矩阵分解的计算方法,了解矩阵的各种应用,其主要内容包括矩阵的基本理论,矩阵特征值和特征向量的计算,矩阵分解及其应用,矩阵的概念,了解单位阵、对角距阵、三角矩阵、零矩阵、数量矩阵、对角距阵等。这些内容与方法是许多应用学科的重要工具。矩阵的应用是多方面的,不仅在数学领域里,而且在力学、物理、科技等方面都十分广泛的应用。我通过学习得知,矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具。从行列式的大量工作中明显的表现出来,为了很多目的,不管行列式的值是否与问题有关,方阵本身都可以研究和使用,矩阵的许多基本性质也是在行列式的发展中建立起来的,而矩阵本身所具有的性质是依赖于元素的。在逻辑上,矩阵的概念应先于行列式的概念,然而在历史上次序正好相反。矩阵和行列式是两个完全不同的概念,行列式代表着一个数,而矩阵仅仅是一些数的有顺序的摆法。利用矩阵这个工具,可以把线性方程组中的系数组成向量空间中的向量;这样对于一个多元线性方程组的解的情况,以及不同解之间的关系等一系列理论上的问题,就都可以得到彻底的解决。 认识总是随着时间和已有知识的积累在不断修正,我对矩阵论的认识也大致如此。从一开始的认为只能解线性方程,到如今发现它的几乎无所不能,我想我收获到的不仅仅是这种简单的知识,更是一种世界观,那就是对所有的事物都不要轻易地下定论。同时,当我们知道的越多,就会发现未知的东西越多。作为一门已经发展了一百多年的学科,我对矩阵论的认识只是沧海一粟,唯有终身学习,不断探索,才可能真正领悟到其中之真谛,我亦将为此付诸行动。 控制理论与控制工程 肖雪峰

云计算和大数据基础知识教学总结

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据! 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等),所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源,支持各种应用程序的运转,无需为繁琐的细节而烦恼,能够更加专注于自己的业务,有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是,在大量的分布式计算机集群上,对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池,对这些资源实现自动管理,部署不同的服务供用户应用,这使得企业能够将资源切换成所需要的应用,根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上,即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源,主要包括网络环境下的三大类设备,即:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源,则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩,实现基础资源的网络冗余,意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点,或者任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的

矩阵论武汉理工大学研究生考试试题科学硕士

武汉理工大学研究生考试试题(2010) 课程 矩阵论 (共6题,答题时不必抄题,标明题目序号) 一,填空题(15分) 1、已知矩阵A 的初级因子为223 ,(1),,(1)λλ-λλ-,则其最小多项式为 2、设线性变换T 在基123,,εεε的矩阵为A ,由基123,,εεε到基123,,ααα的过渡矩阵为P ,向量β在基123,,εεε下的坐标为x ,则像()T β在基123,,ααα下的坐标 3、已知矩阵123411102101,,,00113311A A A A -????????==== ? ? ? ?--???????? ,则由这四个矩阵所生成的子空间的维数为 4、已知0100001000011 000A ?? ? ?= ? ???,则1068A A A -+= 5、已知向量(1,2,0,)T i α=--,21i =-,则其范数 1α= ;2α= ;∞α= ; 二,(20)设1112112121220a a V A a a a a ??????==-=?? ?????? ?为22?R 的子集合, 1、证明:V 是22?R 的线性子空间; 2、求V 的维数与一组基; 3、对于任意的1112111221222122,a a b b A B a a b b ????== ? ????? V ∈,定义 2222212112121111234),(b a b a b a b a B A +++= 证明:),(B A 是V 的一个内积; 4、求V 在上面所定义的内积下的一组标准正交基。 三、(15分)设{} 23210[](),0,1,2i F t f t a t a t a a R i ==++∈=为所有次数小于3的实系数 多项式所成的线性空间,对于任意的22103()[]f t a t a t a F t =++∈,定义:

心得体会 有关学数学的心得3篇

有关学数学的心得3篇 数学思想方法是数学知识的精髓。中学阶段进行数学思想方法的教学是21世纪学校培养具有创新精神与实践能力的人才的重要手段。下面是xxx为大家准备的有关学数学的心得,希望大家喜欢! 有关学数学的心得范文1 提升小学数学教师学科素养心得体会 有效教学是一线教师普遍关注的战略性问题。随着新一轮基础教育课程改革的不断深入,新《课标》教材的实施,特别是有效教学的不断尝试和实践,对教师的专业素养提出了更高要求,实践经验告诉我们,教师的专业素养的高低直接影响到有效教学的质量。我的学习后的体会如下: 1、要清晰了解数学教材呈现的知识结构。作为一名小学数学教师,至少要对小学六年所有的数学知识以及每一年级学生要达到怎样的水平有清晰的了解。只有这样,我们才能不仅仅局限在自己经常任教的那一个或几个年级,而能用发展的眼光看待自己的教学,为学生的进一步学习打下扎实的基础。而且,只有对所教的学科知识体系有了深入的了解,才能设身处地地用学生的眼光看待教材,使自己的教学真正切合学生的实际需要,促进学生的有效发展。 2、要广泛地阅读小学数学教育教学书刊。读书是提高人素养的一个重要方法,作为一名新形势下的小学数学教师应该多搜集和阅读有关的小学数学教育教学方面的书刊。如课程论、小学数学教学论、

小学教育论、小学数学教育、小学数学教师等广大教师会有很大帮助的。也许我们会觉得有的专业知识离我们太远,看不懂或听不懂。其实,看得多了自然也就理解了。所以,就应该积极主动地去探索未知的知识。 3、要研究一些教学案例。案例是一种理论与实践,培养研究者反思案例是和团队合作能力的研究方法,普通性重于特殊性之中,并通过特殊性表现出来的。案例具有典型性和具体意义。通过对一些案例的分析,可以提高了我的教学能力。所以请教师们要留意教学案例,研究教学案例。 4、要积极参加各科培训活动。职前教育是我们教育教学的重要基础,但我们要不断的学习,特别是参加培养学习。对于培训机构或者是学科开展的一些培训活动。如新课程培训、校本研究培训、网络研究培训、教材培训等,以提升我们的专业素养。 有关学数学的心得范文2 《工程数学》读书心得 《工程数学》矩阵论部分的课程已经结束,很高兴能够得到信息系主任朱老师的悉心讲授与耐心指导。 应用矩阵的理论和方法解决工程技术和社会经济领域中的实际问题以越来越普遍,矩阵论已经成为最有实用价值的数学分支之一。作为一个工科学生来说,矩阵论变的尤为重要,许多线性或非线性的问题都要用到矩阵论的知识,象我们的专业基础课《弹性力学》、《有限元》。

矩阵论答案

习题 一 1.(1)因 cos sin sin cos nx nx nx nx ?? ? ? -?? cos sin sin cos x x x x ????-??= cos(1) sin(1)sin(1) cos(1)n x n x n x n x ++?? ??-++?? ,故由归纳法知 cos sin sin cos n nx nx A nx nx ?? =??-?? 。 (2)直接计算得4 A E =-,故设4(0,1,2,3)n k r r =+=,则4(1)n k r k r A A A A ==-,即只需算出23,A A 即可。 (3)记J=0 1 0 1 1 0 ?????? ?????????? ,则 , 112211111 () n n n n n n n n n n n n n n i i n i n n i n n n a C a C a C a C a C a A aE J C a J a C a a -----=-????????=+==?? ???????? n ∑。 2.设11 22 (1,0),0 a A P P a A E λλ-??===?? ?? 则由得 2 1112111 1 1 210 0 0 a λλλλλλλ?? ????==?????????????? 1时,不可能。 而由2 112222 0 0 000 0 0 a λλλλλλ?? ????==?????????????? 1时,知1i λ=±所以所求矩阵为1i PB P -, 其中P 为任意满秩矩阵,而 1231 0 1 0 1 0,,0 10 1 0 1B B B -??????===?????? --?????? 。 注:2 A E =-无实解,n A E =的讨论雷同。 3.设A 为已给矩阵,由条件对任意n 阶方阵X 有AX=XA ,即把X 看作2 n 个未知数时线 性方程AX -XA=0有2 n 个线性无关的解,由线性方程组的理论知其系数矩阵为零矩阵,

大数据库原理(王珊)知识点整理

目录 1.1.1 四个基本概念 (1) 数据(Data) (1) 数据库(Database,简称DB) (1) 长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1) 基本特征 (1) 数据库管理系统(DBMS) (1) 数据定义功能 (1) 数据组织、存储和管理 (1) 数据操纵功能 (1) 数据库的事务管理和运行管理 (1) 数据库的建立和维护功能(实用程序) (1) 其它功能 (1) 数据库系统(DBS) (1) 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (1) 数据管理 (1) 数据管理技术的发展过程 (1) 人工管理特点 (1) 文件系统特点 (1) 1.1.3 数据库系统的特点 (2) 数据结构化 (2) 整体结构化 (2) 数据库中实现的是数据的真正结构化 (2) 数据的共享性高,冗余度低,易扩充、数据独立性高 (2) 数据独立性高 (2) 物理独立性 (2) 逻辑独立性 (2) 数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (2) 数据由DBMS统一管理和控制 (2) 1.2.1 两大类数据模型:概念模型、逻辑模型和物理模型 (2) 1.2.2 数据模型的组成要素:数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件 (3) 数据的完整性约束条件: (3) 1.2.7 关系模型 (3) 关系数据模型的优缺点 (3) 1.3.1 数据库系统模式的概念 (3) 型(Type):对某一类数据的结构和属性的说明 (3) 值(Value):是型的一个具体赋值 (3) 模式(Schema) (3) 实例(Instance) (3) 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (3) 外模式[External Schema](也称子模式或用户模式), (3) 模式[Schema](也称逻辑模式) (3) 内模式[Internal Schema](也称存储模式) (3) 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 (3)

研究生矩阵论课后习题答案(全)习题二

习题二 1.化下列矩阵为Smith 标准型: (1)222211λλλλ λλλλλ?? -?? -????+-?? ; (2)2222 00 000 00(1)00000λλλλλλ ?? ?? -? ? ??-?? -?? ; (3)2222 232321234353234421λλλλλλλλλλλλλλ?? +--+-??+--+-????+---?? ; (4)23014360220620101003312200λλλλλλλλλλλλλλ????++??????--????---?? . 解:(1)对矩阵作初等变换 23221311(1)100 10 000000(1)00(1)c c c c c c r λλλλλλλλλ+--?-???????????→-???→? ??? ????-++???? , 则该矩阵为Smith 标准型为 ???? ? ?????+)1(1λλλ; (2)矩阵的各阶行列式因子为 44224321()(1),()(1),()(1),()1D D D D λλλλλλλλλλ=-=-=-=, 从而不变因子为 22 2341234123()()() ()1,()(1),()(1),()(1)()()() D D D d d d d D D D λλλλλλλλλλλλλλλλ== =-==-==-故该矩阵的Smith 标准型为

2210000(1)0000(1)00 00(1)λλλλλλ?? ??-????-?? -??; (3)对矩阵作初等变换 故该矩阵的Smith 标准型为 ?? ?? ??????+--)1()1(112 λλλ; (4)对矩阵作初等变换 在最后的形式中,可求得行列式因子 3254321()(1),()(1),()()()1D D D D D λλλλλλλλλ=-=-===, 于是不变因子为 2541234534()() ()()()1,()(1),()(1)()() D D d d d d d D D λλλλλλλλλλλλλ==== =-==-故该矩阵的Smith 标准形为 2 1 0000 010 0000100000(1)00 00 0(1)λλλλ?????????? -?? ??-?? . 2.求下列λ-矩阵的不变因子: (1) 21 0021002λλλ--????--????-??; (2)100 1000 λαββλα λαββ λα+????-+? ???+??-+?? ;

(完整版)计算机网络考试知识点超强总结

计算机网络考试重点总结(完整必看) 1.计算机网络:利用通信手段,把地理上分散的、能够以相互共享资源(硬件、软件和数据等)的方式有机地连接起来的、而各自又具备独立功能的自主计算机系统的集合 外部特征:自主计算机系统、互连和共享资源。内部:协议 2.网络分类:1)根据网络中的交换技术分类:电路交换网;报文交换网;分组交换网;帧中继网;ATM网等。2)网络拓朴结构进行:星型网;树形网;总线型网;环形网;网状网;混合网等。4)网络的作用地理范围:广域网。局域网。城域网(范围在广域网和局域网之间)个域网 网络协议三要素:语义、语法、时序或同步。语义:协议元素的定义。语法:协议元素的结构与格式。规则(时序):协议事件执行顺序。 计算机网络体系结构:计算机网络层次结构模型和各层协议的集合。 3.TCP/IP的四层功能:1)应用层:应用层协议提供远程访问和资源共享及各种应用服务。2)传输层:提供端到端的数据传送服务;为应用层隐藏底层网络的细节。3)网络层:处理来自传输层的报文发送请求;处理入境数据报;处理ICMP报文。4)网络接口层:包括用于物理连接、传输的所有功能。 为何分层:目的是把各种特定的功能分离开来,使其实现对其他层次来说是可见的。分层结构使各个层次的设计和测试相对独立。各层分别实现不同的功能,下层为上层提供服务,各层不必理会其他的服务是如何实现的,因此,层1实现方式的改变将不会影响层2。 协议分层的原则:保证通信双方收到的内容和发出的内容完全一致。每层都建立在它的下层之上,下层向上层提供透明服务,上层调用下层服务,并屏蔽下层工作过程。 OSI七层,TCP/IP五层,四层:

研究生矩阵论课后习题答案(全)习题三

习题三 1.证明下列问题: (1)若矩阵序列{}m A 收敛于A ,则{}T m A 收敛于T A ,{} m A 收敛于A ; (2)若方阵级数∑∞ =0m m m A c 收敛,则∑∑∞ =∞==?? ? ??00)(m m T m T m m m A c A c . 证明:(1)设矩阵 ,,2,1,)() (Λ==?m a A n n m ij m 则 ,)()(n n m ji T m a A ?=,)()(n n m ij m a A ?=,,2,1Λ=m 设 ,)(n n ij a A ?= 则 n n ji T a A ?=)(,,)(n n ij a A ?= 若矩阵序列{}m A 收敛于A ,即对任意的n j i ,,2,1,Λ=,有 ij m ij m a a =∞ →) (lim , 则 ji m ji m a a =∞ →)(lim ,ij m ij m a a =∞ →)(lim ,n j i ,,2,1,Λ=, 故{} T m A 收敛于T A ,{} m A 收敛于A . (2)设方阵级数 ∑∞ =0 m m m A c 的部分和序列为 ΛΛ,,,,21m S S S , 其中m m m A c A c c S +++=Λ10.

若 ∑∞ =0 m m m A c 收敛,设其和为S ,即 S A c m m m =∑∞ =0 ,或S S m m =∞ →lim , 则 T T m m S S =∞ →lim . 而级数∑∞ =0 )(m m T m A c 的部分和即为T m S ,故级数∑∞ =0 )(m m T m A c 收敛,且其和为T S , 即 ∑∑∞ =∞==?? ? ??00)(m m T m T m m m A c A c . 2.已知方阵序列{}m A 收敛于A ,且{} 1-m A ,1 -A 都存在,证明: (1)A A m m =∞ →lim ;(2){}1 1 lim --∞ →=A A m m . 证明:设矩阵 ,,2,1,)() (Λ==?m a A n n m ij m ,)(n n ij a A ?= 若矩阵序列{}m A 收敛于A ,即对任意的n j i ,,2,1,Λ=,有 ij m ij m a a =∞ →) (lim . (1) 由于对任意的n j j j ,,,21Λ,有 ,lim ) (k k kj m kj m a a =∞ → n k ,,2,1Λ=, 故 ∑-∞ →n n n j j j m nj m j m j j j j m a a a ΛΛΛ2121)()(2)(1) ()1(lim τ = ∑-n n n j j j nj j j j j j a a a ΛΛΛ21212121) ()1(τ , 而 ∑-= n n n j j j m nj m j m j j j j m a a a A ΛΛΛ2121) ()(2)(1)()1(τ,

矩阵论试题

2017—2018学年第一学期《矩阵论》试卷 (17级专业硕士) 专业 学号 姓名 得分 一.判断题(每小题3分,共15分) 1.线性空间V 上的线性变换A 是可逆的当且仅当零的原像是零, 即ker A =0。( ) 2.实数域上的全体n 阶可逆矩阵按通常的加法与数乘构成一个 线性空间。( ) 3.设A 是n 阶方阵,则k A ),2,1( =k 当∞→k 时收敛的充分 必要条件是A 的谱半径1)(

4. 设1][-n x P 是数域K 上次数不超过1-n 的多项式空间,求导算子D 在基12,,,,1-n x x x 以及基12)! 1(1,,!21, ,1--n x n x x 下的矩阵分别为 , 。 5.设A 是复数域上的正规矩阵,则A 满足: ,并 写出常用的三类正规矩阵 。 三.计算题(每小题12分,共48分) 1.在3R 中,试用镜像变换(Householder 变换)将向量T )2,2,1(-=α 变为与T e )1,0,0(3=同方向的向量,写出变换矩阵。 。

一位金融专业的学长的心得与个人经验

把数学学好。金融学到高处就是数学,没强大的数学功底就没法在金融界发展了。数学分析,高等代数(矩阵论有时间也最好读读),概率(这个超级重要,以后你就明白了),数理统计(要踏踏实实学会几种经典统计分析软件中的至少一种),随机过程(重中之重,学之前需要有一定基础)等等。 ------------------------------------------------------------------------ 多读些国外经典教材(宏微观就免了吧……),投资学、固定收益证券、金融市场、期货、衍生品 还有一些制度经济学方面的。在大学就是读书的最好时间,等你工作了就很难有时间也很难有那份心去读书了。少放些时间在网络、游戏、学生活动和谈情说爱上。金融系的学生既然是最高的分数进来的,就一定要有成为国家栋梁的远大抱负和切实努力! 3.安排的课程实际上很轻松,老师讲授的水平也是参差不齐,考试更是害人不浅。我想大家都明白,金融系的考试基本都是给个范围会去背背就完事了,只要你脑子好使,即使你一个学期没上过课也不会担心挂掉。这其实是危害巨大的。在学校学习真的是为了你自己,你根本不应该去care分数得了多少,而是应当问你自己的内心,你对这门学问究竟了解了多少,掌握了多少?我一直认为,如果你的兴趣不在这里,那最好不要因为听说金融以后工资高而盲目地读金融,请你去自己喜欢的专业读你喜欢的课程。因为人就活一辈子,你必须为了自己而去选择生活的每一步。如果你现在选择了你没什么兴趣的专业,就算以后你会有些丰厚的收入,但你会不快乐一辈子,明白吗?一定要想明白自己的追求和生命中对自己最重要的东西究竟是什么,切记! -------------------------------------------------------------------------------- 说远了,拉回来。如果你凑巧真的喜欢学习金融这门学问(据我所知,只有大约20%的金融学学生真的热爱这门学科,所以用了凑巧这一词),那么,大学里对你更重要的不是课堂,而是自己读书。首先,至少开学最初的五周,请你不要翘课,每节你选的课都去认认真真地听。之后选出其中的比较次的课以后直接翘掉,也不要睡懒觉或浪费这个时间,去读书!你问我读什么书?我告诉你,你如果能把数学的那些书和主要的专业国外经典教材认认真真地读完并且读懂,就一定会花你至少两年的时间。所以不要去想时间还大把可以浪费,可以再BBS上多灌点水升点经验值或者和男女朋友打情骂俏,一定要塌下心来读书!大学的感情和玩乐在毕业后一年之内绝对全部烟消云散,而唯有你读过的书,从中领悟的思考方式,以及眼界和心态,会影响你今后一生!读书不要好高骛远,要首先用必要的一段时间去了解你要面对的这门学科是多么博大精深,然后给自己拟出一份至少一年的学习计划。怎么拟?把书买来或借来,看着你面前那堆积如山花了大把银子的书你就知道该去干什么了。学习必须从最基础的着手,吃透了基础再往上走一层。经典巨著只要肯出钱谁都能从书店买回来,但为什么牛人总是少数?原因就在于绝大部分人买书回来之后就已经实现了满足感,而很少有人真正去细细研读。 数学,先把数分、高代、概率、数理统计用半年到一年的时间吃透,第二年在此基础上读随机过程、矩阵论。然后以后该看什么就要取决于你了。在这个时候你已经明白了自己还需要些什么方面的知识,可以缩小范围,深入钻研,书并不是读得越多越好的,关键在专。飞利浦什么都做,什么都做不精。IBM只做大机器,做的让全世界都只能赞。 -------------------------------------------------------------------------------- 金融方面,最开始首先把经济学基础学好了。

矩阵论知识点

矩阵论知识点 第一章:矩阵的相似变换 1. 特征值,特征向量 特殊的:Hermite矩阵的特征值,特征向量 2. 相似对角化 充要条件:(1)(2)(3)(4) 3. Jordan标准形 计算:求相似矩阵P及Jordan标准形 求Jordan标准形的方法: 特征向量法,初等变换法,初等因子法 4. Hamilton-Cayley定理 应用:待定系数法求解矩阵函数值 计算:最小多项式 5. 向量的内积 6. 酉相似下的标准形 特殊的:A酉相似于对角阵当且仅当A为正规阵。

第二章:范数理论 1. 向量的范数 计算:1,2,∞范数 2. 矩阵的范数 计算:1,2,∞,∞m , F 范数,谱半径 3. 谱半径、条件数 第三章:矩阵分析 1. 矩阵序列 2. 矩阵级数 特别的:矩阵幂级数 计算:判别矩阵幂级数敛散性,计算收敛的幂级数的和 3. 矩阵函数 计算:矩阵函数值,At e ,Jordan 矩阵的函数值 4. 矩阵的微分和积分 计算:函数矩阵,数量函数对向量的导数 如,dt dA(t),dt dA(t),?? ???==)()(X R AX X X X X f T T T αα等 5. 应用 计算:求解一阶常系数线性微分方程组

1. 矩阵的三角分解 计算:Crout 分解,Doolittle 分解,Choleskey 分解 2. 矩阵的QR 分解 计算:Householder 矩阵,Givens 矩阵, 矩阵的QR 分解或者把向量化为与1e 同方向 3. 矩阵的满秩分解 计算:满秩分解,奇异值分解 4. 矩阵的奇异值分解 第五章:特征值的估计与表示 1. 特征值界的估计 计算:模的上界,实部、虚部的上界 2. 特征值的包含区域 计算:Gerschgorin 定理隔离矩阵的特征值 3. Hermite 矩阵特征值的表示 计算:矩阵的Rayleigh 商的极值 4. 广义特征值问题 计算:BX AX λ=转化为一般特征值问题

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