向量

本文的阅读等级：初级 德国数学家希尔伯特 (David Hilbert) 说[1]：“一个数学理论不被认为是完整的，直到你可以说得很清楚──你能解释给第一个在街上相遇的人听。”长久以来，这个问题一直困扰著许多线性代数初学者：基本矩阵运算，包括矩阵加法、纯量乘法以及矩阵乘法，是如何被定义出来的？基本矩阵运算的数学原因既不是商业机密亦非神秘主义，矩阵与其基本运算源自于线性代数的核心运转机制──线性变换 (linear transformation) 或称线性映射 (linear mapping)。定义于有限维向量空间 (vector space)，譬如，实座标向量空间 ，复座标向量空间 ，的线性变换可以用矩阵表示；矩阵加法、纯量乘法与矩阵乘法分别对应线性变换的加法、纯量乘法以及复合 (composition)

李雅普诺夫函数和李雅普诺夫稳定在最优化和自动控制理论都有用到，这里作一些简单小结。 稳定性是系统的重要特征，是系统正常工作的必要条件，它描述初始系统下系统方程的解是否具有收敛性，而与输入作用无关。 李雅普诺夫稳定性采用了状态向量描述，不仅适用与单变量、线性、定常系统，而且适用于多变量、非线性、时变系统

此条目需要补充更多来源。 (2018年10月13日) 致使用者：请搜索一下条目的标题（来源搜索："压强" — 网页、新闻、书籍、学术、图像），以检查网络上是否存在该主题的更多可靠来源（判定指引）。 压力 （英语：pressure），是作用在与物体表面垂直方向上的每单位面积的力（force）的大小，即是分布在特定作用面上之力与该面积的比值

解决词条问题可获得额外积分和经验奖励哦~ 在数学里面，是增添了一个额外的结构的向量空间。这个额外的结构叫做内积，或标量积，或点积。这个增添的结构允许我们谈论向量的角度和长度

本卷大多着重在微积分下学期的范围，也就是数列、多变数函数与向量微积分，尤其向量微积分是大多学校较少着墨的部分，想准备转学考的同学若能将这个章节掌握，自然可以轻松赢过其他对手。 前面几题有基本的送分题、必考题，都是得小心计算，不能失分的。而后面的题目则是关键，通常同学们准备转学考比较容易来不及准备的部分：向量微积分，如果能在这个部分有所着墨，轻松地赢过其他同学是必然的

机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据挖掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为学习算法涉及了大量的统计学理论，与统计推断联系尤为紧密，所以也被称为统计学习方法

设 以 间的整数为分子，以 为分母组成分数集合 ，其所有元素和为 ；以 间的整数为分子，以 为分母组成不属于集合 的分数集合 ，其所有元素和为 ；……，依次类推以 间的整数为分子，以 为分母组成不属于 的分数集合 ，其所有元素和为 ；则 =________. 说明理由； 其中“在 上是有界函数”的序号为__________。 在实数集R中，我们定义的大小关系“＞”为全体实数排了一个“序”，类似的，我们在平面向量集 上也可以定义一个称为“序”的关系，记为“ ”.定义如下：对于任意两个向量 当且仅当“ ”或“ ”.按上述定义的关系“ ”，给出如下四个命题：

我们可以再把点法式方程展开，我们可以把平面的方程写成如下的形式： \[Ax+by+Cz=D\]其中 \(D=Ax_0+By_0+Cz_0\)，这种形式的方程就称为平面的一般式方程。 在一般式方程里，将两边除以 \(D\)，就得到了平面的截距式方程： 对于平面方程的求法，我们只需要知道平面上的一点与它的法向量，就可以求出它的方程。但很多时候，这些信息不会直接给出，就需要我们来找到这些信息

文献摘要： 一国所处的经济发展阶段和发展战略、政治法律传统、金融体系等现有特征决定了一国的金融结构。金融结构决定了货币政策的机构传导途径并进而决定了货币政策的传导机制。不同的金融结构影响着储蓄向投资的转换效率和经济增长也影响着金融政策调控的有效性和宏观经济稳定

环境合理地选用传感器，是在进行某个量的测量时首先要解决的问题。当传感器确定之后，与之相配套的测量方法和测量设备也就可以确定了。测量结果的成败，在很大程度上取决于传感器的选用是否合理