22929

Поняття базисного мінору

Доклад

Математика и математический анализ

Припустимо Поняття базисного мінору. Припустимо Δr деякий мінор порядку r матриці A r≤mr≤n. Мінор порядку r1 матриці називається оточуючим для мінора Δr якщо його матриця містить в собі матрицю мінору Δr .

Украинкский

2013-08-04

15.5 KB

0 чел.

Поняття базисного мінору.

     Припустимо  Поняття базисного мінору.

     Припустимо  Δr - деякий  мінор порядку r матриці  A (rm,rn).  Мінор порядку r+1 матриці  називається оточуючим для мінора Δr , якщо його матриця містить в собі матрицю мінору Δr . Таким чином, оточуючий мінор для мінора Δr  можна одержати дописуючи до мінора Δr  один рядок і один стовпчик.

     Нехай матриця A ненульова (існує ненульовий елемент). Базисним мінором матриці  A називається мінор, який не дорівнює нулю, а всі його оточуючі мінори дорівнюють нулю, або оточуючих мінорів не існує.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

42722. Поняття алгоритму. Блок схема запису алгоритмів 24 KB
  Мета: ознайомитись з поняттям алгоритм розглянути властивості алгоритму способи запису алгоритмів ознайомитись з правилами креслення схем алгоритму. Скласти схему алгоритму для обчислення виразу: Алгоритм – последовательность действий приводящая к конкретному результату.
42723. Основы языка С# и знакомство с основными элементами управления C# 430 KB
  В C как и в C C нумерация элементов массива идет с нуля. Естественно что в нашем примере у массива 6 =23 элементов k[00] первый k[12] последний.rry Элемент Вид Описание Length Свойство Количество элементов массива по всем размерностям Rnk Свойство Количество размерностей массива BinrySerch Статический метод Двоичный поиск в отсортированном массиве Cler Статический метод Присваивание элементам массива значений по умолчанию Copy Статический метод Копирование заданного диапазона элементов одного массива в другой массив CopyTo...
42724. Исследование электрических величин двухобмоточного однофазного трансформатора 119 KB
  Исследование электрических величин двухобмоточного однофазного трансформатора. Цель работы: изучить конструкцию однофазного трансформатора описать принцип его действия замерить величины в различных режимах работы в масштабе построить характеристики и векторные диаграммы. б Коэффициент трансформации трансформатора зависит . в В режиме холостого хода с увеличением напряжения коэффициент мощности трансформатора .
42725. Методы классификации основанные на сравнении с эталоном 732 KB
  Поэтому обычно возникает необходимость сократить это число посредством выделения информативных признаков которые предполагаются инвариантными или малочувствительными по отношению к изменениям и искажениям. Результаты измерений признаков отображаются в пространство признаков. В этом случае будут установлены границы областей принятия решений для разделения признаков новых фрагментов подлежащих классификации см. Первая задача заключается в выборе подмножества признаков и их упорядочиванию в заданном множестве измерений.
42726. Строки и регулярные выражения 300 KB
  String Работа с функциями класса StringBuilder Работа с регулярными выражениями. В C есть тип string но класс System. Пример использования: String s= qqq ; int k=s. Пример использования: nmespce test { clss Test { public sttic void Min { String s1= rbour s2= ce s3= zote ; System.
42727. Запільна блок-схема 28.5 KB
  Накресліть схему лінійного алгоритму. Накресліть схему розгалуженого алгоритму. Як конструювати схему алгоритму.
42729. Найти минимальную сумму элементов в строках двумерного массива 58 KB
  Для проверки подлинности работы программы необходимо сверить результаты работы программы и результаты ручного тестирования. Если они сойдутся, то программа выполнена правильно. Для упрощения вычислений заполним массив цифрами
42730. ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ 178.5 KB
  В данной лабораторной работе мы будем рассматривать способ построения линейного решающего правила на основе обучения одного формального нейрона. Модель нейрона Нейрон представляет собой формализованную модель биологического нейрона.4 – Простейший нейрон В общем виде функционирование нейрона подчиняется следующему выражению: где: – вектор входного сигнала – весовой вектор T – порог f – функция активации. Весовой вектор порог и функция активации определяют поведение нейрона то как он реагирует на входные данные.