矩阵在多项式乘积中的应用

设f(x) ,g(x)∈F[x],且 °(f(x) ) =n , °(g(x) ) =m ,其中f(x) =a0 xn+a1xn -1+…+an (1)g(x) =b0 xm+b1xm -1+…+bm (2 )用矩阵表示f(x) =(a0 ,a1,…,an) (xn,xn-1,…,1) T (3)为了叙述方便,给出如下定义.定义1　在(3)式中,称1×(n +1)矩阵A =(a0 ,a1,…,an)为多项式f(x)的系数矩阵;称(n +1)×1矩阵X =(xn,xn -1,…,1) T 为f(x)基底矩阵。其中f(x)的系数矩阵A与基底矩阵X都是f(x)按降幂排列而构成的,且A的行数和X的列数都等于 °(f(x) ) +1。显然(f(x) =AX .定义2　已知多项式(1) ,(2 ) ,则(n +1)×(n +m +1)矩阵B(f,g) =b0 b1…bmb…     

矩阵的秩的知识迁移教学法

通过定义班级所有学生得分的最高分函数以及讨论最高分函数的相关性质,让学生充分理解"最高"的含义,然后将最高分的概念性质迁移到矩阵的秩的概念性质中去.通过知识迁移教学法,学生对矩阵的秩的概念理解更加透彻.     

矩阵的初等变换与R~n空间的向量组的线性关系

本文利用矩阵的初等变换来统一解决R~n空间向量组线性关系中的问题。     

关于分块乘法的初等变换及其应用举例

该文阐述了分块乘法和初等变换相结合在矩阵计算中的广泛应用.     

不完备信息系统的矩阵约简算法

粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具，而知识约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题。J．W．Guan等提出了信息系统下的矩阵算法。章则是进一步讨论不完备信息表下的矩阵约简算法，实例表明该算法是有效的，具有一定的应用价值。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

浅谈对《MATLAB程序设计》课程基础教学内容的思考

本文简要介绍了MATLAB软件和《MATLAB程序设计》课程,结合笔者的教学实践,对程序设计的重要性给出了自己的认识,最后从四个方面对《MATLAB程序设计》课程的基础教学内容进行了探讨,并且给出了自己提高学生程序设计的途径。     

Pauli矩阵的若干性质及应用

以Pauli矩阵为工具，讨论Clifford代数、Dirac代数及量子逻辑门的有关性质     

区分对象 切实做好高职学生思想政治工作

高职学生文化素质、知识底蕴各不相同，思想境界、心理特征千差万别，这就决定了在开展高职学生思想政治工作时，必须区分不同对象，把先进性要求和广泛性要求结合起来，“一把钥匙开一把锁”，有针对性地对学生进行教育引导。     

用微分代数方法求解半定规划

探讨先用大M法转化原半定规划问题,然后用微分代数方法求解,数值实验结果表明,用微分代数方法求解半定规划是切实可行的。