众所周知,对一个$n$阶方阵求取特征值需要解一个一元$n$次方程,当$n$很大时,这是很难实现的.但是,在有些涉及矩阵的实际问题中,我们并不需要知道矩阵特征值的准确值,而只需要知道其大概范围就行了,例如判定一个线性系统最终是否会趋于稳定时,只需要看其特征方程的所有特征根是否均有负实部,即所有的特征根是否均落在$x$轴负半轴上就行了:判定一个$n$阶方阵是否半正定,只需要考察其所有特征值是否均非负,类似的例子还有很多,就不一一赘述了.那么对于这类问题,我们迫切地需要这样一个工具,相比于解$n$次的

将学习到什么 好多.   Gersgorin 圆盘定理   对任何 \(A \in M_n\),我们总可以记 \(A=D+B\),其中 \(D=\mathrm{diag}(a_{11},\cdots,a_{nn})\) 集中展现了 \(A\) 的主对角线,而 \(B=A-D\) 的主对角线为零. 如果我们令 \(A_{\varepsilon} = D+\varepsilon B\),那么 \(A_0=D\) 且 \(A_1=A\). \(A_0=D\) 的特征值容易确定. 我们知道,如果 \(\

对于一个非线性方程f(x)=0求改方程的根,我们的思路可以这么想: 1.根的存在性.若该方程没有根,何必徒劳想法设法去求它的解呢?对于一个方程,我们怎么去找他的根,有连续函数零点定理可知:若有f(a)f(b)<0,则在(a, b)区间有解,究竟是一个还是多少个,还是要看具体的方程. 2.根的分布.这个方程的根分布在哪个区间,我们在程序实现的时候就可以一一搜索,用什么方法呢?我们可以采用一个不怎么高效的方法,等步长扫描法,在扫描的期间如果出现f(x1)(fy1)<0,则说明(x1, y1)区间有

      最近一个月来一直在看Google排序的核心算法---PageRank排序算法[1][2],在多篇论文中涉及到图论.马尔可夫链的相关性质说明与应用[3][4][5],而最为关键,一直让我迷惑的一句话是"A stochastic matrix has principal/primary eigenvalue 1"[3][4][5][6][7][8].可能对于系统学习过矩阵理论的人,它很平淡,不值得单独拿出来讨论或者说明.而我在此不得不承认自己的无知.尽管在高等代数中学习过关于矩

$\color{green}{MarkDown+LaTex 数学内容编辑样例收集}$ 1.大小标题的居中,大小,颜色 [例1] $\color{Blue}{一元二次方程根的分布}$ $\color{Red}{题型一:求数列{a_n}的通项公式} $ $\color{red}{函数定义域}$ 2.常见的数学符号 [例2] 大于等于 \(\ge\):小于等于 \(\leq\):不等于\(\neq\):\(\Delta ABC\sim\Delta XYZ\):\(\triangle ABC\):角\(

今天实现了<一类求解方程全部根的改进差分进化算法>(by 宁桂英,周永权),虽然最后的实现结果并没有文中分析的那么好,但是本文依然是给了一个求解多项式全部实根的基本思路.思路是对的,利用了代数原理. 求解全部根的理论还是很有必要说一下的.就是利用了多项式综合除法,在matlab中可以采用deconv(A,B)直接实现.同时为了确定多项式方程根的范围,还采用了代数方程根的分布理论,个人觉得这两点是值得借鉴的一种方法. % 首先定义常量,包括最大迭代次数.搜索范围.个体维度.缩放因子等.程序如下

[吐槽] 以前一直觉得这个东西十分高端完全不会qwq 但是向lyy.yxq.yww.dtz等dalao们学习之后发现这个东西的代码实现其实极其简洁 于是趁着还没有忘记赶紧来写一篇博 (说起来这篇东西的文字好像有点多呀qwq啊话痨是真的qwq) [正题] 一些预备知识(有了解的就可以直接跳啦,mainly from 算导) fft的话,用来解决与多项式乘法有关的问题 关于多项式 一个以x为变量的多项式定义在一个代数域$F$上,将函数$A(x)$表示为形式和: $A(x) = \sum\limits

术语: 数据lemma:词根,词元(词的基本形式,如名词单数或动词的不定式形式) content words:实词part-of-speech:词性object-relative clauses and prepositional-phrase attachments :宾语关系从句和介词短语从句 i.e. :即verb ellipsis:动词省略predicate :谓语subordination :<语>主从关系dependency links:从属关系clause:从句.分句metric

设函数$f(x)=x^2-2ax+15-2a$的两个零点分别为$x_1,x_2$, 且在区间$(x_1,x_2)$上恰好有两个正整数,则实数$a$的取值范围______ 提示:$1<|x_1-x_2|\le3$得$a\in(-1-\dfrac{\sqrt{73}}{2},-1-\dfrac{\sqrt{65}}{2})\cup (-1+\dfrac{\sqrt{65}}{2},-1+\dfrac{\sqrt{73}}{2})$考虑到是两个正整数,且对称轴$3<-1+\dfrac{\sqrt{6

全球免费知名DNS服务器 jalone 2013-06-18 14:25:46 最近老是发表DNS相关文章,今天继续说DNS,国内75%以上的家用宽带路由器存在严重的安全隐患:用户浏览网页的时候其DNS就有可能被黑客篡改, DNS被篡改之后,黑客可轻易地骗取用户的帐号密码,威胁您的网游.微博.QQ.淘宝.网银安全!DNS尤为重要!今天讲全球知名DNS服务器的部分内容,希望对于DNS大家能学到更多!Google-Public-DNSGoogle Public DNS:IPV4首选DNS服务器:8.

L2-006. 树的遍历 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(<=30),是二叉树中结点的个数.第二行给出其后序遍历序列.第三行给出其中序遍历序列.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行中输出该树的层序遍历的序列.数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格. 输入样例: 7 2

压缩感知是一种採样方法,它和变换编码类似,后者被广泛用于涉及到大规模数据採样的现代通信系统中.变换编码将高维空间中的输入信号.转换成很低的低维空间中的信号.变换编码器的样例有著名的小波变换和普遍存在的傅立叶变换. 压缩感知技术将变换编码成功的用于可压缩信号或者是稀疏信号.将一个K稀疏N维离散时间信号x进行编码.是通过计算一个m维的測量向量y来完毕的,y是x的线性投影.这能够通过下式进行简洁表示:y=Phi*x.在这里,Phi代表一个m*N的矩阵,一般是在实数领域中.在这个框架中,投影基被如果成是

第二章 风险分析 风险管理 评估:确定并评估系统中存在的风险 分析:分析风险对系统产生的潜在影响 响应:规划如何响应风险的策略 缓解: 缓解风险对未来安全造成的不良影响 风险分析流程 资产确定 漏洞确定 威胁评估 可能性量化 影响分析 应对措施确认 风险分类: 自然 人为 系统 风险计算 :ALE(年度损失预期, annual loss expectancy) = SLE(单一损失预期,single loss expectancy)* ARO(年发生率,annual rate of occurr

目录 语法 c++ java 动态规划 多重背包 最长不下降子序列 计算几何 向量(结构体) 平面集合基本操作 二维凸包 旋转卡壳 最大空矩形 | 扫描法 平面最近点对 | 分治 最小圆覆盖 | 随机增量法 三维向量(结构体) 三维凸包 几何杂项 数据结构 ST表 单调队列 树状数组 线段树 并查集 左偏树 珂朵莉树,老司机树 莫队 二叉搜索树 一些建议 图论 图论的一些概念 图论基础 最短路径 最小生成树 树论的一些概念 最近公共祖先 联通性相关 图上的NP-hard问题 弦图+区间图 | 最

目录 美国霸权 ICANN:互联网界的联合国 IP 地址分配 域名解析架构 分层架构: DNS 缓存: 根 DNS 服务器: 顶级 DNS 服务器(TLD): 权威 DNS 服务器: 本地 DNS: DNS 协议 概览: dig 一下: DNSSEC:如何证明"你妈是你妈": DNS 数据报分析: CDN CNAME 解析: 调度 DNS 服务器: IPV6 和雪人计划 想象下面的对话: "老大,这个问题怎么处理?" "去问 14.215.177.39!&

Tor(The Onion Router)可以说是目前最为流行的网络匿名访问技术,用户的请求会在分布全球的主机随机跳转三次,最终才到达服务器,这就造成了溯源的极其困难,从而使得所有的访问者完全没有身份区别.大多数的暗网就建立在这样的技术之上.

1976年6月4号,周5,在远离音乐会大厅的一个楼上的房间内,在位于Manchester的Lesser Free Trade Hall ,Sex Pistols 乐队(注:Sex Pistols的经理人Malcolm McLaren 2010.4.8去世)開始了他们的第一次演出(gig, 注:规模太小称不上演唱会 ).关于当晚谁出席了那场演出有些混乱,部分是由于6周后的还有一场音乐会,但最基本的还是由于,这场演出被觉得是永久改变西方音乐文化 的一场演出.这场演出是如此的重要且富有象征意义,以至于

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

本来早就准备总结一下关于Repository.IUnitOfWork之间的联系以及在各层中的分布,直到看到田园里的蟋蟀发表的文章:<DDD 领域驱动设计-谈谈 Repository.IUnitOfWork 和 IDbContext 的实践>,才觉得有必要发表一下我个人的观点及其相关的实现代码,当然我的观点不一定就比他们的好,我只是表达个人观点而矣,大家勿喷. 关于Repository可以看看DUDU的这篇文章:关于Repository模式,我结合实际应用总结其核心概念为:Repository是

题目描述 在本题中,格点是指横纵坐标皆为整数的点. 为了圈养他的牛,农夫约翰(Farmer John)建造了一个三角形的电网.他从原点(0,0)牵出一根通电的电线,连接格点(n,m)(0<=n<32000,0<m<32000),再连接格点(p,0)(p>0),最后回到原点. 牛可以在不碰到电网的情况下被放到电网内部的每一个格点上(十分瘦的牛).如果一个格点碰到了电网,牛绝对不可以被放到该格点之上(或许Farmer John会有一些收获).那么有多少头牛可以被放到农夫约翰的电网