17、x1、x2是AX=0的两个不对应成比例的解,其中A为n阶方阵,则基础解系中向量个数为
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响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为:y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是().
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映射f:A→B,若A中任意两个不同元素x1≠x2有f(x1)≠f(x2),则f是()。
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为研究两类病人的红细胞总体水平有无差别,分别测定30例甲类病人和25例乙类病人的红细胞数,计算得其均数X1和X2,标准差S1和S2(α=0.05)。其对应的变量和统计资料类型是()
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某一测量值x相邻的测量值是x1和x2,其对应的修正值是△x1、△x2,则测量值x的修正值是()。
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响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为:Y=2.1X1+2.3X2,由此方程可以得到结论是()
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为研究两类病人的红细胞总体水平有无差别,分别测定30例甲类病人和25例乙类病人的红细胞数,计算得其均数X1和X2,标准差S1和S2(α=0.05)。若进行两个小样本计量资料比较,如果满足正态性和方差齐条件,则其假设检验可用()
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为研究两类病人的红细胞总体水平有无差别,分别测定30例甲类病人和25例乙类病人的红细胞数,计算得其均数X1和X2,标准差S1和S2(α=0.05)。若进行两个小样本的计量资料比较,如果方差不齐,则其假设检验可用()
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在二元回归中,若自变量X1和X2彼此独立(r12 = 0),则二元回归平方和为两个偏回归平方和之和,即:UY/12 = U1 + U2。
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对下列线性规划的对偶问题描述不正确的是( ) min z=3X1 + 5X2 + X3 ST -X1 + 3X2 + 6X3>=8 2X1 + X2-X3>=4 X1,X2,X3>0
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对于[a,b]上任意两个不同的点x1,x2,有0.5*(f(x1)+f(x2))>f((x1+x2)/2)。则f’’(x)和0之间的关系为()。
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一个由两个表面所构成的封闭系统中,若已知A1=0.5A2,X1,2=0.6,则X2,1=( )。
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设 是Ax=b的解, 是对应齐次线性方程组Ax=0的解,则( )56c58ef5e4b0e85354cc1482.png56c58ef5e4b0e85354cc1487.png
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将频率相同但相位相差90°的两个载波信号分别由每个信号进行调制之后,再把两者相加。与此对应的离散时间多路复用器和解复用器示于图8-47中。假定信号x1[n]和x2[n]都是带限于ωM的,即
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数据区定义如下: X1 DB 1,1,1,1,1 X2 DB 6 DUP(2) 下面指令执行后,AX和SI中的内容分别是()。 LEA BX,X1+1 MOV AL,BYTE PTR [BX+1] MOV SI,WORD PTR X2+1
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设X1,X2,…,Xn是来自正态总体N(0,σ2)的样本,分别是样本均值和样本方差,若n=17,则当k=______时,P(≥μ+kS)=0.95
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设m×n矩阵A的秩为R(A)-n-1, 且 是齐次方程Ax=0的两个不同的解,则Ax=0的通解为()A.B.C.D.
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在如图7-1所示系统中,有两个时间函数x1(t)和x2(t)相乘,其乘积ω(t)由一冲激串采样,x1(t)带限于ω
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y=x1+x2,x1与x2不相关,x1=100mm,x2=200mm,u(x1)=3mm,u(x2)=4mm。求合成标准不确定度U,k=2。
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假设某一行业(X1)需要另两个行业(X2和X3)的产品作为中间投入,投入系数分别为α21=0.2,α31=0.5,三个行业的进
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某一测量值x相邻的测量值是x1和x2,其对应的修正值是△x1、△x2,则测量值x的修正值是()。A.△x1+[(△x
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已知函数f(x)=3x/x2+x+1(x>0)①求其单调区间并证明②若x1≥1,x2≥1,证明|f(x1)-| 证明|f(x1)-f(x2)|<1
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设一组数据x1=0,x2=10,x3=20,其权数分别为ρ1=0.1,ρ2=0.6,ρ3=0.3,则这组数据的加权平均数是:()。
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已知下列线性规划问题 min f=5x1—5x2—13x3 约束条件:—x1+x2+3x3 ≤ 20 12x1+4x2+10x3 ≤ 100 x1,x2,x3≥0 将问题化为标准型之后求解,最优值为-100,最终单纯形表如下表所示 迭代 次数 基变量 cB x1 x2 x3 x4 x5 b -5 5 13 0 0 2 x2 5 -1 1 3 1 0 20 x5 0 16 0 -2 -4 1 20 cj-zj 0 0 -2 -5 0 (1)写出其最优基矩阵B及其逆矩阵B^(-1); (2)当b2由100变为60时,最优解有什么变化? (3)x1的系数列向量由(-1,12)T变为(0,5)T的时候,最优解有什么变化? (4)增加一个约束条件x1+2x2+x3 ≤ 30最优解有什么变化?
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实验 解非线性方程组的概率算法实现 一、实验目的 通过本实验使学生掌握概率算法基本要素、步骤及其应用 二、实验原理 本实验是应用概率算法用Java编程语言对给定n个非线性方程组,利用随机搜索方法求的这n个方程组的解。Java编程语言见《Java 基础教程》,装载问题的回溯算法见王晓东编《算法设计与分析(第四版)》p193-197. 三、 实验内容 Java编程语言实现非线性方程组的概率算法。主要实验内容包含:给定n个非线性方程组f1(x1,x2,…xn)=0,…fn(x1,x2,…xn)=0,将求方程组的解问题转化为求一个优化问题的最小值问题,利用随机搜索方法求优化问题的最优解,从而得到原非线性方程组的解。 四、实验方法与步骤 1. 给定n个非线性方程组f1(x1,x2,…xn)=0,…fn(x1,x2,…xn)=0; 2. 将其转化为一个优化问题; 3. 利用随机搜索方法解相应的优化问题; 4. 输出非线性方程组的解。 五、实验报告要求 给出完整的Java程序实现并给出相应的程序结果。
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