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1：線性轉(zhuǎn)換及線性運(yùn)算子，特征值擴(kuò)展，以矩陣表示線性運(yùn)算子。
2：通過(guò)分析判斷矩陣，一致性矩陣，導(dǎo)出矩陣及度量矩陣的關(guān)系，提出一種修改判斷矩陣的預(yù)測(cè)加速修正的貪婪算法。
3：然后，對(duì)所建立關(guān)聯(lián)矩陣的列向量或行向量進(jìn)行相似性度量，獲得相似客戶群體或相關(guān)頁(yè)面。
4：由于此法只需要進(jìn)行一次子域系數(shù)矩陣的積分,因而大大提高了分析效率.
5：討論相似矩陣的一些標(biāo)準(zhǔn)型，給出一般域F上矩陣的一種有理標(biāo)準(zhǔn)形式，提供它變到若爾當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)型的相似變換。
6：首先根據(jù)三個(gè)標(biāo)定點(diǎn)對(duì)估計(jì)旋轉(zhuǎn)矩陣，然后根據(jù)相機(jī)和一個(gè)點(diǎn)對(duì)的幾何關(guān)系直接計(jì)算平移向量。
7：首先運(yùn)用對(duì)稱分量法將單相異步電動(dòng)機(jī)分為正序系統(tǒng)和負(fù)序系統(tǒng)，然后分別用矩陣分析了這兩個(gè)系統(tǒng)中各自的有功功率、無(wú)功功率和視在功率。
8：首先給出了整數(shù)矩陣的定義及性質(zhì)，然后討論了它在求整數(shù)的最大公因數(shù)和解整系數(shù)不定方程中的應(yīng)用。
9：首先將風(fēng)險(xiǎn)引入矩陣對(duì)策，然后建立風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)最優(yōu)混合策略優(yōu)中選優(yōu)進(jìn)行研究和實(shí)證分析。
10：在構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)時(shí)，首先根據(jù)回路構(gòu)建其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后根據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和距離矩陣給各邊分配權(quán)值。
11：這兩種方法都是基于廣義牛頓法，簡(jiǎn)化了雅可比矩陣的建立與計(jì)算，從而提高了計(jì)算速度。通過(guò)算例說(shuō)明，這是兩種行之有效的計(jì)算方法。
12：以此矩陣,大眾相比主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通用早走一步,但面對(duì)已經(jīng)被日系及自主品牌分食的新能源市場(chǎng),大眾任重道遠(yuǎn)。
13：以領(lǐng)導(dǎo)模塊引發(fā)出矩陣的力量作用于報(bào)應(yīng)號(hào),制造出全宇宙空前絕后的至強(qiáng)機(jī)體才是他的目的。
14：?jiǎn)挝?b style="color:red;">矩陣是一種可有可無(wú)的矩陣。
15：多自由度納米精度工件臺(tái)的精度直接受電機(jī)力常數(shù)和增益平衡矩陣的影響，需要進(jìn)行周期性測(cè)試。
16：增益矩陣在標(biāo)準(zhǔn)大氣條件下設(shè)計(jì)，并通過(guò)相似理論將其擴(kuò)展到全線。
17：LDPC碼是一種可以接近香農(nóng)限的線性分組碼，可通過(guò)稀疏奇偶校驗(yàn)矩陣來(lái)構(gòu)造，也可以用因子圖來(lái)構(gòu)成。
18：編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù).
19：jama是一個(gè)基本的線性代數(shù)java包，它提供了實(shí)數(shù)非稀疏矩陣類(lèi)，程序員可構(gòu)造操控這些類(lèi)。
20：提出一種新穎的稀疏矩陣相乘算法，算法實(shí)現(xiàn)中將計(jì)算單元由單個(gè)元素?cái)U(kuò)展至行向量，避免了矩陣的轉(zhuǎn)置，減少了掃描次數(shù)。
21：數(shù)值結(jié)果表明，由于使用了內(nèi)觀法結(jié)合多波前法解非對(duì)稱稀疏矩陣，大大減少了計(jì)算時(shí)間。
22：針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的弱稀疏性，提出一種新的基于混合矩陣估計(jì)的欠定語(yǔ)音盲分離方法。
23：該算法既利用了節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣的對(duì)角優(yōu)勢(shì)，又充分利用了稀疏結(jié)構(gòu)的對(duì)稱性。
24：文中歸納了稀疏奇偶校驗(yàn)矩陣的描述，在此基礎(chǔ)上引入校驗(yàn)樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)解碼方案進(jìn)行可行性分析和描述。
25：小心地處理這些稀疏矩陣將會(huì)結(jié)省下巨大的計(jì)算成本與記憶體配置.
26：提出并設(shè)計(jì)了一種用于高維稀疏相似矩陣的文本聚類(lèi)算法。
27：本文介紹了計(jì)算電力系統(tǒng)電氣量的一種新方法，即復(fù)合矩陣法。
28：利用矩陣光學(xué)方法，分別推導(dǎo)了高斯光束經(jīng)雙平凸鏡耦合簡(jiǎn)和自聚焦微透鏡兩種耦合系統(tǒng)聚焦后的束腰寬度和像距的計(jì)算公式。
29：對(duì)角矩陣及三角矩陣之特征值，相似矩陣，由QR分解計(jì)算特征值，主特征值之迭代估算。
30：此外，我們還運(yùn)用轉(zhuǎn)移矩陣的方法對(duì)衰減系數(shù)的相關(guān)參量進(jìn)行了分析。
31：結(jié)合矩陣論中的可反對(duì)稱條件，提出一種穩(wěn)定的具有符號(hào)反對(duì)稱結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，并將其作為非線性系統(tǒng)的鎮(zhèn)定控制目標(biāo)。
32：本文提出了可分析雙波長(zhǎng)光纖光柵的矩陣運(yùn)算法。
33：將排課表問(wèn)題的求解轉(zhuǎn)化為矩陣運(yùn)算，闡述了矩陣運(yùn)算的相關(guān)算法。
34：該算法不涉及矩陣求逆運(yùn)算，有效地解決了上述兩個(gè)問(wèn)題，并且具有設(shè)計(jì)合理、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。
35：研究了矩陣冪運(yùn)算的逆運(yùn)算,即矩陣的開(kāi)方運(yùn)算.
36：二百零二、線性轉(zhuǎn)換及線性運(yùn)算子，特征值擴(kuò)展，以矩陣表示線性運(yùn)算子。
37：如果您開(kāi)發(fā)過(guò)圖形應(yīng)用程序，您可能會(huì)熟悉實(shí)現(xiàn)諸如平移、縮放和放轉(zhuǎn)等所需要的線性代數(shù)和矩陣運(yùn)算。
38：此程序代碼實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)稀疏矩陣相加、相減和相乘的運(yùn)算.
39：它不需要矩陣運(yùn)算、存儲(chǔ)量小、不僅可用于線性電路,也適用于非線性電路.
40：高階矩陣運(yùn)算和存儲(chǔ)量都特別大，為了減少運(yùn)算和存儲(chǔ)量，本文討論了稀疏矩陣、單位矩陣、對(duì)稱矩陣的存儲(chǔ)方法。
41：矩陣的乘法運(yùn)算一般不滿足交換律，但在特殊的條件下可交換。
42：和別的工具箱有所不同，該工具箱不是基于矩陣的數(shù)值分析，而是使用字符串來(lái)進(jìn)行符號(hào)分析與運(yùn)算。
43：摘要研究了矩陣冪運(yùn)算的逆運(yùn)算,即矩陣的開(kāi)方運(yùn)算.
44：本文討論了子矩陣約束下一類(lèi)矩陣方程的實(shí)矩陣解問(wèn)題。
45：跟王新宇一樣,代表委員從兩會(huì)的全媒體矩陣里,感受到一種與時(shí)俱進(jìn)的新動(dòng)力。
46：在實(shí)踐中找到簡(jiǎn)化求交錯(cuò)碼生成矩陣的方法，在交錯(cuò)度很大時(shí)優(yōu)越性更為突出。
47：利用基礎(chǔ)矩陣導(dǎo)出的共面檢驗(yàn)公式，在一定鄰域內(nèi)形成閉合且有序連接的多邊形線段組，再利用交比不變量驗(yàn)證多邊形的真實(shí)性。
48：證明了可以用矩陣的初等變換來(lái)求若干個(gè)正整數(shù)的最大公因數(shù)和若干個(gè)多項(xiàng)式的最大公因式，并通過(guò)具體實(shí)例來(lái)驗(yàn)證該方法。
49：本文以現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論為依托，研究了隨機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的一般實(shí)矩陣的特征值問(wèn)題。
50：仿真結(jié)果表明，該結(jié)構(gòu)保持了矩陣式變換器功率因數(shù)高的特點(diǎn)，并可有效削弱某些低次諧波。
51：也許可以用流程圖、方框圖、職責(zé)矩陣、書(shū)面的程序或圖形來(lái)描述.
52：一百零九、使用一種修改的ULV更新算法進(jìn)行噪聲子空間跟蹤，該算法不需要相關(guān)矩陣的秩估計(jì)，直接估計(jì)噪聲子空間。
53：使用恒定旋轉(zhuǎn)矩陣使得目標(biāo)三維定位的算法與標(biāo)定參數(shù)的過(guò)程大大簡(jiǎn)化，同時(shí)具有較高的定位精度。
54：采用旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣的方法使分塊測(cè)量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一個(gè)視場(chǎng)下，最后勻化、拼接成為一個(gè)整體。
55：結(jié)果表明，該方案不僅保證了旋轉(zhuǎn)矩陣的正交性，同時(shí)提高了定標(biāo)精度。
56：本文基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解定理，提出一種由3D特征點(diǎn)空間位置估計(jì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的算法。
57：本文引進(jìn)整數(shù)矩陣的右最小公倍陣的概念，并找出求法及有關(guān)性質(zhì)。
58：給出實(shí)矩陣的廣義譜分解式，討論廣義正定實(shí)矩陣的特征根的一些性質(zhì)。
59：最后把矩陣運(yùn)算法應(yīng)用于圓拱屋蓋結(jié)構(gòu)的風(fēng)致響應(yīng)計(jì)算，給出比傳統(tǒng)SRSS方法更合理的估算。
60：提出了極化散射矩陣總功率、極化熵、相似性參數(shù)的組合表達(dá)式。
61：該方法不僅考慮了多背景關(guān)鍵詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，而且通過(guò)非距離計(jì)算得到模糊相似矩陣。
62：由相似矩陣進(jìn)行模糊聚類(lèi)分析，得到了汕頭港地區(qū)底沙輸運(yùn)路徑。
63：文章用插值矩陣法的常微分方程求解器求解變厚度圓薄板大撓度彎曲問(wèn)題，提出了對(duì)一般方程正則奇點(diǎn)的處理途徑。
64：利用矩陣和一個(gè)微商公式，把變量替換法求正交曲線坐標(biāo)系中加速度運(yùn)算的繁瑣程度大為降低。
65：利用圖論中的鄰接矩陣作為轉(zhuǎn)換點(diǎn)，深度優(yōu)先搜索整個(gè)有向圖，可以得到所有可能的切分形式。
66：為此，在算法中引入了包含先念知識(shí)的屬性矩陣，采用了變超松弛系數(shù)重建三維溫度場(chǎng)。
67：實(shí)踐證明，采用模糊一致矩陣方法對(duì)長(zhǎng)春公路主樞紐貨運(yùn)站場(chǎng)布局方案進(jìn)行優(yōu)選，效果理想。
68：其中，通過(guò)使用附加的試探性運(yùn)動(dòng)方法將提高圖像雅可比矩陣估計(jì)的精度和速度。
69：結(jié)合鄂爾多斯盆地某地區(qū)*資源勘查項(xiàng)目，基于GIS平臺(tái)把磁測(cè)數(shù)據(jù)作為二維實(shí)矩陣進(jìn)行奇異值分解。
70：這些數(shù)據(jù)能會(huì)用來(lái)為表面上每個(gè)頂點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，能夠用來(lái)把向量從全局坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到切線空間。
71：首先，通過(guò)使用DCT代替“像素聚類(lèi)”并重新定義類(lèi)間散布矩陣，得到一種新的零空間法。
72：首先，通過(guò)重新定義樣本的類(lèi)內(nèi)散布矩陣和類(lèi)間散布矩陣，提出了一種新的零空間法。
73：首先給出了典型李代數(shù)自同構(gòu)的一些性質(zhì)，接著用矩陣的形式具體給出典型李代數(shù)自同構(gòu)共軛的充要條件，并計(jì)算了任意階自同構(gòu)的不動(dòng)點(diǎn)集。
74：引入時(shí)間單位矢,構(gòu)成四維歐氏空間,給出了在洛侖茲變換下任意正交曲線坐標(biāo)基矢的矩陣表達(dá)式.
75：記者獲悉,此次818,蘇寧易購(gòu)集結(jié)吃貨、潮人、宅神、球迷、車(chē)友、攝影達(dá)人、電腦極客、手機(jī)骨灰粉等系列發(fā)燒友矩陣力量,意圖點(diǎn)燃全民發(fā)燒熱潮。
76：用模糊矩陣法進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)比，不僅方法簡(jiǎn)單，而且評(píng)比結(jié)果客觀可信。
77：采用靜力縮減方法，由平面梁?jiǎn)卧獜澢胶夥匠掏茖?dǎo)出兩端帶扭簧的桿件宏單元縮減剛度矩陣。
78：本文剖析了線性代數(shù)中伴隨矩陣、行向量與列向量的乘積、正交矩陣幾個(gè)較難掌握的概念，由此引出這些概念的一些基本特征和性質(zhì)。
79：這種薄膜的材料是金屬納米粒子，它們被排列在透明的復(fù)合矩陣中。
80：對(duì)于變截面梁的扭轉(zhuǎn)，若用等截面扭轉(zhuǎn)剛度矩陣分段近似，需采用較多的單元數(shù)，才能使結(jié)果收斂于精確解。
81：利用齊次線性方程組解的理論討論矩陣的秩，給出幾個(gè)關(guān)于矩陣秩的著名不等式的證明，并證明了兩個(gè)命題。
82：本文提出兩個(gè)基本命題，根據(jù)行列式或矩陣元素的特點(diǎn)，通過(guò)初等變換，進(jìn)行合理分塊，利用基本命題改進(jìn)算法，使計(jì)算量最少。
83：給出矩陣AB與BA的特征值有關(guān)命題和推論，并舉例說(shuō)明它們?cè)谇?b style="color:red;">矩陣特征值和有關(guān)證明題中的應(yīng)用。
84：對(duì)其最低次數(shù)解及其通解進(jìn)行了矩陣描述.
85：分析了離散卷積，離散相關(guān)，離散傅氏變換的矩陣形式，以及各矩陣形式間存在著密切的關(guān)系。
86：目前數(shù)據(jù)展示使用最頻繁的模式就是通過(guò)結(jié)構(gòu)化的報(bào)表和圖形，這兩種模式分別通過(guò)矩陣化的羅列和形象化的表現(xiàn)使數(shù)據(jù)的展示更生動(dòng)和具體。
87：將串聯(lián)結(jié)構(gòu)的環(huán)型諧振濾波器類(lèi)比為四端口網(wǎng)絡(luò)，利用傳輸矩陣法推導(dǎo)出通路和下話路傳輸函數(shù)的通用公式。
88：以寬帶信號(hào)和濾波器相頻響應(yīng)誤差模型為基礎(chǔ)、以自適應(yīng)頻域?qū)拵Рㄊ纬伤惴槔?，分析了誤差對(duì)自相關(guān)矩陣的秩以及SINR性能的影響。
89：對(duì)中心對(duì)稱本原矩陣的本原指數(shù)的缺數(shù)段進(jìn)行了完整的刻畫(huà)。
90：有符號(hào)零空間的矩陣的特征刻畫(huà)的研究，說(shuō)明了討論一些特殊的有符號(hào)零空間的矩陣類(lèi)是有益的。
91：同時(shí)也刻畫(huà)了布爾代數(shù)上強(qiáng)保持交換矩陣對(duì)的線性算子。
92：利用埃米特矩陣的正定性質(zhì)分析集成網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的條件，尋找出消除寄生振蕩簡(jiǎn)單而可靠的方法。
93：同時(shí)，現(xiàn)代的分析人員必須精通結(jié)構(gòu)矩陣分析的基本原理及其在數(shù)字計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用，會(huì)應(yīng)用現(xiàn)有的分析程序及有關(guān)軟件。
94：這意味著一旦模型沒(méi)確認(rèn)，任何超過(guò)警告閾值的矩陣都會(huì)被報(bào)告出來(lái)。
95：賈維小組的“電子皮膚”由納米線交叉形成的矩陣組成，這些線的制作方式則是在鍺和硅外包裹一層聚酰亞胺薄膜。
96：轉(zhuǎn)換旋轉(zhuǎn)矩陣中要素的公式，這里我們可以發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)潔和緊促清晰可見(jiàn)。
97：本文分析了閉環(huán)極點(diǎn)與二次型性能指標(biāo)中的加權(quán)矩陣Q之間的關(guān)系。
98：為了避免與關(guān)聯(lián)矩陣和廣義圈矩陣混淆,我們利用了草體字母.
99：的符號(hào)模式矩陣類(lèi)定義為符號(hào)模式為A的所有實(shí)矩陣的集合。
100：假設(shè)被控對(duì)象在典型工作點(diǎn)上的傳遞函數(shù)矩陣的既約分解組成一個(gè)集合，提出了鎮(zhèn)定該集合的控制器的設(shè)計(jì)方法。
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