![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Линейные преобразования.
Говорят, что в линейном пространстве R задано преобразование А, если каждому вектору
Действия над линейными преобразованиями сводятся к действиям над их матрицами. Например, если вектор Матрица этого линейного преобразования С = ВА. Пример: Даны два линейных преобразования
Искомое преобразование С определится произведением А и В
Вид матрицы линейного преобразования определяется выбором базиса. Если за базис принять совокупность собственных векторов (см. 1.5.5), то матрица линейного преобразования принимает диагональный вид, причём на главной диагонали стоят собственные значения. Например, в R2 это матрица Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Число собственных векторов может быть меньше размерности пространства. В этом случае простейшая матрица линейного преобразования формируется иначе. Рассмотрим в n -мерном базисе преобразование F вида: Матрица этого преобразования в базисе Говорят, что матрица А имеет каноническую жорданову форму, если по главной диагонали её расположены жордановы клетки, а все остальные элементы - нули. При этом возможно, что
Контрольные вопросы.
1) Что называют линейным преобразованием? 2) Что называют матрицей линейного преобразования? 3) Чем определяется вид матрицы линейного преобразования?
|