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矩阵公式最新视觉报道_矩阵公式怎么输入(2024年12月全程跟踪)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:热点更新日期:2024-12-01

矩阵公式

数学公式大全:从基础到进阶 𐟓 距离公式 两点间的距离公式:AB = √[(x2 - x1)Ⲡ+ (y2 - y1)ⲝ 直线到点的距离公式:d = |Ax + By + C| / √(AⲠ+ Bⲩ 𐟔𕠤𘉨璥‡𝦕𐥅쥼 正弦函数:sin(x) 余弦函数:cos(x) 正切函数:tan(x) = sin(x) / cos(x) 𐟓ˆ 圆的方程 标准方程:(x - a)Ⲡ+ (y - b)Ⲡ= rⲊ一般方程:xⲠ+ yⲠ+ Dx + Ey + F = 0 𐟔𔠧›𔧺🤸Ž圆的位置关系 相交:d < r 相切:d = r 相离:d > r 𐟟  两圆的位置关系 外离:d > R + r 外切:d = R + r 相交:R - r < d < R + r 内切:d = R - r 内含:d < R - r 𐟟ᠥ‘量公式 向量点积:a ⷠb = |a| |b| cos向量叉积:a 㗠b = |a| |b| sin 𐟔𘠦•𐩇积与向量积 数量积:a ⷠb = |a|ⲠcosⲎ𘊥‘量积:a 㗠b = |a| |b| sinⲎ𘊊𐟔𙠦衤𘎦–𙥐‘ 模:|a| = √(aⲠ+ bⲩ 方向:= arccos(a ⷠb / |a| |b|) 𐟔𛠥䍦•𐥅쥼 复数乘法:(a + bi) (c + di) = (ac - bd) + (ad + bc)i 复数共轭:a + bi 的共轭是 a - bi 𐟔𕠧Ÿ驘𕥅쥼 矩阵乘法:A 㗠B = C 矩阵转置:A' = [a'11, a'12, ..., a'nm] 矩阵行列式:|A| = ∑(-1)⹂𙡱1a22...an1an2...anm 𐟟  微分方程 一阶微分方程:dy/dx = f(x, y) 二阶微分方程:dⲹ/dxⲠ= f(x, y, dy/dx) 𐟔𘠦悧Ž‡与统计 期望值:E(X) = x * P(x)) 方差:Var(X) = E[(X - E(X))ⲝ 𐟔𙠧𛄥ˆ与排列 组合数:C(n, k) = n! / (k! (n - k)!) 排列数:P(n, k) = n! / (n - k)! 𐟔𛠦•𐥭楅쥼大集合 这里列出了各种数学公式,从基础到进阶,涵盖了各种数学领域。无论你是学生、教师还是数学家,这些公式都将为你提供宝贵的参考。

如何用创意解决问题:9个实用技巧 𐟌Ÿ 1. 问题翻转 - 一个好的问题往往已经暗示了解决方案的方向。如果你没能看出来,试试把它倒过来、扭曲、旋转,说不定它就会变成一个有趣的创意,引导你找到解决问题的新方法呢? - 九种转换问题的技巧: 公式一:翻转(颠倒常规) 公式二:融合(将事物合并,简化) 公式三:拓展(添加新元素) 公式四:分化(个性化) 公式五:增加(增加新元素) 公式六:减少(去除某些元素) 公式七:转换(借鉴类似问题的解决方案) 公式八:移植(将不相关的事物添加进来) 公式九:夸张(将解决方案推向极端) 𐟌Ÿ 2. 不相关矩阵图(附示意图) - 创意在于将看似不相关的事物组合在一起,从而产生新的思维突破和创新。 - 将你正在纠结的问题与一些不相关的事物放在一起进行联想。 - 你也可以根据自己的需要制作自己的不相关矩阵。 𐟌Ÿ 3. 写下3个你认为有趣的想法 例如在微信群里只能用表情包对话一天 例如一边在跑步机上健身,一边通过VR技术环游世界 例如拥有一台可以投入旧物换取现金的机器 例如还有……

「考研数学杨超直播」@考研数学杨超详细讲解增广矩阵公式推导,强调记忆公式不足以理解题目,需用关系证明。博学视界的微博视频

iMac插4x5矩阵7步 𐟎œ€终效果 图1展示了最终的4x5多阶矩阵公式效果。 𐟔 探索过程 (一)完全依靠WPS自带功能 WPS自带的公式插入功能:图2展示了插入后的效果。 优势:可以在WPS页面上随时更改方格内的数值。 缺点:方括号线无法拉长。 方法:先嵌入一个括号空矩阵(图2矩阵列表中倒数第二行从左到右第二个),再在这个括号空矩阵的四个小方格中分别插入2x2的空矩阵和2x3的空矩阵(图2矩阵列表中从上到下第二行正数左一和左二)。 (二)借助其他数学公式软件 尝试了MATLAB和MathType,但前者操作复杂,后者需要Office Word,都没有成功。 𐟚€ 最终解决方案 第一步:打开网页版的“Mathpix Snipping Tool”并注册登录。 第二步:上传目标效果的矩阵公式图片。 第三步:复制“MathML”格式的代码(图3右侧鼠标所在的位置)。 第四步:打开iMac自带的“Pages文稿”APP并新建文稿。 第五步:点击“插入”——“方程”(图4)。 第六步:将复制好的“MathML”格式的代码粘贴到弹出的文本框中,点击文本框右下角的“插入”。 第七步:截图放到WPS中。 𐟑袀𐟒𛠥…„弟姐妹们若是探索出更便捷的方式,请在评论区分享!

精算师必备Excel公式大揭秘 𐟓Š Excel是我日常工作中不可或缺的好帮手。随着Office 365的不断更新,新的公式层出不穷。今天,我想和大家分享一些我在精算工作中常用的Excel公式,并欢迎大家交流和提问。 𐟔 数据匹配与定位:VLOOKUP、INDEX + MATCH、XLOOKUP、FILTER 这些函数主要用于数据匹配和定位。不同的场景需要不同的函数,比如需要返回一对一还是一对多的结果,或者是否需要从左往右顺序查找。目前,我使用最多的是XLOOKUP。 𐟓… 日期计算:EDATE、EOMONTH、DATEDIF 对于做报表的小伙伴来说,EDATE和EOMONTH可能会更熟悉,特别是在使用Prophet抓数时。而DATEDIF函数则是我用来计算两个时间点之间精确间隔的好帮手,比如计算多少天、月或年。 𐟓Š 统计函数:SUMIF、COUNTIF、COUNTA、AVERAGEIF(多条件) 这些统计公式在处理数据时非常强大。可能很多人对COUNTA不熟悉,但它是一个简单实用的函数,值得一试。 𐟒ᠥ…𖤻–实用函数 UNIQUE:用于生成不重复的值列表。 OFFSET:根据给定的偏移量返回单元格的值。 IFERROR:用于捕获错误,并返回指定的值。 NPV、IRR、TRANSPOSE:这些函数在财务和矩阵计算中非常有用。 在日常工作中,我经常混合使用多个公式,但并不需要复杂的公式。数据量大时,复杂公式可能会变慢甚至崩溃。此外,保持公式简洁也有利于同事之间的peer review。 抛砖引玉,如果你有更好的公式,欢迎分享和交流!

线性代数和高数哪个难 𐟑‹ 嘿,小伙伴们!今天咱们来聊聊两个让人又爱又恨的数学学科——线性代数和高数!𐟤” 我自己呢,是数学系的一枚小菜鸡,这两个学科都啃过,所以今天就来和大家分享分享,到底哪个更难,哪个又让我更头大吧!𐟘‚ 1. 入门难度:高数,从基础到抽象;线性代数,矩阵初体验! 高数嘛,一开始真的是从基础开始,什么极限、导数、积分,一步步带你走进数学的奇妙世界。𐟓š 但随着课程的深入,那些抽象的概念和公式就开始让我头疼了。𐟤‰𙥈릘賂𐤺†多元函数微积分,那简直是让我怀疑自己是不是学错了专业!𐟘‚ 而线性代数呢,一开始就是矩阵、行列式,这些看似简单实则深藏不露的东西。𐟧 我记得我第一次看到矩阵乘法的时候,真的是一脸懵,心想:“这啥玩意儿啊?”𐟤” 但后来多做了几道题,慢慢就上手了。 2. 解题技巧:高数,公式满天飞;线性代数,变换有奇招! 高数的解题,真的是公式满天飞啊!𐟓– 每当我看到那些复杂的公式,就感觉自己像是在看天书一样。𐟓œ 但好在,只要掌握了那些基本的公式和解题技巧,就能慢慢找到解题的思路。𐟒ᠨ€Œ线性代数呢,解题更多的是靠变换。𐟔„ 无论是求逆矩阵、解线性方程组,还是求特征值和特征向量,都需要你灵活运用各种变换技巧。我记得有一次,我为了解一个线性方程组,愣是用了好几种变换方法,才终于找到了答案。𐟘… 3. 抽象程度:高数,抽象思维挑战;线性代数,几何直观助力! 高数真的是一门非常抽象的学科。𐟤‚㤺›极限、连续、可导、可积的概念,真的是让人摸不着头脑。𐟤” 特别是到了实变函数和复变函数的部分,更是让我感觉像是在云里雾里。𐟌미 而线性代数呢,虽然也有很多抽象的概念,但好在它有几何直观来助力。𐟓 无论是向量空间、线性变换,还是正交分解,都可以通过几何图形来辅助理解。我记得有一次,我为了理解一个线性变换,特意画了一个几何图形,结果一下子就明白了。𐟘„ 4. 应用领域:高数,物理工程离不开;线性代数,计算机科学最爱! 高数在物理和工程领域的应用真的是无处不在。𐟔젦— 论是力学、电磁学,还是热力学,都需要用到高数的知识。𐟓š 而线性代数呢,在计算机科学领域的应用更是广泛。𐟒𛠦— 论是图像处理、机器学习,还是数据压缩,都离不开线性代数的支持。我记得有一次,我参加了一个机器学习的比赛,结果发现里面涉及到的很多算法都离不开线性代数的知识。𐟘5. 学习方法:高数,多做题多总结;线性代数,理解概念是关键! 高数的学习,真的是需要多做题多总结。𐟓– 只有通过大量的练习,才能慢慢掌握那些复杂的公式和解题技巧。𐟒ᠨ€Œ线性代数呢,理解概念才是关键。𐟧 只有真正理解了那些概念,才能灵活运用各种变换技巧来解题。我记得有一次,我为了理解一个概念,特意花了一整天的时间去查阅资料、看教学视频,结果终于明白了。𐟘„ 6. 个人感受:哪个更难,因人而异! 说了这么多,其实线性代数和高数哪个更难,真的是因人而异。𐟤” 有些人可能觉得高数太抽象了,根本学不会;而有些人则觉得线性代数的变换技巧太难了,根本掌握不了。𐟘려𝆦ˆ‘觉得吧,只要我们用心去学,找到适合自己的学习方法,无论是线性代数还是高数,都能学好!𐟒ꠦ‰€以啦,小伙伴们,不要害怕挑战,勇敢地去追求自己的梦想吧!𐟚€ 好啦,今天就和大家聊到这里啦!𐟑‹ 希望我的分享能对你们有所帮助哦!𐟘„ 如果你们有任何关于线性代数或高数的问题,都可以随时来问我哦!𐟒쀀

常微分方程试卷解答及重点提示 𐟓„ 填空题:这些题目相对简单,老师要求全部做对。 𐟓 第二大题:涉及正常的微分方程求解,需要熟练掌握各种方法。 𐟓ˆ 第三大题:方程组求导,老师建议不要记公式,自己算基解矩阵,正确率更高。 𐟓– 第四大题:关于解的延伸定理的题目,第二问的证明不是我自己写的,是在网上看到的解法。 𐟔 第五大题:解的存在唯一性证明,老师表示不需要写出详细步骤,只要有大体的证明思路并表述得当即可。可以参考课本第64页(第二版)的定理3.1证明。 ✨ 额外提示:今年课时较多,新增了奇解部分的内容,试卷中也会体现。如何寻找并验证奇解需要仔细查看。另外,存在唯一定理中的一些证明和微分方程的解题方法也需要掌握。最后,第八章的内容也值得一看。

396经综数学重点攻略,快来看看吧! 嘿,还在死磕数三吗?396经综数学的重点已经为你整理好了!快来看看吧! 微积分部分 极限的定义和性质:这可是常考内容,主要考察极限是否存在。 计算极限:各种求极限的方法,特别是6类未定型极限。 连续和间断点:分段函数和无意义点的考察。 无穷大无穷小阶数比较:了解不同阶数的比较方法。 导数:定义、几何应用、计算(一阶二阶为主,n阶也要掌握),特别是莱布尼茨公式,求高阶导数时会用到。 积分:定义、性质、不定积分的计算、定积分的计算、几何应用。 多元函数:求偏导(一阶或二阶)、偏导几何应用。 数列极限:了解数列极限的概念和计算方法。 求旋转体体积:掌握旋转体体积的计算公式和方法。 反常积分:反常积分的证明不用看。 概率论部分 概率计算:基本的概率计算方法。 分布函数:了解分布函数的概念和性质。 概率密度:掌握概率密度的计算方法。 常见分布:了解常见的概率分布类型。 二维随机变量分布:基本概念,离散型为主。 随机变量函数的分布:了解随机变量函数的分布计算方法。 随机变量的数字特征:掌握随机变量的各种数字特征。 线性代数部分 行列式计算:行列式的计算方法。 余子式:概念和计算方法。 矩阵:矩阵的计算、矩阵方程、逆矩阵、伴随矩阵。 向量线性相关性:了解向量的线性相关性。 秩:掌握秩的计算方法。 齐次/非齐次方程组的解:了解方程组的解法。 极大向量无关组:了解极大向量无关组的概念。 同解、公共解:了解同解和公共解的概念。 (反)对称矩阵:了解对称矩阵和反对称矩阵的概念。 赶紧收藏起来,按照这些重点来复习吧!祝大家考试顺利!𐟓–✨

荣耀手机拍照公式,轻松拍出大片感! 𐟓𘠨㨀€手机的拍照功能真的太强了!以下是一些拍照公式,帮你轻松拍出大片感: 1️⃣ 拍星星满天: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB(白平衡)4200,F(光圈)自动,S(快门速度)1/100,ISO(感光度)100,LENS(镜头)WIDE 2️⃣ 拍美妙绝伦的夕阳: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 5200,F AFS,S 1/300,ISO 100,M 矩阵测光 3️⃣ 拍浪漫烟花: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 5800,F AF,S 1/250,ISO 125,M 矩阵测光 构图调整:2.5倍放大,适当调整构图 4️⃣ 拍风花雪月: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 4800,F 自动,S 1/200,ISO 100,M 点测光 构图调整:2.5倍画面 5️⃣ 拍丁达尔效应: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 5000K,F 自动,S 1/250,ISO 100,M 矩阵测光 6️⃣ 拍橘子落日: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 5800,F AF,S 1/250,ISO 125,M 矩阵测光 构图调整:2.5倍放大,适当调整构图 7️⃣ 拍富士色调感: 打开相机,选择专业模式 调节参数:WB 5000,F AFS,S 1/320,ISO 50,M 点测光 滤镜:鲜明滤镜 调整参数:对比度 20,饱和度 10,锐度 15,亮度 +2,暗部 -15 8️⃣ 拍夜景人像: 打开相机,选择专业模式 调节参数:S 1/20,M 矩阵测光,ISO 500,AF MF 9️⃣ 拍人像好看: 打开相机,选择人像模式 使用1:1比例,全屏,后置拍照 打开闪光灯,放大两倍 快来试试这些拍照公式,用荣耀手机拍出属于你的大片吧!𐟓𑢜耀

特征值&特征向量,一文搞定! 特征值和特征向量,听起来有点高大上,但它们可是线性代数后半部分的灵魂人物。这部分内容不仅在考试中占据重要地位,而且在研究矩阵的相似与相似对角化、二次型时也是基本工具。𐟧 首先,你得搞清楚特征值、特征向量和特征多项式的概念。这些都是基础中的基础,理解不透彻可是不行的。𐟓š 接下来,一些常用的公式和定理也要牢记。比如特征向量的性质、特征值的性质、特征值的重数和线性无关的特征向量的个数。这些公式和定理可是你解题的利器,别忘了!𐟒ꊊ最后,多做一些练习题也是必不可少的。毕竟,实践是检验真理的唯一标准嘛!𐟓 总之,特征值和特征向量是线性代数中的重中之重,掌握它们不仅能提升你的考试成绩,还能为后续的学习打下坚实的基础。加油吧!𐟒ꀀ

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