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运筹学导论,第八版(包含第九版删除的章节)。

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简介:
该教材为“运筹学导论”的第八版,其中包含了第九版所省略的章节内容。

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  • _89内容).pdf
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    本书为《运筹学导论》第八版,并包含第九版的部分删减章节。书中系统地介绍了运筹学的基本理论和应用方法,适合初学者及专业人士阅读参考。 《运筹学导论_第8版》包含了第9版删减的章节内容。
  • 答案
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    本书为《运筹学》(第三版)教材的配套习题解答书,提供了详尽的问题解析与解题步骤,帮助学生巩固理论知识和提高解决问题的能力。 《运筹学(第三版)》的答案由清华大学出版社出版。
  • 线性代数概述
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    《线性代数导论》(第五版)第七章第一节主要介绍了向量空间和子空间的基本概念、属性以及它们之间的关系,并探讨了线性独立性的相关理论。 《线性代数导论》第五版第七章第一节的内容主要用于交流学习之用。
  • 线性代数简介
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    《线性代数导论》第五版第七章第三节主要探讨了特征值与特征向量的概念及其应用,包括矩阵对角化、动力系统中的稳定性分析等内容。 中文翻译《线性代数导论》第五版7.3节的内容如下:本节将探讨奇异值分解(SVD)在统计学与数据分析中的一个重要应用,并通过人类遗传、面部识别及金融等领域的实例进行阐述,旨在理解一个大型数据矩阵的意义。对于每个包含n个样本的数据集,我们测量m个变量的数值。因此,我们的数据矩阵A0具有n列和m行。从图像的角度来看,A0的每一列表示R^m空间中的一个点。当我们减去每行的平均值后得到新的矩阵A,在这种情况下,原始数据中的这n个点通常会聚集在一条直线或接近于某个平面(或者是在R^m空间的一个低维子空间)。那么这条线、这个面或其他维度的空间具体是什么样的呢? 为了更直观地理解这个问题,我们可以先从一个图像而非数字的视角来看待。假设我们有年龄和身高这两个变量(m=2),并且这些数据点分布在二维平面(R^2)上。当我们用平均值来中心化每个样本的数据(即减去每列的均值)之后,如果这n个经过处理后的点沿某条直线聚集,则如何利用线性代数的方法找出这条特定的直线呢?
  • 线性代数概述
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    《线性代数导论》(第五版)第七章第四节主要探讨了特征值与特征向量的概念及其应用,深入解析了矩阵对角化的过程和意义。 《线性代数导论》第五版7.4节的中文翻译如下: 1. 一个典型的方阵A可以分解为UΣV^T的形式,这表示先进行一次旋转(由矩阵V完成),然后拉伸(对角矩阵Σ实现),最后再做一次旋转(通过矩阵U)。 2. 几何上来看,这种变换将单位圆上的向量变成了椭圆形的Ax。 3. A的范数定义为||A|| = σ1,其中σ1是最大的奇异值,也就是最大增长因子 ||Ax|| / ||x|| 的体现。 4. 极分解把矩阵A写成QS的形式:Q作为旋转(由UVT表示),而S则代表拉伸操作(VΣVT)。 5. 伪逆 A+ = VΣ+UT的作用是将列空间中的向量 Ax 还原到行空间中对应的 x。奇异值分解(SVD)可以把一个矩阵拆解为三个部分:(正交矩阵) × (对角矩阵) × (另一个正交矩阵),用通俗的语言来说就是:(旋转) × (拉伸) × (旋转)。 UΣV^T 作用于向量x的过程是这样的: - 首先,通过 V^Tx 进行一次旋转; - 然后 Σ 对这个新的向量进行拉伸操作得到 ΣV^Tx; - 最终 U 再次对其进行旋转,从而得到最终的 Ax = UΣV^T x。
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    本PDF文件为《运筹学》教材中关于运输问题章节的内容总结,涵盖了运输问题的基本概念、模型构建、求解方法及实际应用案例。适合学习和研究运筹学的相关人员参考使用。 本段落档是《运筹学教程》第5版第三章——运输问题的学习笔记。内容涵盖了寻找运输问题初始解的最小元素法和沃格尔法,以及求取检验数的闭回路法和位势法。此外,还介绍了如何改进解的方法,并提供了几个实例进行说明。
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    《运筹学习题解答(第四版)》为经典教材《运筹学》的配套习题解析,深入浅出地提供了大量例题的详细解答过程,适用于学生自学及教师教学参考。 大家互相帮助,我就不再要资源分了。那个过程太麻烦了,搞得我很心烦。
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