Cтраница 1
Простая матрица является двумерной, по вертикали представляется перечень параметров окружающей среды, а по горизонтали - направления воздействия проекта. Таким образом, в клетках матрицы обозначается собственно факт взаимодействия. [1]
Эти простые матрицы гораздо полезнее, чем может показаться, поскольку они дают новый способ для разложения матрицы А. Такое разложение называется сингулярным разложением, и оно отнюдь не столь известно, как того заслуживает. [2]
Еще более простая матрица, не содержащая отдельных сердечников, представляет собой ферритовую пластинку с отверстиями ( до 40 отверстий на 1 см2), в которые продеты шины-обмотки, создающее вокруг отверстия намагниченное кольцо, выполняющее функции сердечника. Использование печатного монтажа ( феррит, как известно, диэлектрик) еще больше облегчает технологию изготовления, освобождая от необходимости продевать проволочки в отверстия пластины. [3]
Еще более простая матрица, не содержащая отдельных сердечников, представляет собой ферритовую пластинку с отверстиями ( до 40 отверстий на 1 см2), в которые продеты шины-обмотки, создающие вокруг отверстия намагниченное кольцо, выполняющее функции сердечника. Использование печатного монтажа ( феррит, как известно, диэлектрик) еще больше облегчает технологию изготовления, освобождая от необходимости продевать проволочки в отверстия пластины. [4]
Одна из наиболее простых матриц, лишь качественно задающая связи между выпуском продукции и затратами на выпуск, предложена в [70], где она названа матрицей связи; однако поскольку чаще так называют матрицу коэффициентов удельного выхода А [ см. далее формулу (IV.14) ], мы здесь не будем нарушать эту более принятую терминологию и назовем рассматриваемую матрицу знаковой. Столбцы матрицы соответствуют получаемым промежуточным и конечным продуктам, которые расходуются при производстве продукта данного столбца или получаются одновременно с ним. В первом случае элементом матрицы является знак плюс, во втором - знак минус. [5]
Число жордановых клеток простой матрицы равно числу различных собственных значений. [6]
Каждая Et - это простая матрица ранга 1, для хранения которой требуется лишь т п вместо тп ячеек памяти. [7]
Количественные матрицы с весовыми коэффициентами являются модификацией простой матрицы с использованием балльных оценок взаимодействий по некоторой шкале. [8]
Таким образом, разложение матрицы переноса толстой линзы на три более простые матрицы приводит к весьма наглядному представлению: фокусные расстояния тонкой линзы равны фокусным расстояниям толстой линзы, а два дрейфовых интервала определяют положение произвольных точек в пространстве объектов и изображений по отношению к соответствующим главным плоскостям толстой линзы. Толстая линза заменяется тремя простыми элементами, но при этом изменение координаты луча r ( z) внутри линзы учитывается соответствующим выбором дрейфовых интервалов. [9]
Что касается выбора способа концентрирования, то в общем случае при простой матрице ( один-два элемента) легче удалять матрицу. Если основа является многоэлементной ( минералы, сплавы, почвы), то предпочитают выделять микроэлементы. Выбор зависит также и от метода концентрирования. [10]
Матрица переноса толстой линзы может быть разложена и другим способом: на простые матрицы, соответствующие двум тонким линзам и дрейфовому интервалу d между ними. [11]
Доказательство теоремы 3 и определение 7 мотивируют следующий вопрос: какова самая простая матрица из всех матриц, соответствующая линейному оператору А во всевозможных базисах линейного пространства L. Ясно, что решение этого вопроса важно при изучении линейного оператора А, поскольку это изучение часто связано с рассмотрением матрицы линейного оператора. [12]
В то же время для многих важных в практическом отношении линейных операторов наиболее простая матрица может быть вычислена сравнительно просто. Сложность теоремы о нормальной жордановой форме матрицы объясняется как раз тем, что она описывает наиболее простую матрицу для произвольного линейного оператора - иначе говоря, для всех линейных операторов. Если же задачу рассматривать лишь для некоторых видов линейных операторов, то она сильно упрощается. [13]
Лучший способ понять, как работает Matrix Diagrammer - это пройти все этапы создания простой матрицы. Предположим, что нужно проверить или изменить функциональное использование данных объектов на стадии анализа. Matrix Diagrammer позволит просмотреть сетку, где функции являются строками, а объекты - столбцами. [14]
Если А и В - перестановочные матрицы из Мп ( С) и А - простая матрица ( см. 3.28.2), то В пред-ставима в виде полинома от А. [15]