Векторы-столбец

Cтраница 3

Обозначим через X, Y и Z - столбцевые матрицы ( векторы-столбцы), элементами которых являются переменные, характеризующие соответственно исходные факторы заготовок х /, факторы преобразующей системы уь. [31]

На матричных структурных схемах исходные факторы и погрешности обработки представляют собой векторы-столбцы X, Y и Z, а звенья, через которые проходят векторы исходных факторов - матрицы взаимных связей А и В. Если какой-либо вектор исходных факторов подходит к матричному звену, то на выходе этого звена образуется погрешность обработки, равная произведению матрицы звена на вектор-столбец входных переменных. [32]

Здесь, кар; и ветлу в дальнейшем, под вркторамп мы понимаем векторы-столбцы. Штрихом обозначается операция транспонирования. [33]

Здесь BIJ - матрица жесткости системы; и /, Ь - - векторы-столбцы узловых перемещений и правых частей соответственно. [34]

Пример анализа матричного массива. [35]

Этот перечень может содержать и один элемент, причем перечисляемые символы могут представлять числа, векторы-столбцы и матрицы. На рис. 3.45 приведены пример применения ряда встроенных функций рассмотренной группы к матричному массиву. При использовании исходной совокупности данных в форме ( 4 х 4) - матрицы, единого ( 16 х 1) - вектора ( полученного состыковкой столбцов матрицы Z с помощью функции stack) или перечня отдельных ( 4 х 1) - столбцов матрицы Z результаты применения функций остаются одинаковыми. Эти результаты служат иллюстрацией отмеченного выше способа обработки сложных массивов, заданных отдельными блоками. [36]

После проведения опытов в звездных точках плана становится возможным произвести раздельную оценку данных параметров, поскольку соответствующие векторы-столбцы в матрице планирования будут различаться. [37]

Покажите, что Р ( s) Да ( s) ( мы записываем а и Р как векторы-столбцы), и выведите отсюда, что кривая Р регулярна, когда матрица А иевырожденна, и имеет единичную скорость, когда А ортогональна. Докажите, далее, что если матрица А ортогональна, то кривизны кривых а и Р связаны соотношением хр ( s) ха ( s), где знак совпадает со знаком det А. Это показывает, что повороты сохраняют кривизну, а отражения меняют ее знак. Очевидно, что сдвиги тоже сохраняют кривизну: в этом, случае Р ( s) a ( s) v, где v - фиксированный вектор. [38]

Пусть V и Vh - соответственно m - мерный и ( п - - k - j - I) - мерный векторы-столбцы, все элементы ко торых единицы, а е и et обозначают i - e столбцы матриц / п и / n - ft i соответственно. [39]

В - неотрицательно определенная матрица порядка m; H - матрица размерности г X т, ранг которой равен г; Ь и d - векторы-столбцы размерностей тяг соответственно. [40]

Объединим величины ( дА р / 5 7) в квадратную матрицу Р, а величины ( дА ldx) iy и ( дА р / ду) х - в векторы-столбцы рх и ру. [41]

Для получения обратной матрицы С - А-1 размером Н X Н можно Я раз применить процедуру ЛА ( пп, 10 - 12) решения системы линейных алгебраических уравнений АХ В, k 1, Н, где Xh - векторы-столбцы обратной матрицы С; В /, - единичный вектор вдоль его fc - й составляющей. [42]

Это означает, что все векторы-строки матрицы АаА5 суть центрированные векторы-строки соответствующих строк матрицы А, причем матрица Д () не содержит нулевых строк. Аналогично, все векторы-столбцы матрицы В ( ] - S B суть центрированные векторы-столбцы соответствующих столбцов матрицы В, причем матрица В () не содержит нулевых столбцов. [43]

При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица Х Х особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы и ее определитель равен нулю, т.е. нарушается предпосылка 6 регрессионного анализа. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели. [44]

Страницы: 1 2 3 4