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数学
高等数学
线性代数
如何判断向量组的线性相关性？
由线性相关定义去判断
令向量组的线性组合为零，研究系数的取值情况，线性组合为零当且仅当系数皆为零，则该向量组线性无关；若存在不全为零的系数，使得线性组合为零，则该向量组线性相关
由线性相关性质去判断
- 当向量组所含向量的个数多于向量的维数时，一定线性相关
- 通过向量组构成的齐次线性方程组解的情况判断向量组的线性相关性；线性方程组有非零解向量组就线性相关，反之线性无关
- 通过向量组的秩研究向量组的相关性。若向量组的秩等于向量的个数，则该向量组是线性无关的；若向量组的秩小于向量的个数，则该向量组是线性相关的
如何理解矩阵的特征值和特征向量？
- 特征值和特征向量来自对矩阵的特征分解。
- 矩阵本质上是线性变换，最开始是用来解线性方程组的。线性方程组可以看成是从变量X到Y的变换。
那什么是特征呢？
对于一个矩阵，通过特征值分解得出的前N个特征向量代表着此矩阵最重要的N个变化方向，即最重要的几个特征
so主观理解一下
- 如果把矩阵看作是位移，那么特征值 = 位移的速度，特征向量 = 位移的方向。
- 特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动，伸缩的幅度由特征值确定。
【重点】对于在n维坐标系下的向量X，它在矩阵描述空间A中的表示与自己单纯的进行拉伸或者缩放的效果一致，满足这种特殊性的X就是特征矩阵，对应的拉伸量λ就是特征值。
关于数学定义不必多言，AX=λX理解即可。
概率论
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操作系统
操作系统进程和线程的区别，进程通信的方式？
CSDN
