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  • 简介:对两个多项方程是否有公共根给出了一个阶数较低行列式判别法.

  • 标签: 多项式 行列式 公共根
  • 简介:本文利用勒让德多项性质证明了其导数多项是[-1,1]上关于权1-x2正交多项

  • 标签: 勒让德导数多项式 正交
  • 简介:本文应用多项理论中Vieta定理解决了某些初等数学中问题.

  • 标签: 多项式 Vieta定理
  • 简介:本文提出了一种新基于泛函网络多项求根模型及学习算法,而泛函网络参数利用解线性不等式组,可得到所求任意高阶多项近似根一般参数表达式。文章还讨论了基于泛函网络多项求根学习算法实现一些技术问题,相对传统方法,能够有效地获得任意多项对应根参数表达式。

  • 标签: 多项式 泛函网络 学习算法
  • 简介:我们知道,一元多项因式分解一般采用分组分解法.而十字相乘法一般用来分解二次三项.通过尝试,我认为有许多一元多项可用十字相乘法来分解.下面就一些题目,谈谈具体分解方法.

  • 标签: 十字相乘法 一元多项式 分组分解法 三项式 原式 去括号
  • 简介:运用多项Φ_n(λ,z)及其一个恒等式,建立了微分算子与差分算子一种联系,多项在具有均匀间距样条函数理论与方法中是有看重要作用,这里我们先导出关于Φ_n(λ,z)一个恒等式,继而应用它,研究和建立微分算子和差分算子之间一种联系。

  • 标签: 微分算子 差分算子 样条函数 多项式环 简备 二尹
  • 简介:n阶矩阵在相似变换下标准形是线性代数中讨论一个重要内容,这一问题与矩阵特征多项紧密联系,在各线性代数书中关于矩阵特征多项次项系数和常数项都作了介绍,而关于一般项系数却未有记载,本文将给出一般项系数用矩阵元素出表关系.

  • 标签: 特征多项式 线性代数 标准形 相似变换 主子式 常数项
  • 简介:文献[1]给出了用超球多项表示带调和函数定理,但没有给出系数具体表达式,文[2]给出了系数计算公式,但其方法比较复杂且不够直观,本文用简单方法证明了这一公

  • 标签: 带调和函数 球调和函数 超球多项式
  • 简介:摘要:LED是LED通信中非线性主要来源。使用无序多项和一系列相关补偿措施,非线性LED建模是成功。然而,所存储多项系数估计值具有数值不稳定性,这导致建模不准确并且非线性优化性能较差。因此,有必要使用预失真或后失真技术对非线性进行有效建模并优化非线性。避免严重降低通信性能。提出了一种基于正交多项非线性建模技术,采用无存储效应LED非线性后分配系统优化。仿真结果表明,所提出技术可以有效地应对LED非线性和ISI失真效应。

  • 标签: 发光二极管(LED)通信 非线性 记忆多项式 正交多项式 符号间干扰(ISI)失真
  • 简介:在讨论多项Pn(x)=a0+a1x+…+anxn当x→x0时极限由ε求δ时,常用到放大不等式技巧,方法难以掌握。本文给出了对任给ε>0求δ一般公式,并在计算机上进行了检验。

  • 标签: 数值化 一般公式 双精度 俞简 六丁 二时
  • 简介:给出了Banach空间中线性离散时间系统一致与非一致多项膨胀性概念,使其在相应空间中范数增长速度不快于指数型增长,并用实例阐释了二者关系.借助于指数型膨胀性研究方法,讨论了其非一致多项膨胀性离散特征.作为应用,利用Lyapunov函数给出了相应概念充要条件.得到了指数膨胀性理论中一些经典结论在非一致多项膨胀情形下变形.

  • 标签: 线性离散时间系统 非一致多项式膨胀性 LYAPUNOV函数
  • 简介:复杂工程建模与模拟中必然存在误差与不确定度,分析与辨识其不确定度来源,对不确定度进行量化,对建模与模拟可信度评估具有重要意义。本文给出建模与模拟中误差与不确定度概念及不确定度量化过程,并以质量弹簧阻尼系统为例说明量化偶然不确定度过程,验证了非嵌入多项混沌方法在非光滑系统不确定度量化中有效性,对建模与模拟中不确定度量化具有重要参考价值。

  • 标签: 复杂工程 建模与模拟 偶然不确定度 非嵌入多项式混沌 不确定度量化
  • 简介:多项拟合是预测建筑物垂直沉降时应用最广泛模型之一,但模型受外界影响较大。为了更加充分利用观测信息,减少外界因素影响,提出了滑动多项拟合模型。该模型要求参与建模数据个数保持不变,以新观测数据取代旧有的数据,从而获得新拟合参数,预测沉降量,并利用秩和检验对模型进行了检验。通过实例验证,得出滑动模型预测效果明显优于常规模型预测效果结论。

  • 标签: 多项式拟合 滑动多项式 秩和检验 沉降预测 建筑物 模型
  • 简介:设F是一个特征不等于2域,A是,上一个可除代数。本文研究了A上多项环A[x1,X2,…,xn]中理想是有限生成,以及它Grobner基;也表明F[x1,x2,…,xn]中有限子集G是F[x1,x2,…,xn]Griobner基当且仅当G是A[x1,x2,…,xn]中Grobner基。

  • 标签: 理想 生成元 Grbner基