关系矩阵，离散数学集合关系的矩阵表示

1，离散数学集合关系的矩阵表示

⊙还是表示矩阵乘法，只是其中0,1的加法是逻辑加法，1+1=1，其余的与数的加法没区别：0+0=0，1+0=0+1=1。

离散数学集合关系的矩阵表示

2，在离散数学中如何判断关系的传递性

首先根据二元关系的集合写出关系矩阵M，然后根据关系传递性的判定定理：“对 M2（M平方）中1所在的位置，M中相应的位置都是1“来判定，这是最保险的方法。

在离散数学中如何判断关系的传递性

3，如果XY 302求XY以及X上的所有二元关系

X以上2元关系是以上矩阵的上半部分

∵|m-2|=1（1）解得m=1，m=3 (m-3)≠0 （2）解得m≠3 ∴m=1

如果XY 302求XY以及X上的所有二元关系

4，六设AabcdA上关系Rabbccbcddc

六、设A=（1）、画出R的关系图，并写出R的关系矩阵。图略.关系矩阵R=[0,1,0,0;0,0,1,0;0,1,0,1;0,0,0,1]

设a=a上的关系r=不为什么，这是已知条件

5，线性代数中符号diag是什么意思

线性代数中符号diag表示一个对角矩阵（即指除了主对角线外的元素均为零的方阵）。对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。diag函数在FreeMat、Matlab中该函数用于构造一个对角矩阵，不在对角线上元素全为0的方阵，或者以向量的形式返回一个矩阵上对角线元素。语法格式：FreeMat中该函数语法：y = diag(x,n)；如果x是一个矩阵，y就是x中第n条对角线上的元素。如果n被忽略，n的默认值是0，即返回主对角线上元素。扩展资料：1、同阶对角阵的和、差仍是对角阵，有： 2、数与对角阵的乘积仍为对角阵，有： 3、n阶矩阵A相似于对角矩阵的充要条件是A有n个线性无关的特征向量。参考资料来源：搜狗百科-diag参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

线性代数中符号diag是对角矩阵。对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2，...，an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵。对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。扩展资料：若n阶矩阵A有n个不同的特征值，则A必能相似于对角矩阵。说明：当A的特征方程有重根时．就不一定有n个线性无关的特征向量，从而未必能对角化。设δ是数域P上n维线性空间V的一个线性变换，则有以下结论：（1）δ在某组基下的矩阵为对角阵的充要条件是δ有n个线性无关的特征向量；（2）δ属于不同特征值的特征向量线性无关。由此可得，如果δ有n个互不相同的特征值，则δ在某组基下矩阵为对角阵。特别地，复数域上的线性空间中，如果其线性变换δ的特征多项式没有重根，则δ在某组基下矩阵为对角阵。参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

对角阵，如diag（1，2，3）表示对角线元为1，2，3的对角阵。

diag是(提取对角元素)还有线性代数函数有关的：det(求行列式值),inv(矩阵的求逆),qr(二次余数分解),svd(奇异值分解),bdiag(求广义本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求对角线元素总和)

对角矩阵。对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。扩展资料：性质设A为n阶矩阵，根据关系式Ax=λx，可写出(λE-A)x=0，继而写出特征多项式|λE-A|=0，可求出矩阵A有n个特征值（包括重特征值）。将求出的特征值λi代入原特征多项式，求解方程(λiE-A)x=0，所求解向量x就是对应的特征值λi的特征向量。判断相似矩阵的必要条件设有n阶矩阵A和B，若A和B相似（A∽B），则有：1、A的特征值与B的特征值相同——λ(A)=λ(B)，特别地，λ(A)=λ(Λ)，Λ为A的对角矩阵；2、A的特征多项式与B的特征多项式相同——|λE-A|=|λE-B|；3、A的迹等于B的迹——trA=trB/参考资料来源：搜狗百科-对角矩阵

你好！diag是(提取对角元素)还有线性代数函数有关的：det(求行列式值),inv(矩阵的求逆),qr(二次余数分解),svd(奇异值分解),bdiag(求广义本征值),spec(求本征值),schur(schur分解),trace(求对角线元素总和)仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

6，什么是一阶矩二阶矩

一阶原点矩就是数学期望，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。二阶中心矩，也叫作方差，它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小，方差越大，波动性越大。方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯量。三阶中心矩告诉我们一个随机密度函数向左或向右偏斜的程度。方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然，这个结论目前是在二阶统计矩下成立。扩展资料中心矩则类似于方差，先要得出样本的期望即均值，然后计算出随机变量到样本均值的一种距离，与方差不同的是，这里所说的距离不再是平方就能构建出来的，而是k次方。方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。参考资料来源：搜狗百科-原点矩参考资料来源：搜狗百科-矩阵

一阶矩就是随机变量的期望，二阶矩就是随机变量平方的期望。一阶矩指E[X]，即数列X的均值称为一阶矩。以此类推，E[Xn] ，n≥1，称为X的 n阶矩，也就是二阶矩、三阶矩...矩有一阶矩、二阶矩、以后统称高阶矩，最常用的有一阶和二阶矩。一阶矩又叫静矩，是对函数与自变量的积xf(x)的积分(连续函数)或求和(离散函数)。力学中用以表示f(x)分布力到某点的合力矩，几何上可以用来计算重心，统计学中叫做数学期望（均值）。另外在统计学中还有二阶中心矩（方差）下面列举一个相关例题：设X1,X2,...,Xn是来自对数级数分布P(X=k)=?pkln(1?p)k,(0<p<1,k=0,1,2,...)的一个样本，求p的矩估计。分析：这是问的非常直接的题目。上来就可以列式：EX=∑k=1∞kP(X=k)=∑k=1∞?kpkln(1?p)k=?1ln(1?p)∑k=1∞pk=?1ln(1?p)?p1?p令EX=1n∑ni=1Xi很难从中抽出p的表达式。而且还不能就写p就在这个表达式的关系中。那么，可以考虑引入二阶矩。EX2=∑k=1∞k2P(X=k)=∑k=1∞?k2pkln(1?p)k=?1ln(1?p)∑k=1∞kpk=?1ln(1?p)?p(1?p)2令EX2=1n∑ni=1X2i二式相除:p^=1?Xˉˉ1n∑ni=1X2i即为所求。也就是用样本的一阶矩和二阶矩构造了一元参数的估计量。

话说矩说白了就是一个求期望的过程。可以给出几个关键词看一下，一阶矩，二阶矩，三阶矩，一直到n阶矩等。矩母函数(也叫矩生成函数，动差生成函数)，中心矩。一阶矩就是期望值，换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解，连续的可以类比一下)。举例：xy坐标系中，x取大于零的整数，y1, y2, ...,yn 对应x=1, 2,..., n的值，现在我要对y求期望，就是所有y累加除以n，也就是y的均值。此时y的均值我可以在坐标系中画一条线，我会发现所有的点都在这条线的两边。如果是中心矩我就会用每个值减去均值z=yn-y均作为一个新的序列z1, z2, ..., zn，再对z求期望，这时我会发现均值为零(即在坐标轴y上)。一阶矩只有一阶非中心矩，因为一阶中心矩永远等于零。有了这个例子二阶就好理解了。二阶(非中心)矩就是对变量的平方求期望，二阶中心矩就是对随机变量与均值(期望)的差的平方求期望。为什么要用平方，因为如果序列中有负数就会产生较大波动，而平方运算就好像对序列添加了绝对值，这样更能体现偏离均值的范围。这个高分子化学上的东西我就不清楚了，只是看此类话题搜不到像样的回答我就在这多说几句。

一阶矩就是随机变量的期望，二阶矩就是随机变量平方的期望，以此可以类推高阶的矩另外还有一阶中心矩，二阶中心矩，略有不同

一阶矩就是期望值，换句话说就是平均数(离散随机变量很好理解，连续的可以类比一下)。举例：xy坐标系中，x取大于零的整数，y1, y2, ...,yn 对应x=1, 2,..., n的值，现在我要对y求期望，就是所有y累加除以n，也就是y的均值。二阶(非中心)矩就是对变量的平方求期望，二阶中心矩就是对随机变量与均值(期望)的差的平方求期望。为什么要用平方，因为如果序列中有负数就会产生较大波动，而平方运算就好像对序列添加了绝对值，这样更能体现偏离均值的范围。扩展资料：将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。这m×n 个数称为矩阵A的元素，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n，m×n矩阵A也记作Amn。元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。相似关系是两个矩阵之间的一种等价关系。两个n×n矩阵A与B为相似矩阵当且仅当存在一个n×n的可逆矩阵P。参考资料来源：搜狗百科——矩阵