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更多“对一个矩阵进行奇异值分解，其奇异值矩阵一定是一个方阵且奇异值…”相关的问题
式中：M(t,x)矩阵通常是奇异矩阵。在Matlab语言提供了odel5s来求解。求解如下微分代数方程组：
A.一幅彩色图像的数据量计算公式为图像数据量=图像水平分辨率x图像垂直分辨
B.黑白图像或灰度图像的每个取样点只有一个亮度值
C.对模拟图像进行量化的过程也就是对取样点的每个分量进行A/D转换
D.取样图像在计算机中用矩阵来表示，矩阵的行数称为水平分辨率，矩阵的列数称为图像的垂直分辨率
设矩阵
，其行列式|A|=-1，又A的伴随矩阵A*有一个特征值λ0，属于λ0的一个特征向量为α=(-1，-1，1)T，求a，b，c和λ0的值。
互联网是一张有向图，每一个网页是图的一个顶点，网页间的每一个超链接是图的一个边，邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接，则by=1，否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是
它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程，与过去浏览过哪些页面无关，而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程，其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为
式中:d是模型参数，通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质，对于正则Markov链存在平稳分布x=
式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布，Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到，则它按分量满足方程
网页i的PageRank值是划，它链出的页面有τ个，于是页面i将它的PageRank值分成r份，分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值，即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到，平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示，求它的PageRank取值。
有一个二元对称信道，其信道矩阵为
。设该信源以1500 bit/s的速度传输输入符号。现有一消息序列共有14000个二元符号，并设p(0)=(1)= 1/2，问从信息传输的角度来考虑，10s内能否将这消息序列无失真地传递完？
已知稀疏矩阵采用带行表的三元组表表示，其形式说明如下：
define MaxRow 100 //稀疏矩阵的最大行数
typedef struct{
int i,j,v; //行号、列号、元素值
}TriTupleNode;
typedef struct{
TriTupleNode data[MaxSize];
int RowTab[MaxRow+1]; //行表
int m,n,t; //矩阵的行数、列数和非零元个数
}RTriTupleTable; 下列算法f31的功能是，以行优先的顺序输入稀疏矩阵的非零元(行号、列号、元素值)，建立稀疏矩阵的带行表的三元组表存储结构。请在空缺处填入合适内容，使其成为一个完整的算法。(注：矩阵的行、列下标均从1起计)
void f31(RTriTupleTable*R)
{ int i,k;
scanf("%d%d%d",&R—＞m,&R—＞n，&LR—＞t);
R—＞RowTab[1]=0;
k=1; //k指示当前输入的非零元的行号
for(i=0;[ ① ];i++)
{ scanf("%d%d%d",[ ② ],[ ③ ],&R—＞data[i].v);
while(k＜R-＞data[i].i)
{[ ④ ];
R—＞RowTab[k]=i;
}
}
}
