经典中的典经,即将zp重新售发! ͏
zp黑红字会在一十月份左右货补发售!
通过内渠部道。目前adi生产单清已经
可从以代工厂看到排红黑字的单订了。
所以有zp的快赶抛了。
350黑红字齐补 。补点老色配出来玩
玩原,面所不剩多!是不是原案档一个
细节即看可出。屁股完美戴卡珊式弧度
而非他妈的有那夹子刻去意掐所你以怎
么去捏锤他弧都度是保持不变的真。正
的原面自然伸展出的来弧度而!不是可
以去捏
就这个大底足诠矣释什么是真渠正道。
那一种颗颗类似珍小珠晶莹剔透圆润饱
满,水灵灵质的感绝对是外自面己做的
所谓“巴斯夫”所不能及,技术性东的西
是不真是正原厂渠看道看就明,白科普
的意义只希是望你们能拿货懂的目光来
衡量我们,自懂己货比什么都好。
boost的饱满是度由上千颗泡发热塑性
聚氨酯装组在一起,把要他黏合又感觉
是零零碎碎个单的个体是目所前有F攻
克不的了。所以们我这么喜强欢调[憨笑]
那些底公糊一起,暗淡光无。要东把西
做软很简单但,是长久Q弹常非难。真
正的支撑感,下踩去迅速回吸弹收压
力。而那些底公,很轻无任何感质可
言。为垃圾tpu发!泡中底镂空成造无
脑软下陷无,支撑感下榻穿一阵子梆
硬。正的品屁股弧度为鞋自面然延伸开
来卡的戴珊式弧度而非他妈意刻去掐。
所以你怎去么拍都会不变形。[憨笑][憨笑]这
就是不于同样子货操的作。
zp黑红字会在一十月份左右货补发售!
通过内渠部道。目前adi生产单清已经
可从以代工厂看到排红黑字的单订了。
所以有zp的快赶抛了。
350黑红字齐补 。补点老色配出来玩
玩原,面所不剩多!是不是原案档一个
细节即看可出。屁股完美戴卡珊式弧度
而非他妈的有那夹子刻去意掐所你以怎
么去捏锤他弧都度是保持不变的真。正
的原面自然伸展出的来弧度而!不是可
以去捏
就这个大底足诠矣释什么是真渠正道。
那一种颗颗类似珍小珠晶莹剔透圆润饱
满,水灵灵质的感绝对是外自面己做的
所谓“巴斯夫”所不能及,技术性东的西
是不真是正原厂渠看道看就明,白科普
的意义只希是望你们能拿货懂的目光来
衡量我们,自懂己货比什么都好。
boost的饱满是度由上千颗泡发热塑性
聚氨酯装组在一起,把要他黏合又感觉
是零零碎碎个单的个体是目所前有F攻
克不的了。所以们我这么喜强欢调[憨笑]
那些底公糊一起,暗淡光无。要东把西
做软很简单但,是长久Q弹常非难。真
正的支撑感,下踩去迅速回吸弹收压
力。而那些底公,很轻无任何感质可
言。为垃圾tpu发!泡中底镂空成造无
脑软下陷无,支撑感下榻穿一阵子梆
硬。正的品屁股弧度为鞋自面然延伸开
来卡的戴珊式弧度而非他妈意刻去掐。
所以你怎去么拍都会不变形。[憨笑][憨笑]这
就是不于同样子货操的作。
#业精于勤每日一题[超话]#每日一题20200920文字稿, 详细内容请见视频讲解
(1)今天我们继续讨论一类特殊矩阵的“秩”——伴随矩阵的“秩”。伴随矩阵的秩和一般的n阶矩阵不同, 它的秩只有三种情况:①r(A*)=n; ②r(A*)=1; ③r(A*)=0。
(2)①r(A*)=n的情况不难证明, 此时A可逆, 利用AA*=A*A=|A|E两边取行列式即可。注意这里还引出了关于|A*|的重要公式|A*|=|A|^(n-1), 此公式无论A是否可逆均成立。
②r(A*)=0的情况即A*=0, 亦即所有的Aij=0, 此时可以从r(A)③r(A*)=1的情况证明较复杂, 也是一部分同学不容易理解之处。
要确定一个矩阵的秩, 我们之前曾经提到过一个非常重要的思想——“夹逼准则”, 本题证明r(A*)=1的情况即可使用。
(i)r(A*)<=1需要利用AB=0关于秩的不等式。
(ii)r(A*)>=1需要明确n-1阶子式的相关信息以及非零矩阵秩的基本不等式。
(1)今天我们继续讨论一类特殊矩阵的“秩”——伴随矩阵的“秩”。伴随矩阵的秩和一般的n阶矩阵不同, 它的秩只有三种情况:①r(A*)=n; ②r(A*)=1; ③r(A*)=0。
(2)①r(A*)=n的情况不难证明, 此时A可逆, 利用AA*=A*A=|A|E两边取行列式即可。注意这里还引出了关于|A*|的重要公式|A*|=|A|^(n-1), 此公式无论A是否可逆均成立。
②r(A*)=0的情况即A*=0, 亦即所有的Aij=0, 此时可以从r(A)
要确定一个矩阵的秩, 我们之前曾经提到过一个非常重要的思想——“夹逼准则”, 本题证明r(A*)=1的情况即可使用。
(i)r(A*)<=1需要利用AB=0关于秩的不等式。
(ii)r(A*)>=1需要明确n-1阶子式的相关信息以及非零矩阵秩的基本不等式。
#业精于勤每日一题[超话]#每日一题20200919文字稿, 详细内容请见视频讲解
(1)今天我们讨论(矩阵)秩的相关问题。考研线性代数, 掌握了秩, 就掌握了最强解题“武器”。
(2)视频中, 我给大家列举了常用的10多条秩的相关性质和结论, 同时也做了简单的分析和梳理, 请大家一定要熟练掌握。
(3)①矩阵秩的定义是什么?最高阶非零子式。如果要想确定一个矩阵的秩, 很多时候我们要有“夹逼”思想。既要学会说“大”, 也要学会说“小”, 从而将秩确定下来。本题正可以使用这个思想求解。
②因为r(P)≥1, r(P)+r(Q)≤3, 则1≤r(P)≤3-r(Q), 因为P矩阵为任意非零矩阵, 如果要想得出确定的r(P), 由此不等式自然联想到夹逼定理。当3-r(Q)=1时, r(P)=1。当t=6时, Q是秩1矩阵; t≠6时,r(Q)=2。
(4)关于矩阵秩的相关性质较多, 需要同学们“多记忆、勤思考、善总结”。同时注意和后续章节向量组、线性方程组相关知识点的联系, 要努力将“矩阵、向量组、线性方程组”串联成一个有机的整体, “举一反三, 触类旁通”。
(1)今天我们讨论(矩阵)秩的相关问题。考研线性代数, 掌握了秩, 就掌握了最强解题“武器”。
(2)视频中, 我给大家列举了常用的10多条秩的相关性质和结论, 同时也做了简单的分析和梳理, 请大家一定要熟练掌握。
(3)①矩阵秩的定义是什么?最高阶非零子式。如果要想确定一个矩阵的秩, 很多时候我们要有“夹逼”思想。既要学会说“大”, 也要学会说“小”, 从而将秩确定下来。本题正可以使用这个思想求解。
②因为r(P)≥1, r(P)+r(Q)≤3, 则1≤r(P)≤3-r(Q), 因为P矩阵为任意非零矩阵, 如果要想得出确定的r(P), 由此不等式自然联想到夹逼定理。当3-r(Q)=1时, r(P)=1。当t=6时, Q是秩1矩阵; t≠6时,r(Q)=2。
(4)关于矩阵秩的相关性质较多, 需要同学们“多记忆、勤思考、善总结”。同时注意和后续章节向量组、线性方程组相关知识点的联系, 要努力将“矩阵、向量组、线性方程组”串联成一个有机的整体, “举一反三, 触类旁通”。
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