.判定向量组(1,1,1),(1,2,3),(0,2,3),的线性相关性.如果存在不全为0的实数a1,a2,...an,使得a1*v1+a2*v2+...+an*vn=0,则称向量组v1,v2,...,vn是线性相关的,否则就称向量组v1,

什么是相同的线性相关性的行向量组的线性关系与B的行向量组的线性关系是一样的.如:若A,B的列向量组线性相关性相同即初等行变换保持矩阵列向量组的线性关系!

线性相关性的证明问题. 全部展开收起

方阵怎样判定线性相关讨论向量组A=（1,-1,1）B（2,0,-2）C（2,-1,0）的线性相关性,他们做组成的向量组明明是个方阵,而且方阵的行列式不为零,应该是线性无关啊,可是为什么是线性相关呢你肯定算错了,线性关系是A+1/2B=C

一道线性代数的线性相关性证明题由已知,(β1,β2,...,βk)=(α1,α2,...,αk)K其中K=01...110...1.11...0|K|=(k-1)*(-1)^(k-1)≠0所以K可逆所以(α1,α2,...,αk)=(β1,

判别下列向量组的线性相关性 (α1,α2,α3,α4)=1113-23454206-1111r2+2r1,r3-4r1,r4+r11113056110-2-4-60224r3+r4,r4*(1/2),r2-5r4111300110

向量组的线性相关性问题 (a1,a2,a3,a4)=2-11-1111-24-6-22367-9r1-2r2,r3-4r2,r4-3r20-3-13111-20-10-610034-3r3-3r1,r4+r30-3-13111-2

线性代数和线性相关性有关的一道证明题两个向量组有关系(β1,.)=(α1.)K--即B组可由A组线性表示K=011...1101...1110...1...111...0由于|K|≠0,故K可逆所以(β1,.)K^-1=(α1.)所以A组可

线性代数（n维向量）判定向量组的线性相关性α1=（1,2,4）,α2=（2,3,0）,α3=（4,5,7）,α4=（0,1,3）有一个很简单的算法,咱们也可不用矩阵,在线性相关的定义中我们设k1,k2,k3,k4,有k1*α1+k2*α2+

线性代数,线性相关性证明R(Aα1,...,Aαs)=R[A(α1,...,αs)]所以Aα1,...,Aαs线性相关套定义不就完了么α1——αs线性相关，那么存在不全为0的s个常数k1,k2........ks使得k1α1+k2α2+..

线性代数,线性相关性证明将a1,a2,...,a(n-1)正交化得到x1,x2,....,x(n-1)x1,x2,....,x(n-1)，β1为一组线性无关的正交基，刚好是n个，说明他们是n维空间的一组基那么β2可由其表示设β2=c1x1+

线性代数向量线性相关性 B

讨论：线性相关性由已知(β1,β2,...,βs)=(α1,α2,...,αs)K其中K=a0...0bba...00......00...a000...ba因为α1,α2,...,αs线性无关所以r(β1,β2,...,βs)=r(K)所

R平方值小于但接近0.5,能否判定线性回归?r平方为0.42和0.47.相关性不高,是否能判定其线性回归?或者毫无相关性?不要过于看中R2,R2能表达的信息很少.对于一个回归来说,R2小不代表相关性低,R2大也不代表相关性高.如果残差的方差

怎么用秩判别向量组的线性相关性秩小于向量个数,这组向量线性相关.秩等于向量个数,这组向量线性无关.

线性代数向量组的线性相关性,如图想问什么?n+1个n维向量必线性相关.所以四个向量的秩小于等于3,当a4不能被a1,a2,a3线性表示时,证明矩阵a1,a2,a3的秩小于a1,a2,a3,a4的秩小于等于3-1=2,所以三个向量

大学线性代数→_→向量组的线性相关性将非零A、B分别分解为列向量和航向量A=（a1,a2,a3……an),B=(b1,b2,……bn)T(T代表矩阵转置)AB=0即是：（a1,a2,……an)(b1,b2,……bn)T=0,即（

线性代数向量组的线性相关性基础题求解! 因为(a1+a2)-(a2+a3)+(a3+a4)-(a4+a1)=0即存在不全为0的数1,-1,1,-1,使得a1+a2,a2+a3,a3+a4,a4+a1的组合为0,故a1+a2,a2+

求解判断下列向量组的线性相关性A=[v1,v2,v3,v4,v5,v6];b=v7;A*x=b;so,x=(A'*A)\(A'*b);res=A*x-b;scal=norm(res);ifscal>threadItislinearcorre

怎样判断线性回归方程的相关性程度套用相关系数公式相关系数r，是表示该两要素之间的相关程度的统计指数，r值在+1与-1之间，r＞0，表示正相关，即两要素同向相关；r＜0，表示负相关，即两要素异向相关。其值越接近±1，表示两变量直线相关的程度越

线性相关性的判定