n维向量的定义

如何在matlab中定义n维向量?n可以任意取值.实现对向量n个元素的输入即实现向量X=[X1,X2,...,Xn]的输入这个matlab里不用定义的啊!例如：a=x1;a=[ax2];a=[ax3];……可以无限增加下去给你编个程序吧：n

对于n维向量组A：a1,a2,...,am,线性相关的定义是什么?如果只有一个向量a1,如何定义它的线性相关性?如果有两个向量a1,a2,又该如何定义它的线性相关性?如果存在不全为零的数k1,k2,···,km,使k1a1+k2a2+···

n维单位坐标向量组定义是什么?(1,0,0,...,0)^T(0,1,0,...,0)^T(0,0,1,...,0)^T.(0,0,0,...,1)^T

线性代数中向量线性相关的问题有个定义是：m个n维向量a1`a2``````am,若m大于n,则a1`a2``````am一定线性相关.我问下,这里的n维是啥?不都说am了么,不应该是m维向量吗?m是向量的个数,n是向量的维度.比如：5个三维

向量的减法定义向量减法定义为对应的分量想减向量OA-向量OB=向量BA仍然是三角形法则，向量箭头指向被减向量。

向量的定义数学中,既有大小又有方向且遵循平行四边形法则的量叫做向量（与矢量相同,没有起点终点）注：在线性代数中的向量是指n个实数组成的有序数组,称为n维向量.α=（a1,a2,…,an）称为n维向量.带有方向的数值。有方向有大小的量，，就这

线性代数练习题8n维向量组a1,a2,……ar线性相关的定义是：存在不全为0的一组数k1,k2,……,kr使得k1a1+k2a2+……+krar=0

定义：设V是由n维向量组成的非空集合,若V对于向量的加法和数乘两种运算封闭,则称V为n维空间,这的n是指向量的维数么?而定义向量空间的基与维数的时候出现的另一个r维向量空间的r指的是向量的个数,这个怎么区分啊?你给的定义不完整吧,说法不对.

接上：如题：已知各项均不为零的数列{a[n]},定义向量C[n]=(a[n],a[n+1]),向量b[n]=（n,n+1),n∈正整数,则下列命题中为真命题的是（）A.若对于任意n∈正整数总有向量C[n]平行向量b[n]成立,则数列{a[n

法向量的定义是什么?只要定义法向量是空间解析几何的一个概念,垂直于平面的直线所表示的向量为该平面的法向量.由于空间内有无数个直线垂直于已知平面,而且每条直线可以存在不同的法向量；因此一个平面都存在无数个法向量,但是这些法向量之间相互平行.

已知共有K（K属于N）项的数列An,a1=2,定义向量cn向量=（an,an+1）,dn向量=（n,n+1）（n=1,2,3,…,K-1）,若cn向量的模=dn向量的模,则满足条件的数列An的个数为（）A2BKC2k-1次方D2k（k-1）

已知共有K（K属于N）项的数列An,a1=2,定义向量cn向量=（an,an+1）,dn向量=（n,n+1）（n=1,2,3,…,K-1）,若cn向量的模=dn向量的模,则满足条件的数列An的个数为（）A2BKC2k-1次方D2k（k-1）

n+1个n维向量,组成的向量组维线性（?）向量组n+1个n维向量,组成的向量组维线性（相关）向量组因为R≤n＜n+1所以是线性相关的.n+1个n维向量必线性相关

已知向量m=(cosx,-sinx),向量n=(√2+sinx,cosx).定义在[0,π]上的函数f(x)=|m+n|²-4.(1)求函数f(x)的最大值和最小值(2)当f(x)=√2时,求cos2x的值拜托尽快,超出10分钟解

已知向量m=(cosx,-sinx),向量n=(根号2+sinx,cosx),定义在[0,π]上的函数f（x）=/m+n/^2-4（1）求函数f（x）的最大值和最小值（2）当f（x）=根号2时,求cos2x的值m+n=(cosx+根号2+s

两向量积定义对向量夹角的定义是什么2个非零向量a和b,任取空间一点O,记OA=a,OB=b,规定不超过π的∠AOB为a和b的夹角

法向量的定义是什么?法向量是空间解析几何的一个概念,垂直于平面的直线所表示的向量为该平面的法向量.由于空间内有无数个直线垂直于已知平面,而且每条直线可以存在不同的法向量；因此一个平面都存在无数个法向量,但是这些法向量之间相互平行.概念　　垂

【平面向量的基本定义】】选B,这种基本概念题一定要牢记啊.不知道怎么解释……因为这算是向量的基本性质吧.0向量不能用向量表示表示

向量垂直的定义公式向量a垂直于向量b,则向量a*向量b=0若有向量a(x1,y1),向量b(x2,y2),则x1x2+y1y2=0a(x,y)*b(n,m)=xn*ym=0

n维向量的几何意义是什么很简单.只是因为我们处于三维空间,大于三维的度量不容易感知.先从三维谈起,如向量{x1,x2,x3}在三维空间上必然可以分解为{x1,x2,x3}=x1{1,0,0}+x2{0,1,0}+x3{0,0,1}这三个分量