7.3图的矩阵表示
7.3 线性变换的矩阵
第七章 线性变换 学习单元3: 线性变换的矩阵_________________________________________________________● 导学 学习目标:理解线性变换在一个基下的矩阵的概念;会计算线性变换在一个基下的矩阵;理解线性变换在不同基下的矩阵的相似关系;掌握矩阵等价与矩阵相似的区别与联系。
学习建议:线性变换在一个基下的矩阵建立了线性变换与矩阵的对应关系,类似于平面上点与坐标的对应关系,有了这种对应关系,可以让线性变换问题与矩阵问题互相转化。
建议大家多看书,认真理解概念与结论。
重点难点:重点:深刻理解线性变换在一个基下的矩阵。
难点:理解线性变换在两个不同基下的矩阵的相似关系。
_________________________________________________________● 学习内容 一、线性变换的确定设V 为P 上n 维线性空间,1,,n εεL 为V 的一个基,对任何11,n n V x x ξξεε∈=++L ,()A L V ∈,则11()()()n n A x A x A ξεε=++L 。
即只要知道了1(),()n A A εεL ,则()A ξ也就确定了。
命题1 设1,,n εεL 为线性空间V 的一个基,,()A B L V ∈,则A = B 当且仅当()(),1,2,,i i A B i n εε==L 。
命题2 设1,,n εεL 为线性空间V 的一个基,1,,n ααL 为V 中一个向量组,则存在()A L V ∈,使(),1,2,,i i A i n εα==L 。
定理 设1,,n εεL 为V 的一个基,1,,n ααL 为V 中任意n 个向量,则存在唯一的()A L V ∈,使(),1,2,,i i A i n εα==L 。
例 设V 为P 上n 维线性空间,()A L V ∈,A 不可逆,证明存在V 的非零线性变换B ,使得BA = 0。
第七章 图论
12
7.1 图及相关概念
7.1.5 子图
Graphs
图论
定义7-1.8 给定图G1=<V1,E1>和G2=<V2,E2> , (1)若V1V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的子图。 (2)若V1=V2 ,E1E2 ,则称G1为G2的生成子图。
上图中G1和G2都是G的子图,
但只有G2是G的生成子图。
chapter7
18
7.1 图及相关概念
7.1.6 图的同构
Graphs
图论
【例4】 设G1,G2,G3,G4均是4阶3条边的无向简单图,则
它们之间至少有几个是同构的? 解:由下图可知,4阶3条边非同构的无向简单图共有3个, 因此G1,G2,G3,G4中至少有2个是同构的。
4/16/2014 5:10 PM
4/16/2014 5:10 PM chapter7 10
7.1 图及相关概念
7.1.3 完全图
Graphs
图论
【例2】证明在 n(n≥2 )个人的团体中,总有两个人在 此团体中恰好有相同个数的朋友。 分析 :以结点代表人,二人若是朋友,则在结点间连上一 证明:用反证法。 条边,这样可得无向简单图G,每个人的朋友数即该结点 设 G 中各顶点的度数均不相同,则度数列为 0 , 1 , 2 , …, 的度数,于是问题转化为: n 阶无向简单图 G中必有两个 n-1 ,说明图中有孤立顶点,与有 n-1 度顶点相矛盾(因 顶点的度数相同。 为是简单图),所以必有两个顶点的度数相同。
vV1
deg(v) deg(v) deg(v) 2 | E |
vV2 vV
由于 deg( v) 是偶数之和,必为偶数,
vV1
高等代数课件(北大版)第七章-线性变换§7.3
1,2, ,n A B
∴ + 在基 1, 2 , , n下的矩阵为A+B.
§7.3 线性变换的矩阵
② 1,2, ,n 1,2, ,n 1,2, ,n B 1, 2, , n B
1,2, ,n AB
∴ 在基 1, 2 , , n下的矩阵为AB.
③ k 1,2, ,n k 1 , ,k n k 1 , ,k n k 1 , , n
k 1, 2, , n k 1,2, , n A 1,2, ,n kA
∴ k 在基 1, 2 , , n下的矩阵为 kA.
§7.3 线性变换的矩阵
④ 由于单位变换(恒等变换) E对应于单位矩阵E.
所以, E
与 AB=BA=E 相对应.
因此,可逆线性变换 与可逆矩阵A对应,且 逆变换 - 1 对应于逆矩阵 A- 1.
x1
,
n
A
x2
xn
1, 2 ,
y1
,n
y2
1, 2 ,
yn
x1
,
n
A
x2
xn
由于 1, 2 ,
, n线性无关,所以
y1 x1
y2
=A
x2
.
yn xn
§7.3 线性变换的矩阵
4.同一线性变换在不同基下矩阵之间的关系
定理4 设线性空间V的线性变换 在两组基
显然,1,2 , ,n 也是一组基,且 在这组基下的
矩阵就是B.
§7.3 线性变换的矩阵
(3)相似矩阵的运算性质 ① 若 B1 X 1A1X , B2 X 1A2 X , 则 B1 B2 X 1( A1 A2 )X , B1B2 X 1( A1A2 )X . 即, A1 A2 B1 B2 , A1 A2 B1B2 .
数据结构第七章课后习题答案 (1)
7_1对于图题7.1(P235)的无向图,给出:(1)表示该图的邻接矩阵。
(2)表示该图的邻接表。
(3)图中每个顶点的度。
解:(1)邻接矩阵:0111000100110010010101110111010100100110010001110(2)邻接表:1:2----3----4----NULL;2: 1----4----5----NULL;3: 1----4----6----NULL;4: 1----2----3----5----6----7----NULL;5: 2----4----7----NULL;6: 3----4----7----NULL;7: 4----5----6----NULL;(3)图中每个顶点的度分别为:3,3,3,6,3,3,3。
7_2对于图题7.1的无向图,给出:(1)从顶点1出发,按深度优先搜索法遍历图时所得到的顶点序(2)从顶点1出发,按广度优先法搜索法遍历图时所得到的顶点序列。
(1)DFS法:存储结构:本题采用邻接表作为图的存储结构,邻接表中的各个链表的结点形式由类型L_NODE规定,而各个链表的头指针存放在数组head中。
数组e中的元素e[0],e[1],…..,e[m-1]给出图中的m条边,e中结点形式由类型E_NODE规定。
visit[i]数组用来表示顶点i是否被访问过。
遍历前置visit各元素为0,若顶点i被访问过,则置visit[i]为1.算法分析:首先访问出发顶点v.接着,选择一个与v相邻接且未被访问过的的顶点w访问之,再从w 开始进行深度优先搜索。
每当到达一个其所有相邻接的顶点都被访问过的顶点,就从最后访问的顶点开始,依次退回到尚有邻接顶点未曾访问过的顶点u,并从u开始进行深度优先搜索。
这个过程进行到所有顶点都被访问过,或从任何一个已访问过的顶点出发,再也无法到达未曾访问过的顶点,则搜索过程就结束。
另一方面,先建立一个相应的具有n个顶点,m条边的无向图的邻接表。
质量管理体系职能分配矩阵图
△
△
△
△
7.2与顾客有关的过程
▲
△
△
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△
7.3设计和开发
△
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7.4采购
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7.5生产和服务提供
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7.6监视和测量装置的控制
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8.1总则
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8.2监视和测量
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8.2.1顾客满意
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8.2.2内部审核
△
△
△Hale Waihona Puke △△▲△
△
8.2.3过程的监视和测量
质量管理体系职能分配矩阵图
版 本
A-1
页 次
1/1
职能部门
体系要求
管
理
层
业务中心
技
术
课
生
管
课
厂
务
课
品保
中心
采
购
课
物
料
课
4质量管理体系
▲
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△
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4.1总要求
▲
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△
4.2文件的要求
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▲
IATF16949质量管理体系过程矩阵表
德信诚培训网IATF16949质量管理体系过程矩阵表Processes(pleaseclassifykindofprocess"c","s","m")过程(请标出过程的类别,核心过程"c",支持性过程"s",管理过程“m")Division过程涉及的部门Processowner过程的所有人Resources资源Input(输入)Output(输出)Performanceindicators绩效指标ReferencestoQMdoc.相关质量文件ReferencetoIATF16949:2016相关的IATF16949:2016条款Customerrequirementreview顾客要求评审(C1) 行政部、生产部、品质部、采购部、模具部、企划部、技术部业务部传真;电脑;电话、电子邮件;会议、文件顾客需求;产品资料及相关信息;询价单;投标文件、生产能力、生产现状、库存、供应商交付能力经与顾客确认的顾客要求清单、评审结果、报价单;合同评审表;评审后的合同;制造可行性;风险评估顾客要求评审及时率顾客要求评审率合同评审管理程序8.2Design&change 设计和变更(C2) 技术部、生产部、品质部、业务部模具部统计分析技术、电脑、传真机、文件、CAD软件、试生产设备、检验/试验设备、会议室客户图纸规范/样品/过程能力及成本指标/客户特殊要求/适用的法律法规/标杆技术标准FlowChart/PFMEA/ControlPlan/作业指导书/检验指导书/样品试制/PPAP提交新产品开发计划按时完成率、新产品过程能力、批量产品过程能力产品质量先期策划控制程序、产品安全管理程序、工程变更管理程序8.1/8.3Production 生产过程(C3) 采购部、业务部、品质部、技术部生产部生产设备、交付设备与设施、场地、工位器具、材料等顾客定单、生产能力、库存目标产品/材料储存条件要求、顾客的安全库存要求满足合同/定单要求的合格产品。
《离散数学》word版
第七章图在自然界和人类社会的实际生活中,用图形来描述和表示某些事物之间的关系既方便又直观。
例如用工艺流程图来描述某项工程中各工序之间的先后关系,用网络图来描述某通讯系统中各通讯站之间信息传递关系,用开关电路图来描述IC中各元件电路导线连接关系等等。
图论起源于18世纪,它是研究由线连成的点集的理论。
一个图中的结点表示对象,两点之间的连线表示两对象之间具有某种特定关系(先后关系、胜负关系、传递关系和连接关系等)。
事实上,任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟。
由于我们感兴趣的是两对象之间是否有某种特定关系,所以图形中两点之间连接与否最重要,而连接线的曲直长短则无关紧要。
由此经数学抽象产生了图的概念。
研究图的基本概念和性质、图的理论及其应用构成了图论的主要内容。
7.1 图的基本概念7.1.1图的定义7.1.1.1无向图定义7.1.1 设A,B是任意集合。
集合{(a,b)|aA且bB}称为A和B的无序积,记为A&B。
在无序积中,两个元素间的顺序是无关紧要的,即(a,b)=(b,a)。
定义7.1.2 无向图G是一个二元组<V,E>,记作G=<V,E>,其中V是一个非空有限集合,其元素称为结点(顶点)。
E是一个V&V的多重子集,其元素称为边(无向边)。
我们可用平面上的点来表示顶点,两点间的连线表示边,从而将任一个无向图用图形表示出来。
[例7.1.1]无向图G=<V,E>,其中V={a,b,c,d,e,f},E={(a,b),(a,c),(a,d),(b,b),(b,c),(b,c),(b,d),(c,d)}。
7.1.1.2有向图定义7.1.3 有向图G是一个二元组<V,E>,记作G=<V,E>,其中V是一个非空有限集合,其元素称为顶点,E是一个V V的多重子集,其元素称为有向边或弧,简称为边。
注:1)在有向图G=<V,E>中,若e=〈u,v〉,则称u和v为e的起点和终点;2)自回路既可看成是有向边又可看成是无向边;3)去掉有向图中边的方向得到的图称为该有向图的基图。
离散数学第七章图的基本概念
4.无向图的连通性
若无向图G中任何两顶点都连通,则称G是连通图.
对于任意的无向图G.设V1,V2,…,Vk是顶点之间连通关系的 等价类,则称他们的导出子图为G的连通分支.用p(G)表示G 的连通分支数.
V1 e1
e2 e3
V3
e4 V2
V4
a
de
h
i
b
c
f
g
5.有向图的连通性
若略去有向图D中各边的键头,所得无向图是无向连通图,则 称D是弱连通图(或称D是连通图).
(2) mij d (vi )(i 1,2,..., n)
j 1
mn
nm
n
(3) mij mij d(vi ) 2m
j1 i1
i1 j1
i 1
m
(4) mij 0 vi是孤立点 j 1
(5)若第j列与第k列相同, 则说明e j与ek为平行边.
2.有向图的关联矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em} 1, vi为ej的始点
e1,e2,e3},{e1,e2,
e2
e4},{e9}等边割集 ,e9是桥.
e3 V4
e5 e6
V5 e4
V6
e9
V7
7.3 图的矩阵表示
1.无向图的关联矩阵
设无向图G=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},E={e1,e2,…,em}
令mij为顶点vi与ej的关联次数, 则称(mij)n×m为G的关联矩阵.记为M(G)
若Γ 满足:vi-1,vi为ei的端点(若G为有向图,vi-1是ei的始 点,vi是ei的终点)i=1,2,…,k,则称Γ 为G中通路,v0,vk分 别称为通路的始点和终点,Γ 中边的数目k称为通路长度.
图论图的矩阵表示
返回 结束
7.3.1 图的矩阵表示
2
存储原则:ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ存储结点集和边集的信息.
(1)存储结点集; (2)存储边集: 存储每两个结点 是否有关系。
返回 结束
邻接矩阵
7.3.1 邻接矩阵
1.无向图的邻接矩阵
ij a表示 定义 1.6.2设 G (V , E )的顶点集为 V v1 , v2 , , v p,用 (G) (aij ) p p为 G 的邻 G 中顶点 vi与v j 之间的边数。称矩阵M A(G) 接矩阵。
从图的邻接矩阵的定义容易得出以下性质:
(1)
M (G) 是一个对称矩阵; A(G) (G) 中第i 行(列)的元素之和等于顶点 vi 的度数; (2) 若M (G)为无环图。则M A(G) A(G)
(3) 两个图G 与H 同构的充要条件是存在一个置换矩阵 P ,使得
相当于将单位 矩阵中相应的 行与行,或者 列与列互换的 矩阵
3
G 的邻接矩阵为: 例2下图所示 v
3
e1
e2
v2
v1
e3
v1
e9 e5
e8
对应的邻接矩阵
左孝凌离散数学ppt课件
第七章 图论 7.1 图的基本概念
完全图:任意两个不同的结点都是邻接的简单图称为
完全图。n个结点的无向完全图记为Kn。
图7.1.5给出了K3和K4。从图中可以看出K3有3条边,
K4有6条边。容易证明Kn有条边。
n(n 1) 2
图7.1.5K3与K4示意图
图7.1.6
第七章 图论 7.1 图的基本概念
一个图G可用一个图形来表示且表示是不唯一的。
第七章 图论 7.1 图的基本概念
【例7.1.2】设G=〈V(G),E(G)〉,其中
V(G)={a,b,c,d},E(G)={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7},e1=(a,b), e2=(a,c),e3=(b,d),e4=(b,c),e5=(d,c),e6=(a,d),e7=(b,b) 。
1)若e1,e2,…,ek都不相同, 则称路μ为迹;
2)若v0,v1,…,vk都不相同, 则称路μ为通路;
3)长度大于2的闭的通路(即 除v0=vk外,其余结点均不相同的 路)μ称作圈。
图7.1.1
第七章 图论
7.2 路与回路
例如在图7.2.1中,有连接v5 到v3的路v5e8v4e5v2e6v5e7v3,这 也是一条迹;路v1e1v2e3v3是一 条通路;路v1e1v2e3v3e4v2e1v1是 一条回路,但不是圈;路 v1e1v2e3v3e2v1是一条回路,也是 圈。
定 义 7.2.1 给 定 图 G = 〈V,E〉, 设 v0,v1,…,vk∈V , e1 , e2,…,ek∈E,其中ei是关联于结点vi-1和vi的边,称 交替序列v0e1v1e2…ekvk为连接v0到vk的路,v0和vk分别 称为路的起点与终点。路中边的数目k称作路的长度。 当v0=vk时,这条路称为回路。
《图论》第7章-回路矩阵与割集矩阵
1 aj 在si 中且方向一致
sij = -1 aj 在si 中且方向相反 0 其他
若S1、S2、… 、Sk 包含了中所有割集,称S为G的完全割
集矩阵,记为 Se 。
[基本割集矩阵] 由G的所有基本割集构成的割集矩阵成为G的基
本割集矩阵,记为 Sf 。
19
7.3 割集矩阵
[定理7-3-1] 有向连通图 G=(V, A),n =|V|,m =|A|,则其任意基
故 B11+ B12 C12T=0
即 B11= -B12 C12T 故 Bk =( -B12 C12T , B12) = B12 ( -C12T , I )
而 r(Bk ) = n-1,故 r(B12 ) = n-1,即 | B12 | 0
由[定理3-2-5]知此时B12各列对应的弧构成G的一棵树。 也即 C12各列对应的弧构成G的一棵树。 8
16
7.2 割集
[定理7-2-3] 设T是连通图G的一棵生成树,e 是T的一条弦,C 是由 e 确定的 T+e 中的基本回路。则 e 包含在由C中除 e 外的每条边确定的基本割集中,而不在其他的基本割集中。 [证明] ① 设 bC且 be,S是 b 确定的基本割集。由[定理7-2-2] C和S除了b外应该还有一条公共边。S 除了b以外其它边都 是T的余树边,而C中只有 e 是T的余树边,所以此公共边 只能是e,也即e包含在S中。② 若e被包含在一个由T的树 枝 h 确定的基本割集 S 中,由[定理7-2-2] C和 S 除了e 外 应该还有一条公共边。 C 除了e以外其它边都是T的树枝, 而S中只有 h 是T的树枝,所以此公共边只能是 h,也即 h 理7-2-4] 设T是连通图G的一棵生成树,b 是T的一条树枝,S 是由 b 确定的G的基本割集。则 b 包含在由S中除 b 外的每
离散数学 7-3 图的矩阵表示
所以用此定理来证明某一特定图不是汉密尔顿图并不是
总是有效的。例如,著名的彼得森(Petersen)图,在图中删 去任一个结点或任意两个结点,不能使它不连通;删去3个结 点,最多只能得到有两个连通分支的子图;删去4个结点,只 能得到最多三个连通分支的子图;删去5个或5个以上的结点,
e3
v3
1 1 0 0 0
0 1 1 0 0
0 0 1 1 0
1 0 0 1 0
1 0 1 0 0
v3 0 v4 0 v5 0
无向图的关联矩阵反映出来图的性质:
每一条边关联两个结点,故每一列中只有两个1。
每一行中元素之和等于该行对应的结点的度数。
一行中元素全为0,其对应结点为孤立点。
两个平行边其对应的两列相同。 同一个图当结点或边的编号不同时,其对应的矩 阵只有行序列序的差别。
证明思路:1) 先证必要性: G有欧拉路 G连通 且(有0个 或 2个奇数度结点) 设G的欧拉路是点边序列v0e1v1e2… ekvk,其中结点可能重复, 但边不重复。因欧拉路经过(所有边)所有结点,所以图G 是连通的。 对于任一非端点结点vi,在欧拉路中每当vi出现一次,必关 联两条边,故vi虽可重复出现,但是deg(vi)必是偶数。对于端 点,若v0=vk ,则deg(v0)必是偶数,即G中无奇数度结点 。若 v0≠vk ,则deg(v0)必是奇数, deg(vk)必是奇数,即G中有两个奇 数度结点 。必要性证完。
e3
v3
0 0 0
-1 1 0 0
-1 1 0 0
有向图的关联矩阵的特点:
(1)每一列中有一个1和一个-1,对应一边一个始 点、一个终点,元素和为零。 (2)每一行元素的绝对值之和为对应点的度数。-1 的个数等于入度,1的个数等于出度。
7.3线性变换的矩阵(第二讲)
0 1 6
5 91
,
C
另外 (1,2 ,3 ) (1, 2 , 3 )X =(1, 2 , 3 )AX
C=AX
5 0 5
5 0 5 1 0 3 1
A CX-1=
0 3
1 6
1 9
X
1
0 3
1 6
其中, 12((01,,10,,12)) 3 (3,1,0)
(1)求 在标准基 1, 2 , 3 下的矩阵.
标准基1=(1,0,0),2 =(0,1,0),3=(0,0,1)
(2)求 在 1,2 ,3 下的矩阵.
相关量多,先画图表示
基1, 2, 3 过渡矩阵X 1 基1,2,3
§7.3 线性变换的矩阵
一、线性变换与基 二、线性变换与矩阵 三、相似矩阵
线性变换除了用花体拉丁字母A 等表示,
还常用字母“,”表示.
同一线性变换在不同基下矩阵之间的关系
定理4 设线性空间V的线性变换 在两组基
1, 2 , , n
(Ⅰ)
1,2 , ,n
(Ⅱ)
下的矩阵分别为A、B,且从基(Ⅰ) 到基(Ⅱ)的过渡
kA ( ) k
A (k ) kA ( )
非线性变换
A (1, 2, 3) =(1,5,9)
不 A (( 2 1,2,3)) A(( 2,4,6)) (1,10,36)
等 2A(( 1,2,3)) (2,10,18)
非线性变换
多项式平移变换
A (1, 2, 3) =(1,5,9) 不 A (( 2 1,2,3)) A(( 2,4,6)) (1,10,36)
等 2A(( 1,2,3)) (2,10,18) 非线性变换
质量管理的新七种工具
多个问题,箭头方向不定,并可扩散
箭头不可逆,一因素一箭头
箭头可逆,一因素可多个箭头
短期,基本不变
动态,不断变化
一般措施前、后各绘制一次
多次分析研究绘制
措施不绘入
多考虑措施及其结果
推进TQC的一系列重要项目的关联图
制定方针、目标与计划 实行质量和质量管理的监督和检查 决定评价尺度 情报管理 全员参加
概念:
把要实现的目的与需要采取的措施或手段,系统地展开,并绘制成图,以明确问题的重点,寻找最佳手段和措施。
为了达到某个目的,就要采取某种手段;为了实现这一手段,又必须考虑下一级水平的目的,如此,上一级水平的手段成为下一级水平的目的。最终形成系统。
7.2 系统图
系统图的基本形式
目的、目标
手段、方法
○
贯彻方针
╳
╳
╳
◎
○
○
◎ 经常适用;○使用; △不太适用; ╳不使用。
用矩阵图法表示收集资料的选择
事实资料
意见资料
构思资料
认识事实
◎
╳
╳
确立观念
○
◎
◎
改变现状
◎
○
○
提出新理论
△
◎
○
推进理解和协作
△
◎
╳
贯彻方针
△
◎
○
◎ 经常适用;○使用; △不太适用; ╳不使用。
01
c 语言资料卡片化
02
把收集起来的语言资料按内容进行分类,用独立的、又最基本含义的句子简明地归纳成内容段落,然后写在卡片上。
02
企业更加注意保护资源、节约能源,要求在产品制造、流通、使用、废弃的过程中不污染环境和伤害人类
三维空间几何坐标变换矩阵
1 0
0 0
x y z1 x y z 10 cos sin 0
0 sin cos 0
0. 0
0 1
(3) 绕y轴正向旋转 角,y坐标值不变,z、x的坐标相当 于在zox平面内作正 角旋转,于是
cos 0 sin 0
z y x1 z y x 1
0
1 0 0
sin 0 cos 0
0
.
3. 绕坐标轴的旋转变换
三维空间中的旋转变换比二维空间中的旋转变 换复杂。除了需要指定旋转角外,还需指定旋转 轴。
若以坐标系的三个坐标轴x,y,z分别作为旋转轴, 则点实际上只在垂直坐标轴的平面上作二维旋转。 此时用二维旋转公式就可以直接推出三维旋转变 换矩阵。
规定在右手坐标系中,物体旋转的正方向是右 手螺旋方向,即从该轴正半轴向原点看是逆时针 方向。
b2 c2
b2 c2
因此,
1
0
Rx
0
0
0 c
b2 c2 b
b2 c2 0
0 0
b
b2 c2 c
0
0
b2 c2
0
1
V VRx a,0, b2 c2
.
类似地,可以求出:
sin
a
, cos b2 c2
a2 b2 c2
a2 b2 c2
b2 c2
0
a2 b2 c2
.
坐标变换的构造方法:
与二维的情况相同,为将物体的坐标描述从一个系统转 换为另一个系统,我们需要构造一个变换矩阵,它能使 两个坐标系统重叠。具体过程分为两步: (1)平移坐标系统oxyz,使它的坐标原点与新坐标系 统的原点重合; (2)进行一些旋转变换,使两坐标系的坐标轴重叠。
苏科版数学七年级下册《7.3图形的平移》说课稿2
苏科版数学七年级下册《7.3 图形的平移》说课稿2一. 教材分析《7.3 图形的平移》是苏科版数学七年级下册的重要内容,它主要向学生介绍了图形平移的概念、性质和应用。
通过学习图形的平移,学生能够理解平移在实际生活中的应用,提高他们的数学实践能力。
在本节课中,学生将学习如何将一个图形沿着某个方向移动一定的距离,了解平移的性质,包括图形的大小、形状和方向不变,以及对应点、对应线段和对应角的关系。
同时,学生还将学习如何运用平移解决实际问题,如设计图案、规划路线等。
二. 学情分析在七年级下学期,学生已经学习了图形的旋转和缩放,他们对图形的变换有了初步的认识。
然而,对于平移的概念和性质,他们可能还比较陌生。
因此,在教学过程中,我需要从基础入手,逐步引导学生理解和掌握平移的性质和应用。
三. 说教学目标1.知识与技能:学生能够理解平移的概念,掌握平移的性质,能够运用平移解决实际问题。
2.过程与方法:通过观察、操作和思考,学生能够培养自己的空间想象能力和逻辑思维能力。
3.情感态度与价值观:学生能够体验数学与生活的紧密联系,培养对数学的兴趣和好奇心。
四. 说教学重难点1.重点:学生能够理解平移的概念,掌握平移的性质。
2.难点:学生能够运用平移的性质解决实际问题。
五. 说教学方法与手段1.教学方法:我将以引导探究法为主,辅以讲解法、讨论法和实践活动法。
2.教学手段:我将使用多媒体课件、实物模型和数学软件等辅助教学,以提高学生的学习兴趣和效果。
六. 说教学过程1.导入:通过展示一些生活中的平移现象,如滑滑梯、电梯等,引导学生思考平移的特点和规律。
2.探究:学生分组进行探究活动,观察和操作图形,发现平移的性质,如对应点、对应线段和对应角的关系。
3.讲解:我将以讲解法为主,向学生解释平移的概念和性质,引导学生理解和掌握。
4.练习:学生进行课堂练习,运用平移的性质解决问题,巩固所学知识。
5.应用:学生分组讨论,选取一个实际问题,运用平移的知识进行解决,并展示解题过程和结果。
7.3单位刚度矩阵的建立[应用]
它受到外力等的作用记,
现假设物体发生了虚位移,在外力作用处与各个外力相应方向的虚位移为记
,由虚位移所产生的虚应变为
用表示结点的
其中分别是结点沿方向的位移分量用表示单元全部结点位移所构成的单元内任一点的位移可表示如下:
式中等为形函数,具有如下特性:
在结点:(单位阵)
(矩阵)
为坐标的函数,其具体形式将在以后各章中给出
式中是应力矩阵
界上的应力,并称为结点力。
用表示点的结点力结点力的个数和方向必须与结点位移保持
其中分别是沿方向作用于点的结点力用表示单元全部结点力所组成
今用虚功原理推导结点力的表达式。
假设在单元中发出了虚位移,相应的结点虚位移为,则有
在整个单元内,应力在虚应变上的虚应变能是
把代入上式,得到
根据虚功原理故
由于虚位移可以是任意的,所以矩阵也是任意的
矩阵称为单元刚度矩阵,它的元素表示当该单元
单元刚度矩阵决定于该单元的形状、大小、方向和弹性表示结点的等效结点载荷
其中分别是沿方向作用于点的集中载荷用表示单元全部结点载荷所组成的向量
当单元中发生虚位移时,体积力所做的功为
由上式可得体积力的等效结点载荷如下:
上式右边的重积分应当在单元的整个体积内进行
设单元是靠近边界的单元,在其边界上作用着分布的面力单元发生虚位移时,面力所做的功为。
7-3 图的矩阵表示
中国海洋大学 计算机系
主要内容
邻接矩阵 有向图的可达矩阵 无向图的关联矩阵 有向图的关联矩阵 图的运算 学习要点与基本要求 实例分析
邻接矩阵
定义7-3.1 设G=<V,E>是一个简单图,它有 个结点 是一个简单图, 定义 是一个简单图 它有n个结点 V={v1, v2, …, vn}, 则n阶方阵 阶方阵A(G)=(aij)称为 的邻 称为G的邻 阶方阵 称为 接矩阵。其中 接矩阵。
1 从v i 到v j 至少存在一条路 pij = 0 从v i 到v j不存在路
称矩阵P是图 的可达性矩阵。 称矩阵 是图G的可达性矩阵。 是图
关于可达矩阵的说明
可达性矩阵描述任意两结点是否可达, 可达性矩阵描述任意两结点是否可达,以及对于任 意结点是否有通过它的回路。 意结点是否有通过它的回路。 由邻接矩阵A可直接得到可达性矩阵 ,方法如下: 由邻接矩阵 可直接得到可达性矩阵P,方法如下: 可直接得到可达性矩阵 方法1: 方法 : Bn=A+A2+…An, 再把B 中的非零元均改为1, 再把 n中的非零元均改为 ,零元保持不 变,得到可达性矩阵P。 得到可达性矩阵 。 方法2: 中的非零元改为1, 方法 :把Ai(i=1,2, …,n)中的非零元改为 ,零元保 中的非零元改为 持不变,得到布尔矩阵 持不变,得到布尔矩阵A(i)(i=1,2, …,n), , P= A(1) ∨ A(2) ∨… ∨ A(n)
0 1 0 0 0 2 0 0 0 2 0 1 0 0 + 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 7 3 0 0 6 7 0 0 7 3 0 0 0 0 2 3 0 0 3 2
2 0 0 0 2 0 2 0 0 0 2 0 0 0 + 2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
矩阵变换的解释
1.1 三維旋轉矩陣實用算法3D数学---- 矩阵和线性变换一般来说,方阵能描述任意线性变换。
线性变换保留了直线和平行线,但原点没有移动。
线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度、角度、面积和体积可能被变换改变了。
从非技术意义上说,线性变换可能“拉伸”坐标系,但不会“弯曲”或“卷折”坐标系。
矩阵是怎样变换向量的向量在几何上能被解释成一系列与轴平行的位移,一般来说,任意向量v都能写成“扩展”形式:另一种略有差别的形式为:注意右边的单位向量就是x,y,z轴,这里只是将概念数学化,向量的每个坐标都表明了平行于相应坐标轴的有向位移。
让我们将上面的向量和重写一遍,这次分别将p、q、r定义为指向+x,+y和+z方向的单位向量,如下所示:v = x p + y q + z r现在,向量v就被表示成向量p,q,r的线性变换了,向量p,q,r称作基向量。
这里基向量是笛卡尔坐标轴,但事实上,一个坐标系能用任意3个基向量定义,当然这三个基向量要线性无关(也就是不在同一平面上)。
以p、q、r为行构建一个3 x 3矩阵M,可得到如下矩阵:用一个向量乘以该矩阵,得到:如果把矩阵的行解释为坐标系的基向量,那么乘以该矩阵就相当于执行了一次坐标转换,如果aM=b,我们就可以说,M将a转换到b。
从这点看,术语“转换”和“乘法”是等价的。
坦率地说,矩阵并不神秘,它只是用一种紧凑的方式来表达坐标转换所需的数**算。
进一步,用线性代数操作矩阵,是一种进行简单转换或导出更复杂转换的简便方法。
矩阵的形式:基向量[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]乘以任意矩阵M:用基向量[1, 0, 0]乘以M时,结果是M的第1行。
其他两行也有同样的结果,这是一个关键的发现:矩阵的每一行都能解释为转换后的基向量。
这个强有力的概念有两条重要性质:1、有了一种简单的方法来形象化解释矩阵所代表的变换。
2、有了反向建立矩阵的可能---- 给出一个期望的变换(如旋转、缩放等),能够构造一个矩阵代表此变换。
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数。
a
k 1 i 1
n
m
(k ) ii
可达矩阵:
设有向图D=<V,E>,V={v1,v2,…,vn},
Pij= 1,vi可达vj
0,vi不可达vj
规定Vi到vi可达,即是P ii=1 记, 称P(D)为D的可达矩阵。
P( D) ( Pij ) nn
例如
其可达矩阵是: v1 e2 e1 e5 e6 e3 v4 e4
1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 3 2 2 3 4 4 5
0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0
为零,就形成了D的可达矩阵。
最短路径和关键路径问题
无向图G=<V,E>中,对于G的任意一条 边,都给以一个实数与之对应,——ω ij , 称为边的权,每边均带有权的图称为带权图, 记为G=<V,E,ω >,其中ω 是权的集合。 在实际应用中,权的含义可以是:距离、 费用、容量、流量、工时等。
一、最短路问题:
e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7
v4 e7
e4
e3
v1 1 v3 0 v2 M (G ) v3 0 v 4 1
1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 2 0 0 47
无向图的关联矩阵的特点(续上例)
e1 e 2 e3 e4 e5 e6 e7
v1 1 v2 0 M (G ) v3 0 v 4 1
1 0 0 0 0 0 1、每一行的和是该结点 1 1 0 0 1 1 度数; 0 1 1 0 0 0 2、所有的行的和=2m, 0 0 1 2 0 0 47 即是结点的度数之和为2m;
3、如果其中一行之和为 0,则该结点是孤立点; 4、若有两列完全相同, 则该两结点是平行边。
第7章
7.3 图的矩阵表示
无向图的关联矩阵
给定无环无向图 D=<V,E>,V={ v1,…,vn },E={ e1,…,em }, 定义一个n×m阶矩阵。 M(D)=(mij)n×m,其中mij=结点vi与边ej关 联的次数。 则称M(D)为D的关联矩阵
e5
v1
e2 v2
e1
Байду номын сангаасe6
无向图关联 矩阵举例
1)有向图的邻接矩阵未必
是对称的。
2)每行和等于对应点的出
0 0 1 度,每列和等于对应点的入 0 0 1 度。 1 1 0 1 1 1 3) 所有元素和等于图的边
数,即长度为1的通路条数。
对有向图的邻接矩阵求乘积
v1 0 v 2 1 A( D ) v3 0 v4 0 0 1 A( D ) 2 0 0
e1 e 2 e3 e4 e5 e6
v1 1 0 v2 M (G ) v3 0 v4 1
终点,元素和为零。
1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1
1)每列元素中有一个1和一个-1,对应一个始点, 一个
可以看出,无向图的关 联矩阵的特点是:
有向图的关联矩阵
定义:给定无环有向图
D=<V,E>,V={ v1,…,vn },E{ e1,…,em },
定义一个n×m阶矩阵。 M(D)=(mij)n×m,其中
1,结点v是边e的始点。
Mij=
0,结点v与边e不关联。
-1,结点v是边e的终点。
则称M(D)为D的关联矩阵。
在带权图中给定结vi和vj,在vi到vj所有 通路中,各边权和最小的通路称为vi从vj到 的最短路,该最短路的各边权和称为vi到vj 的距离,记为d(vi,vj)。 最短问题,在实际中可应用于铁路的铺设, 运输的 最小费用,线路的安排,工序统筹安排时间 的最小等。
在文件“有向图的矩阵中”
例如
v1 v4
该图的邻接矩阵是:
v1 v2 v3 v4
v2
v3
v1 0 v 2 1 A( D ) v3 0 v4 0
0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1
特点:
v1 0 1 v2 A( D ) v3 0 v4 0
v1 v 2 v3 v4
有向图关联矩阵举例
v1 e2 v2 e1 e5 e6 e3 v4 e4
v1 1 0 v2 M (G ) v3 0 v4 1
v3
e1 e2
e3
e4 e5
e6
1 0
0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0
有向图的关联矩阵的特点(续上例)
v1 v2 v3
0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 2 1 1 1 1 0 2 2 2 0
v4
v1
v4 v3
v2
2) 每行元素的绝对值之和为对应点的度数。 -1的个数等于入度,1的个数等于出度。 3)在M(D)中所有元素的和等于零。
有向图的邻接矩阵
设有向图D=<V,E>,V={v1,…,vn}。 令aij是vi邻接vj的边的数目,(即从vi到vj的
有向边的条数,是指从vi指向vj的边)则称为
D的邻接矩阵,记为A(D)。
aij
m
(n)
aij(n)中的i和j,以及n求和,得到G中所有长度≤n的路径的 条数;
k 1 i 1, j 1 对角线上的aii(n)是vi到自身的回路数;
a
n
m
(k )
ij
对aii(n)中的i求和,得到G中所有长度为n的回路条数;
a
i 1
m
(n) ii
对aii(n)中的i,以及n求和,得到G中所有长度≤n的回路条
v2
v3
1 1 P( D) 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 44
求可达矩阵的方法:
设D有n个结点,令 B ( D) A( D) A( D) 2 A( D) n n 将中所有不为零的元素改为1,对角元素也
改为1,(因vi到自身也是可达的),Bn的零元仍然
0 0 A( D) 3 A( D) 2 A( D) 1 1
结论:A(D)n中的数值表示长度为n的路径的条数。
关于A(D)n
A(D)n(n>0)中的数值aij(n)表示从vi到vj的长度为n的路径 的条数;
i 1, j 1 (n)中的i和j求和,得到G中所有长度为n的路径的条数; 对aij