设平面πi(i=1,2):fi(x,y,z)=aix+biy+qiz+di=0经过直线I.试证:平面π经过的充分
设平面πi(i=1,2):fi(x,y,z)=aix+biy+qiz+di=0经过直线I.试证:平面π经过的充分必要条件是存在不全为零的数λ1,λ2使得π的方程为
(注:当λ1,λ2变动时,。上面方程代表了所有经过直线I的平面的集合,称为以为轴的有轴平面束。)
设平面πi(i=1,2):fi(x,y,z)=aix+biy+qiz+di=0经过直线I.试证:平面π经过的充分必要条件是存在不全为零的数λ1,λ2使得π的方程为
(注:当λ1,λ2变动时,。上面方程代表了所有经过直线I的平面的集合,称为以为轴的有轴平面束。)
A.优先选取重量最小的物品
B.优先选取效益最大的物品
C.优先选取单位重量效益最大的物品
D.没有任何准则
并且有X=X1+X2+...+Xn,试求:
(1)EX;
(2)EX.
利用贪心法求解0/1背包问题时,(26)能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时,将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1,i,X)设fi(X)是KNAP(1,i,X)最优解的效益值,第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1~n),则依次求解f0(X),f1(X),…,fn(X)的过程中使用的递推关系式为(27)。
A.优先选取重量最小的物品
B.优先选取效益最大的物品
C.优先选取单位重量效益最大的物品
D.没有任何准则
设函数f(x)在正半轴(x>0),上有连续的导(函)数f'(x),且f(1)=2.若在右半平面内沿任何闭合光滑曲线I,都有=0,求函数f(x).
有以下程序:#inelude <stdio.h>main(){ int i,j,x=0; for(i=0;i<2;i++ ) { x++; for(j=0;j<=3;j ++) { fi(j%2) continue; x++; x++; } pfinff("x = % d\n",x);} 程序执行后的输出结果是()。
A.x=4
B.x=8
C.x=6
D.x=12
A.print1
B.print2
C.print1 print2
D.程序编译时出错
设a1,a2,...,an是n个不同的数,而F(x)=(x-a1)(x-a2)...(x-an),b1,b2,...,bn是任意n个数,显然适合条件L(ai)=bi,i=1,2,...,n。这称为拉格朗日(Lagrange)插值公式。
利用上面的公式求:
1)一个次数<4的多项式f(x),它适合条件:f(2)=3,f(3)=-1,f(4)=0,f(5)=2。
2)一个二次多项式f(x),它在x=0,2/π,π处与函数sinx有相同的值。
3)一个次数尽可能低的多项式f(x),使f(0)=1,f(1)=2,f(2)=5,f(3)=10。
设A是一n级下三角形矩阵,证明:
1)如果aii≠ajj当i≠j,i,j=1,2,...,n,那么A相似于一对角矩阵;
2)如果a11=a22=...=ann,而至少有一,那么A不与对角矩阵相似。
有如下程序: #include<iostream> using namespace std; class sample { private: int x,y; public: sample(int i,int j) { x=i; y=j; } void disp() { cout<<"disp1"<<end1; } void disp()const { cout<<"disp2"<<end1; } }; int main() { const sample a(1,2); a.disp(); return 0; } 该程序运行后的输出结果是
A.disp1
B.disp2
C.disp1 disp2
D.程序编译时出错
设其中li(i=1,2,...,p+q)是x1,x2,...,xn的一次齐次式,证明:f(x1,x2,...,xn)的正惯性指数≤p,负惯性指数≤q。
有如下程序: #include <iostream> using namespace std; class sample { private: int x,y; public: sample(int i,int j) { x=i; y=j; } void disp () { cout<<"disp1"<<end1; } void disp() const { cout<<"disp2"<<end1; };int main () { const sample a(1,2); a.disp(); return 0; } 该程序运行后的输出结果是
A.disp1
B.disp2
C.disp1 disp2
D.程序编译时出错