1) Similarity transformation matrix
相似变换阵
2) similar transformation matrix
相似变换矩阵
1.
A simple method for calculating the power of an ordinary square matrix is given by using the Jordan normal form of matrix and its similar transformation matrix.
利用矩阵的Ｊｏｒｄａｎ标准形及其相似变换矩阵进一步给出了一般ｎ阶方阵幂的一种简便求法。
3) similarity inverse transformation matrices
相似逆变换矩阵
1.
This paper proves and provides a new method for constructing the similarity inverse transformation matrices of diagonalization matrix.
证明并给出一种构造可对角化矩阵的相似逆变换矩阵的新方法。
4) matrix similarity transformation
矩阵相似变换
5) homogeneous matrix estimation
相似变换矩阵估计
6) Similarity Transformation
相似变换
1.
Finding maximum eigenvalues of positive matrices by using similarity transformation;
用相似变换求正矩阵的最大特征值
2.
By means of similarity transformation upon the state matrix,an upper triangular matrix or lower triangular matrix is found.
该方法对系统状态矩阵进行相似变换,得到分块上三角或下三角矩阵,使原系统特征值可以通过主对角线上一系列相互独立的低维矩阵求得。
3.
This article proposes the applictaion of similarity transformation of matrix for stress analyses,which is available for the formula of stress analyses.
提出了矩阵相似变换在应力分析 (特别是三向应力分析 )中的应用 ,使应力分析得以程序化。
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条