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拉普拉斯变换公式?
1、这个函数形式也是一个标准的拉普拉斯变换公式，即 e^(at)f(t)，其拉普拉斯变换是 F(s-a)。在这里，a=-2，f(t)=sin(3t)，F(s)是sin(3t)的拉普拉斯变换，它是 3/(s^2+9)。
2、拉普拉斯变换公式：F（s）=∫∞∞f（t）estdt。拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，通过它可以将一个复杂的函数转化为更简单的函数形式，从而更容易地分析函数的性质和求解相关问题。
3、拉氏反变换公式是L[f(x)]=∫f(x)e^(-st)dt。解释分析：拉氏反变换公式是L[f(x)]=∫f(x)e^(-st)dt；拉氏变换是一个线性变换，可将一个有参数实数t（t≥0）的函数转换为一个参数为复数s的函数。
4、拉普拉斯变换：L[1]=1/s。拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏变换。拉氏变换是一个线性变换，可将一个有参数实数t（t≥ 0）的函数转换为一个参数为复数s的函数。
5、习惯上，常称F(s)为f(t)的象函数，记为F(s)=L[f(t)]；称f(t)为F(s)的原函数，记为f(t)=L-1[F(s)]。拉普拉斯变换是对于t=0函数值不为零的连续时间函数x(t)。
线性代数中Cij啥意思?
1、cij即A线性代数拉普拉斯公式的第i列和A*线性代数拉普拉斯公式的第j行对应元素乘积的和。
2、用Cij表示aij的代数余子式线性代数拉普拉斯公式，当i + j是偶数时线性代数拉普拉斯公式，行列式取正号线性代数拉普拉斯公式，是奇数则取符号。比如三阶行列式中，C12的行列号之和是3，它对应的代数余子式取符号。
3、矩阵C的第i行第j列的元素Cij就是取A的第i行元素、B的第j列元素，然后对应相乘。举个实际的例子来理解一下，比如下图所示的矩阵乘法。C11是由A的第一行与B的第一列对应相乘得到的，即C11=1×3+2×1+4×2=13。
4、m，s）B（s，n），A的列数等于B的行数，A，B能乘，且C=（cij）=AB是一个（m，n）阵，cij=ai1b1j+ai2b2j+……aisbsj，也就是说，AB的第i行j列元素cij是用A 的第i行元素与B的第j列元素依充相乘的和。
线性代数拉普拉斯定理
在线性代数中，拉普拉斯公式（Laplaces formula）是用于计算矩阵的行列式的一种方法。它 可以通过对矩阵的某一行（或某一列）进行展开来求解行列式的值。
行列式的展开公式是在线性代数的范围内，行列式的值代表由它的列向量张成的“立体”的“体积”。行列式按行展开的定理是拉普拉斯定理的一种简单情况，该行各元素分别乘以相应代数余子式求和，就等于行列式的值。
首先问题要求用拉普拉斯定理，要明确拉普拉斯定理的公式为D=M1A1+…+MtAt，M1，M2…为任取行所得到的行列式，然后再分别求所对应的代数余子式，进行行列式的计算就可以。
拉普拉斯行列式公式
(n-1)×(n-1)。在数学中线性代数拉普拉斯公式，拉普拉斯展开（或称拉普拉斯公式）是一个关于行列式的展开式。
行列式的展开公式是在线性代数的范围内线性代数拉普拉斯公式，行列式的值代表由它的列向量张成的“立体”的“体积”。行列式按行展开的定理是拉普拉斯定理的一种简单情况，该行各元素分别乘以相应代数余子式求和，就等于行列式的值。
拉普拉斯公式拉普拉斯公式是关于行列式的展开式，也称为拉普拉斯展开或拉普拉斯定理。它可以用来计算行列式的值。
拉普拉斯行列式是一个关于行列式的展开式，也称为拉普拉斯公式。它可以将一个n×n矩阵的行列式表示成关于矩阵某一行的n个元素的（n-1）×（n-1）余子式的和。拉普拉斯定理，计算降阶行列式的一种方法。
拉普拉斯定理的公式是什么?
1、拉普拉斯公式拉普拉斯公式是关于行列式的展开式，也称为拉普拉斯展开或拉普拉斯定理。它可以用来计算行列式的值。
2、数学中，拉普拉斯展开（或称拉普拉斯公式）是一个关于行列式的展开式。将一个n×n矩阵B的行列式进行拉普拉斯展开，即是将其表示成关于矩阵B的某一行（或某一列）的n个元素的(n-1)×(n-1)余子式的和。
3、lim(n→∞)P((Y-nμ)/σ√n≤z)=Φ(z)。Y是n个随机变量的和，μ是Y的期望值，σ是Y的方差，n是随机变量的数量，z是任意实数，Φ(z)是标准正态分布的累积分布函数。
4、具体来说，设函数f(t)的拉普拉斯变换为F(s)，则拉普拉斯定理给出了函数f(t)的n阶导数的拉普拉斯变换与F(s)之间的关系。
一个线性代数问题,求解如图所示矩阵的特征值,谢谢啦。
得 A 的特征值为 2， 5-√3， 5+√3 则 (A^T)A 的特征值即 A^2 的特征值是 4， 28-10√3， 28+10√3。
这里 g(x) = x^2-2x+1， g(A)=A^2-2A+E 所以 g(A)=A^2-2A+E 的特征值为 g(-1)，g(1)，g(2)， 即 4，0，1 所以 |A^2-2A+E| = 4*0*1 = 0 特征值是线性代数中的一个重要概念。
对于每一个特征值λi，都有对应的特征向量ui，即Aui = λiui。因此，特征向量的求法可以转化为求解线性方程组Aui = λiui的问题。
实对称矩阵的特征值都是实数。这是实对称矩阵的一个重要性质，可以简化求解特征值的过程，无需考虑复数解。实对称矩阵的特征向量对应于不同特征值的特征向量是正交的。
