1.首先，第一个观察到的就是速度向量,关于这个运动中的速度向量，我可以说点什么呢？
2.当然也有另一种方法，就是用参数方程表示这两条直线，用两条直线的方向向量作外积,从而得到切平面的法向量。
3.将行列式的值、矩阵的秩、齐次线性方程组的解等知识运用于向量组线性相关性判定，归纳出六种判定向量组线性相关性的方法。
4.对广东冬季综合寒害指数和综合寒害指数第一特征向量时间系数、第二特征向量时间系数进行了小波变换。
5.只要记住：如果你要用一个方阵,乘以一个列向量，当矩阵在左,向量在右的时候乘积才有意义。
6.根据末端截面状态向量的计算结果，由截面状态向量递推关系式可以解出各截面状态向量数值，由此得到特征向量的零阶、一阶、二阶摄动结果。
7.为加快支持向量域描述（SVDD）的训练速度，提出基于约减集的约简支持向量域描述算法RSVDD。
8.此方法首先在特征空间中对支持向量进行聚类，然后寻找特征空间中的聚类中心在输入空间中的原像以形成约简向量集。
9.然后，指出在满足一定的条件下基于这些性质可以由已知的状态变权向量构作新的状态变权向量。
10.通过分析一类特殊的状态变权向量，进一步揭示了状态变权向量与均衡函数之间的内在联系。
11.力场由一个指向原点的向量场给出,并且此向量场的大小,与其到原点的距离的平方成反比。
12.若在向量机上运行时，可选用本机的向量傅氏变换程序；
13.CwMtx 中的矩阵包括向量和方阵，其中向量包括空间向量和四元数。
14.构造骨架树邻接矩阵并给出拓扑标记向量的定义，用拓扑标记向量之差的二范数作为两个骨架树匹配节点对的距离；
15.我们知道梯度向量垂直于这个向量,而速度向量是相切于等值面的,其他相切于等值面的向量，又如何呢？
16.然后利用插值型值点复数化的方法及向量值连分式的向后三项递推关系式讨论并给出了二元向量值有理插值的一种新算法。
17.采用一种稍加修改的强跟踪滤波算法估计降阶状态向量，然后利用降阶状态向量估计非线性状态函数。
18.然后采用运动向量归一化、噪声向量滤除、权值扩展向量中值（WEVM）滤波及前帧分割结果后向投影技术来得到对象的运动掩码；
19.改进算法利用接收信号向量中的循环前缀与一个特定子向量作互相关来对信道作盲估计。
20.但通常的习惯是,把立体区域上的外法向量规定为其定向,因为这么做之后，当你观察通量时会发现,它是从区域内部向外流动的。
21.采用类复向量矩阵计算可转位车刀的几何角度，使坐标变换次数和被变换的向量的数目明显减少，计算过程简单、方便。
22.另一方面，基于电路的拓扑向量在不同电路拓扑中变化规律各不相同的基本事实，通过对最简拓扑向量的选取、验算及监测，可依据较少的检测量而实现电力电子电路的拓扑辨识。
23.将DICA 方法分别应用于广义支持向量机或最小二乘支持向量机回归估计，构成多层支持向量回归估计器。
24.基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法，提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。
25.针对道路面三维激光扫描的特点，结合点云法向量分布特征，提出了基于法向量模糊聚类的点云数据滤波算法。
26.通过沿时间轴对采样信号加窗的方式构造向量集合，利用余弦相似度进行向量间亲合度的匹配计算，实现在实数域进行匹配计算的实数值负向选择算法。
27.法向量或者指向我们，或者背向我们,这要根据我们选的方向来定。
28.研究了线性无关的向量组在同一级幂零指数上的线性关系，得到幂零指数在线性空间的基向量上的分布规律。
29.该方法在切向量求取环节，采用完整的雅可比矩阵做系数矩阵求取切向量，从而保证了切向量的准确性；
30.本研究发展一个递迴的演算法，以求得一组区别向量及类别标签向量来同时使得目标为最佳。
31.竞赛矩阵和竞赛图由于具有固定行和向量及列和向量的非负矩阵类的计数，是组合数学的一个非常困难的问题，因此对具有固定得分向量的竞赛矩阵的计数问题也比较困难。
32.第二，采用2D主分量分析（PCA）提取成趟足迹中每个单足足迹沿足长方向的特征向量。
33.变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量，而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。
34.然后，通过建立点云模型中数据点的协方差矩阵求得这些点的法向量，并且进行法向重定向，使所有法向量的方向都指向点云模型的外部；
35.介绍了粒度计算的基本思想和理论基础，详细论证了基于词计算理论的一种粒向量空间，研究了基于这种粒向量空间的人工神经网络模型。
36.令V是域F上的向量空间，F（V）是作用于V上的所有有限秩线性变换构成的向量空间。
37.该方法首先对地球物理和地球化学等网格数据进行二维矩阵的奇异值分解，之后用左特征向量矩阵与右特征向量矩阵的直积构造一个正交完备基。
38.这是一个向量场，其中旋转轨道是,以z轴为圆心的圆周,并且这个向量场与每个圆相切。
39.它们是同一个向量,通常我们都选原点作为向量的起点,但是我们不一定要这么做。
40.最后，把经过核主元处理后的新向量作为纠错输出编码支持向量机的训练及测试样本，实现对不同故障状态齿轮的识别。
41.四元数思想是吉布斯创立向量系统的基础，麦克斯韦对四元数批判性的使用给吉布斯创立向量系统以启迪，时代为吉布斯创立向量理论做好了准备。
42.结合核主元分析与支持向量机的特点，提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。
43.欲求单位法向量，那就用梯度，除以梯度向量的模长。
44.这是约定的得到单位法向量的方法，这种做法使得,当沿着曲线行进时，法向量始终指向右手方向。
45.求出使最优解或最优基保持最优的消耗系数矩阵中列向量和行向量的可变范围。
46.阐述了解不确定型决策分析问题的实质就是将益损值矩阵经变换向量转换为一维压向量。
47.接著决定物体的特徵并依模糊集合概念进行字面向量与模糊化向量编码；
48.其中一种说明了，在向量场上,沿逆时针方向，向量做的功等于,平面区域上旋度F的二重积分。
49.另一个向量场，是通过计算第一个向量场的旋度得到的,计算旋度之后，就可以得到一个不同的向量场。
50.利用它对签名样本的动态信息时间序列进行校正，可以提高签名特征向量在特征空间上分布的聚拢性，拉开真、伪签名特征向量在特征空间上的距离。
51.实际上，将K-L变换用于去噪时并不需要求解协方差阵的全部特征向量．只需要求解部分特征向量。
52.测量直径应该在曲轴颈和销的前后侧沿轴颈方向及垂直方向量取。
53.所以，我们要怎么找,垂直于这个平面的向量？
54.使用最有效的方法搜索元素，并将元素插入数据结构中，比如说，在向量的结尾处添加和删除元素，以便获得更好的性能。
55.那相当于法向量指向上。
56.但是，本文中使用的方法将把词中的每个字母作为一个向量来处理。
57.那向量场代表的是,流体在平面上的每一点的流动情况。
58.所以，我们向颜色向量添加一些蓝色/绿色。
59.理解这一切的关键在于向量算术。
60.那么当然知道它的法向量。
61.所以你们可以明确地计算这两个向量。
62.您需要一个位置向量来存储从UDDI获得的每个服务的位置。
63.我想找出这个向量场的势函数。
64.就是这它了，如果你继续跟着法向量看，会看到它们实际上，指向上并且指向抛物面里。
65.但是，其中一个把函数映到向量。
66.一旦你得到一个这样的计算式，你对向量场做点积，这和前面这个不一样。
67.确定一点，那么对我来说，这点的梯度向量就是确定的。
68.还有问题么？，好，那么我们还能对向量干什么呢？
69.因此这些向量，有着相同绝对值。
70.这需要（在STDIN 中）像上面一样的向量集。
71.那么如果我选择了任何位于切平面的向量。
72.一个法向量与任意常数相乘，还是法向量。
73.我们来看它的第一个意义,在我们用两个，不一样的向量相乘之前,我们先看一个向量和它本身的点积。
74.多位向量可用于多位向量下推。
75.在位向量下推中，对于每次下推，数据库服务器通过散列维度表中的键来创建发送至事实表的位向量。
76.希望能够用另一个向量中的值对一个无限随机向量进行初始化。
77.这种貌似离散的非标准定义与一般的向量函数微分的定义是一致的，且在此基础上给出向量函数在一点可微的定义。
78.还可以用外积来找到一个向量,使它和给定的向量A及B垂直。
79.是的，几何上两个向量相加,你就把一个向量的尾巴,放到另一个向量的头上去,那就是“头尾”加法,还有问题么？
80.用线性组合的措词：“列向量的线性组合填充满了三维空间么？ （列向量是否线性无关？）”
81.我们已经知道了一个准则,如果向量场的旋度为零,而且它在整个平面上有定义，那么这个向量场是保守的，而且它是个梯度场。
82.所以今天我们的新定义,就是梯度向量，目的就是更好的理解这一定义,这个向量的含义是什么？
83.通过对形容词的语义指向进行考察，我们发现其语义既可指向量词，也可指向名词，又可以名量双指。
84.本文借助于首尾相连成一个封闭图形的向量的和是零向量，求得两个和式的值。
85.有机的将支持向量机技术应用于关键词识别的拒识问题中，把关键词识别中的正识和误识作为支持向量机的二元分类对象。
86.在此条件基础上设计出用这些向量对初始赋值进行筛除的可满足性问题过滤算法，该算法的时间复杂性仅与向量个数和维数有关。
87.首先，根据serviceType 从散列表获取对应的向量对象；然后，使用count作为向量索引获取对应的服务对象。
88.实验结果表明，经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度，粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。
89.此外，针对相关向量机回归计算结果受核参数影响较大的问题，本文还提出一种基于微粒群算法的相关向量机核参数自适应优化方法。
90.这把一个向量场的线积分,和另外一个向量场的曲面积分联系起来。
91.将其应用于模糊支持向量机方法中，较好地将支持向量与含噪声或野值样本区分开。
92.支持向量机中核函数及其参数的选择非常重要，该文提出了一种利用支持向量之间的距离求取高斯核函数参数的有效方法。
93.在小波变换域求取特征向量，将特征向量输入感知器进行视觉诱发电位模糊识别，产生脑机接口控制信号。
94.现在我们来看切点的梯度向量,的梯度向量会和f的等高线垂直。，be，perpendicular，to，the，level，curve，of，f。,的梯度向量会和g的等高线垂直。，The，gradient，of，g，will，be，perpendicular，to，the，level，curve，of，g。,两个梯度向量没有理由相同，但是它们必须是互相平行的。
95.分析了基于降低时间分辨率转换编码模型的运动估值问题，给出了双线性内插法、前向主向量选择法和前向向量法的理论分析结果和实验结果。
96.讨论了全解耦奇偶向量的产生方法，给出了全解耦奇偶向量的存在条件，并结合卡尔曼滤波方法得到了故障模型参数的估计方法。
97.一个向量 ——例如，摄像机位置 ——乘以恰当的平移矩阵从而得到相应移动的向量。
98.本文提出的“智能向量”的概念是一种基于二维向量的具有自判结构的数学模型。
99.同时将内模控制与支持向量机逆辨识结合，提出支持向量机内模控制（SVM—IMC）。
100.向量Z称为系统的状态向量.
