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1.
文[1]讨论了除环上2阶全矩阵环的导子的一些性质,本文继此讨论一般结合环R上的R阶全矩阵环R_n的导子的性质.环R的加群自同态(?)称为R的导子,若对x、y∈R,有d(xy)=xd(y) d(x)y.如下总假定R有单位元,且用R_n表示R上的n阶全矩阵环,E_ij表示(i,j)位置元素为R的单位元1其余元素为零的R_n的矩阵单位,xE饰表示对角线上元素为x的数量阵.  相似文献   
2.
素环的对称双导与交换性   总被引:4,自引:1,他引:3  
本文讨论当一个素环容许一个非零对称双导时,其迹函数与此环的交换性的关系,得到了与[4,5]类似的结果.  相似文献   
3.
数学是模式的科学,数学的本质特征就是在模式化的个体抽象中对模式进行研究.[1]波利亚认为,在解决一个自己感兴趣的问题后,要善于去总结一个模式,并把他储存起来,以后才可以随时用它去解决类似的问题,进而提高自己的解题能力.波利亚在他的著作中概括了几个数学模式,其中,“相切的等高线模式”是探究极值点的一种方法.笔者阅读思考后发现,运用该方法探究几何中的一类最值问题时,会有一种全新的体验,特与大家分享.  相似文献   
4.
刘燕德  邓清 《发光学报》2015,36(8):957-961
为实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及其分布可视化表征,采用高光谱成像技术,结合自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA),筛选特征光谱变量,进行脐橙叶片叶绿素含量及可视化分布研究。选取叶绿素测量位置的7×7矩形感兴趣区域,提取并计算脐橙叶片平均光谱。基于Kennard-ston方法,将148个脐橙叶片样品划分成建模集和预测集(111∶37)。采用CARS和SPA算法分别筛选出了32个和6个叶绿素特征光谱变量,用于建立偏最小二乘(PLS)回归模型。采用37个未参与建模的脐橙叶片样品评价模型的预测能力,经比较,CARS-PLS和SPA-PLS模型均优于变量筛选前的PLS模型,且CARS-PLS和SPA-PLS模型的预测能力几乎相同,其预测集相关系数分别为0.90和0.91,均方根误差分别为1.53和1.60。SPA-PLS模型计算脐橙叶片每个像素点的叶绿素含量,经伪彩色变换,绘制了脐橙叶片叶绿素含量可视化分布图。实验结果表明:变量筛选方法结合高光谱成像技术,能够实现脐橙叶片叶绿素含量无损检测及叶绿素分布可视化表达,并简化了数学模型。  相似文献   
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