设散列表容量为7（散列地址空间0..6），给定表（30，36，47，52，34），散列函数H（K）=Kmod6，采用线性探测法解决冲突，要求：（1）构造散列表；（2）求查找数34需要比较的次数。
采用高斯-赛德尔法求解潮流方程，是否需要求解线性方程组？
机器人力雅可比矩阵和速度雅可比矩阵有何联系？
在工业机器人速度分析和以后的静力学分析中都将遇到类似的雅可比矩阵，我们称之为工业机器人雅可比矩阵，或简称雅可比，一般用符号（）表示。
《标准》规定：解三元一次方程组、一元二次方程的根与系数的关系、给定不共线三点的坐标可以确定一个二次函数、平行线性质定理的证明、探索并证明垂径定理、探索并证明切线长定理、相似三角形判定定理的证明的内容为选学内容，考试不作要求。
高斯-赛德尔迭代法比雅可比迭代法的收敛性能肯定要好些。
若A是n阶非奇异矩阵，则线性方程组一定可以使用高斯消元法求解。http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/a1dca90ca6a142cebe7759af81db9f22.png
给定n元非齐次线性方程组AX=b.若r（A）＜n，则该方程组（ ）.
求解线性方程组的雅可比迭代矩阵是___________.http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/880cd7ef18d94cc0aa4ee9c0b7118d33.png
若线性方程组Ax=b的系数矩阵A严格对角占优，则雅可比迭代法和高斯—赛德尔迭代法
给定线性方程组, 则迭代格式为c4ae61f2651023689cde235ee46a7008.png880083f442ebd8e1dbc07e8114e68262.png
设。证明：如果线性方程组的解全是方程的解，那么β可以由α<sub>1</sub>，α<sub>2</sub>，...，α<sub>s</sub>线性表出。
将雅可比迭代、高斯-塞德尔迭代和具有松弛参数的SOR迭代，按收敛快慢排列．
证明：线性方程组Ax=b有解的充分必要条件是线性方程组无解。
设η<sub>1</sub>，η<sub>2</sub>，···，η<sub>n-r+1</sub>是非齐次线性方程组Ax=β的n-r+1个线性无关的解，R（A)=r。证明：Ax
设Ax=b,其中A对称正定,问解此方程组的雅可比迭代法是否一定收敛？试考察习题2（a)方程组.
给定方程组，证明Jacobi迭代方法收敛而G-S迭代方法发散。
对于给定的三个线性方程组（I)、（II)、（III)，证明：（1)若方程组（II )是方程组（I )的线性组合，方程组（III)是方程组（II)的线性组合，则方程组（III)是方程组（I )的线性组合。（2)若方程组（I)与方程组（II )等价，方程组（II)与方程组（III)等价，则方程组（I)与方程组（III)等价。
5-1 试证明任意平行六面体空间等参单元的雅可比矩阵是常数矩阵。
已知线性方程组Ax=b,其中,写出其雅可比迭代矩阵、高斯-赛德尔迭代矩阵。
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
证明：线性方程组 有解的充要条件是
利用式（2.34），对矩阵中适当的元素求微分，推导出圆柱坐标机器人关节微分运动的符号方程，并写出相应的雅可比矩阵。
实验 解非线性方程组的概率算法实现 一、实验目的 通过本实验使学生掌握概率算法基本要素、步骤及其应用 二、实验原理 本实验是应用概率算法用Java编程语言对给定n个非线性方程组，利用随机搜索方法求的这n个方程组的解。Java编程语言见《Java 基础教程》,装载问题的回溯算法见王晓东编《算法设计与分析（第四版）》p193-197. 三、 实验内容 Java编程语言实现非线性方程组的概率算法。主要实验内容包含：给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0,将求方程组的解问题转化为求一个优化问题的最小值问题，利用随机搜索方法求优化问题的最优解，从而得到原非线性方程组的解。 四、实验方法与步骤 1. 给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0； 2. 将其转化为一个优化问题； 3. 利用随机搜索方法解相应的优化问题； 4. 输出非线性方程组的解。 五、实验报告要求 给出完整的Java程序实现并给出相应的程序结果。
