100 점 을 빼 고, 줄 였 는 지, 늘 었 는 지.

RELATED INFORMATIONS

• 1. 분해 인수: a 의 m 제곱 * b - a 의 m - 1 제곱 (m > 1 의 정수)
• 2. 인수 분해; y ^ n - y ^ n - 2 (n 은 정수 이 고 n 은 2 = 얼마 이상 인수 분해; a ^ 4x ^ n + 2 - 4x ^ n (n 은 정수) = 얼마 인수 분해 인수 분해; a ^ 2n + 6a ^ nb ^ n + 9b ^ 2n = 얼마
• 3. 설치 A = [4 - 5 - 3 2]. 행렬 의 특성 값 과 특징 벡터 를 이용 하여 A ^ 3 매트릭스 A 의 값 은 각각 왼쪽 에서 오른쪽으로, 위 에서 아래로
• 4. 문 제 를 하나 확인 하고 싶 은 데, 선형 과 상 관 없 이 특징 적 인 벡터 의 수 = 서로 다른 특징 값 의 갯 수 에 무 거 운 근 의 중량 = 행렬 의 질 서 를 더 하 는 것 이 맞 습 니까?
• 5. 선형 대수 에서 행렬 의 특징 값 개념 은 무엇 입 니까? -)
• 6. 다음 행렬 의 최대 특징 치 와 해당 특징 치 에 대응 하 는 특징 벡터 를 계산 해 주 실 수 있 습 니까? 감사합니다. 1 \ x051 / 1.5 \ x051 \ x05233 1. 5 \ x051 \ x055 \ x054 1 \ x051 / 1.5 \ x051 \ x05233 1 / 2.333 \ x051 / 4 \ x051 / 2.333 \ x051
• 7. 아래 3 개 매트릭스 의 최대 특징 치 와 해당 특징 치 에 대응 하 는 특징 벡터 를 계산 해 주 시 겠 습 니까? 감사합니다. 1. 5 / 3. 5 / 3. 5. 3 / 5, 1, 1, 3. 3 / 5, 1, 1, 3. 1 / 5, 1 / 3, 1 / 3, 1. 1 7 / 5 7 / 3 5 / 7, 1, 5 / 3 3 / 7 3 / 5 1 1 / 1 / 5, 1 / 3. 5, 1, 5 / 3. 3 3 / 5 1
• 8. 3 단계 매트릭스 A 의 특징 치 는 2 인 것 으로 알 고 있 으 며, A 2 + 2A + 3E 에 하나의 특징 치 는
• 9. △ ABC, a ＞ b, sin (A + pi / 4) = 4 / 5, cos (pi / 4 + B) = 5 / 13, q: sinC
• 10. cos (a - pi / 4) = 1 / 4, sin2a
• 11. 45.2% 의 백 점 수 를 뺀 결과 () A. 변 하지 않 는 B. 원래 의 100 배 C 로 확대 합 니 다. 원래 의 1100 으로 축소 합 니 다.
• 12. 21% 에서 100 점 을 빼 면 원래 의 1% 로 줄 어 듭 니 다 ()
• 13. 17.5% 의 백 점 수 를 빼 면 이 수 를 원래 의 100 배로 늘 리 는 것 이 맞 습 니까?
• 14. 4 ^ 50 15 ^ 25 어느 것 보다 크 고 간편 한 과정
• 15. 크기 비교 4.25 4 와 100 분 의 154 와 8 분 의 1
• 16. 8 의 7 번 과 7 의 8 번 은 크기 를 어떻게 비교 해 야 합 니까?
• 17. 실례 지만 도선 의 제곱 수, 크기 를 어떻게 신속하게 구분 합 니까? 6 제곱 10 제곱 25 제곱 35 제곱 50 제곱 70 제곱 95 제곱 120 제곱 150 제곱 185 평 입 니 다. 실례 지만 도선 의 제곱 수, 크기 를 어떻게 신속하게 구분 합 니까? 6 제곱 10 제곱 25 제곱 35 제곱 50 제곱 70 제곱 95 제곱 120 제곱 150 제곱 185 제곱 200 제곱 제곱. 급 용
• 18. 디자인 알고리즘 은 √ 11 의 유사 치, 정확도 d = 0.001 을 구 합 니 다.
• 19. 근사치 와 정확도 가 무슨 관계 가 있 는가?
• 20. 정확도 의 정 의 는 무엇 입 니까?