T的三次方等于负5那么t负三加三等于多少少

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-11 11:08 标签： 2的负一次方等于多少
t的三次方的的相反数的系数是多少_百度知道
t的三次方的的相反数的系数是多少
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。K、M、G、T、P、E、B，你知道都是10的多少次方吗？
随着计算机硬盘制造技术的飞速发展，硬盘的存贮容量呈快速增长趋势，用来表示存贮空间的计量单位从过去的K升到M，又从M跃升至G甚至T。前几天，我们几个闲谈计算机的配置、存贮空间等问题时，说起&兆&这个单位，不免疑惑，1兆究竟等于10的几次方？通过一番追根朔源地考证，让我大开眼界。
我们目前所用的K、M、G、T等都是英文表示方法，分别是Kilo（103）、Mega（106）、Giga（109）、Tera（1012）的简写，更大的还有Peta（1015）、Exa（1018）、Bronto（1021）等。尽管现在常用的是英文表示方法，但我们博大精深的中华文化在描述大数量时也毫不逊色。东汉徐岳所著的《数术记遗》中，就相当完整地记载了中国表示数量的数词，由小到大依次为一、十、百、千、万、亿（108）、兆（1012）、京（1016）、垓（1020）、秭（1024）、穰（1028）、沟（1032）、涧（1036）、正（1040）、载（1044），此后随着佛教的传入和文化交流，又增加了极（1048）、恒河沙（1052）、阿僧只（1056）、那由他（1060）、不可思议（1064）、无量（1068）、大数（1072）等，其中万以下是十进位，万以上则为万进位。从上文可以发现，中国的数次是以104为单位晋级，而西方是以103为单位晋级，在使用习惯上有所不同，这样也造成了中英文数词对应上的不便。也许正是由于中英文数词对应上的不便，造成早期学者对&兆&这个单位的不恰当地翻译。显然，中国古代早就有&兆&这个单位，其大小也很明确，为1012。但1987年出版的科学出版社词头却标注&兆&对应于英文的&M&，其大小为106，1991年出版的《海洋行业法定计量单位使用手册》也沿用了这一用法，因此造成国内在&兆&这个单位使用上的混乱。尽管目前&兆&为106的使用已经颇为普遍，但是为尊重中国传统文化，我们应该恢复&兆&的本来面目，在台湾、新加坡、韩国及日本规定的词头体系中，&兆&的大小仍是1012，而106则称为百万。
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第5章：线性判别函数第一部分：计算与证明有四个来自于两个类别的二维空间中的样本，其中第一类的两个样本为(1,4)T和(2,3)T，第二类的两个样本为(4,1)T和(3,2)T。这里，上标T表示向量转置。假设初始的权向量a=(0,1)T，且梯度更新步长k固定为1。试利用批处理感知器算法求解线性判别函数g(y)=aTy的权向量。解：首先对样本进行规范化处理。将第二类样本更改为(4,1)T和(3,2)T.然后计算错分样本集：g(y1)=(0,1)(1,4)T = 4 & 0 　　　(正确)g(y2)=(0,1)(2,3)T = 3 & 0
　(正确)g(y3)=(0,1)(-4,-1)T = -1 & 0
(错分)g(y4)=(0,1)(-3,-2)T = -2 & 0
(错分)所以错分样本集为Y={(-4,-1)T ,(-3,-2)T }.接着，对错分样本集求和：(-4,-1)T+(-3,-2)T= (-7,-3)T第一次修正权向量a，以完成一次梯度下降更新：a=(0,1)T+ (-7,-3)T=(-7,-2)T再次计算错分样本集：g(y1)=(-7,-2)(1,4)T = -15 & 0 　　(错分)g(y2)=(-7,-2)(2,3)T = -20 & 0 　　(错分)g(y3)=(-7,-2)(-4,-1)T = 30 & 0
(正确)g(y4)=(-7,-2)(-3,-2)T = 25 & 0
(正确)所以错分样本集为Y={(1,4)T ,(2,3)T }.接着，对错分样本集求和：(1,4)T+(2,3)T= (3,7)T第二次修正权向量a，以完成二次梯度下降更新：a=(-7,-2)T+ (3,7)T=(-4,5)T再次计算错分样本集：g(y1) = (-4,5)(1,4)T = 16 & 0 　　
(正确)g(y2) =(-4,5)(2,3)T = 7 & 0 　　
(正确)g(y3) =(-4,5)(-4,-1)T = 11 & 0
(正确)g(y4) =(-4,5)(-3,-2)T = 2 & 0
(正确)此时，全部样本均被正确分类，算法结束，所得权向量a=(-4,5)T。在线性感知算法中，试证明引入正余量b以后的解区(aTyib)位于原来的解区之中(aTyi&0)，且与原解区边界之间的距离为b/||yi||。证明：设a*满足aTyib,则它一定也满足aTyi&0，所以引入余量后的解区位于原来的解区aTyi&0之中。　注意，aTyib的解区的边界为aTyi=b,而aTyi&0的解区边界为aTyi=0。aTyi=b与aTyi=0两个边界之间的距离为b/||yi||。（因为aTyi=0过坐标原点，相关于坐标原点到aTyi=b的距离。）　试证明感知器准则函数正比于被错分样本到决策面的距离之和。证明：感知器准则函数为：　　　　　　决策面方程为aTy=0。当y为错分样本时，有aTy0。此时，错分样本到决策面的距离为aTy/||a||。所有样本到决策面的距离之和为结论得证。对于多类分类情形，考虑one-vs-all技巧，即构建c 个线性判别函数：，此时的决策规则为：对j i, 如果gi(x) & gj(x),　x 则被分类i类。现有三个二维空间内的模式分类器，其判别函数为g1(x) = x1+ x2g2(x) = x1+ x21g3(x) = x2试画出决策面，指出为何此时不存在分类不确定性区域。解：根据上述决策规则，属于第一类1的区域应满足：g1(x) &g2(x)且g1(x) &g3(x)所以1的决策界面为：g1(x)g2(x) = 2x1 + 1 = 0。g1(x)g3(x) = x1 + 2x2 = 0。同样地，属于第二类2的区域应满足：g2(x) &g1(x)且g2(x) &g3(x)所以2的决策界面为：g2(x)g1(x) = 2x1 1 = 0。g2(x)g3(x) = x1 + 2x2 1= 0。属于第三类3的区域应满足：g3(x) &g1(x)且g3(x) &g2(x)所以2的决策界面为：g3(x)g1(x) = x12x2 = 0。g2(x)g3(x) = x12x2+ 1= 0。下图给出了决策边界：由于三个决策边界交于一点，因此，不存在不确定性区域。这是因为直线g1(x)g2(x)=0与直线g1(x)g3(x)=0的交点一定位于　g1(x)g2(x)(g1(x)g3(x)) = g2(x)g3(x) =0的直线上，即g2(x)g3(x) =0过它们的交点。已知模式样本集：1 = {(0,0)T, (1,1
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