CSSCI 数据导入Bibexcel 实现共现矩阵的方法及实证研究
CSSCI数据导入Bibexcel实现共现矩阵的方法及实证研究
姜春林陈玉光
（大连理工大学21世纪发展研究中心辽宁大连 116024）
摘要：本文以针对Web of Knowledge开发的文献信息共现分析的应用软件——Bibexcel为研究对象，结合CSSCI数据库数据格式特点，解决了Bibexcel不能处理中文文献的瓶颈问题，实现了知识单元共现关系矩阵。并以CSSCI数据库中1998—2008年“信息可视化”引文数据为例，数据经过预处理后，由Bibexcel 构建其知识单元共现矩阵，利用Ucinet、Netdraw软件，实现了作者共现、关键词共现、引文共现的可视化分析。本研究扩展了Bibexcel的应用范围功能，为CSSCI数据的可视化研究提供了一种新的手段。
关键词：Bibexcel、CSSCI、共现矩阵、知识图谱、可视化
Transform CSSCI Data to Bibexcel data to Actualize Co-occurrence Matrix and A Case Study
JIANG Chun-lin, CHEN Yu-guang
(Center of the 21st Century Development and Research, Dalian University of Technology, Dalian 116024)
Abstract：This paper researchs on Bibexcel that developed for the co-occurrence analysis of literature information that come from Web of Knowledge, and combined with the characteristics of data formats in the CSSCI database, to resolve the bottleneck of co-occurrence of Chinese literature information which Bibexcel can not handle by itself. We actualized the co-occurrence matrix of knowledge unit relations. CSSCI database in 1998-2008 "Information Visualization" Citation data as an example, after data preprocessing, the knowledge unit co-occurrence matrix built by Bibexcel，then we use Ucinet, Netdraw softwares，to actualizes the authors cooperative network analysis、keywords cooccurrence analysis and cocitation analysis. This study extends the scope of application of Bibexcel, and provides a new means of visualization for CSSCI data.
Keywords：Bibexcel、CSSCI、Co-occurrence matrix、Knowledge map、visualization
1.引言
科技文献数据量的快速增长给我们的研究工作带来了极大便利，同时，文献数量的增长，也给文献的管理与分析利用带来了诸多的不便[1]。如何快速、准确地得到所需要的资源，并理解这些大量文献所表达的内容变得越来越困难。共现分析如共作者分析、共词分析、共引分析、共被引分析等以邻近联系法则和知识结构及映射为方法论基础，来发现研究对象之间的亲疏关系，挖掘隐含的或潜在的有用的知识，并揭示研究所代表的学科或主体的结构变化。基于共现分析的信息可视化技术能形象化地表达文献信息蕴含的内容，方便科研人员和情报人员挖掘文献集中所隐含的知识。
国外关于文献信息共现关系分析的应用软件已经比较成熟，如美国费城的德雷塞尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发的基于JA V A平台的Citespace[2][3]系列应用软件；印第安纳州大学开发的大型网络分析、建模、和可视化的工具包Network Workbench Tool；大型社会网络分析软件Pajek；瑞典科学家佩尔松（persson）开发的科学计量学研究软件Bibexcel[4]；美国斯坦福大学开发的社会科学统计软件包SPSS等等。其中这些软件有一个共性，即主要是针对Web of Science数据进行开发的。而对于从中文社会科学引文索引（CSSCI）数据库下载的中文文献数据，它们还不能直接进行处理。由于这些软件无法对CSSCI文献数据中的知识单元进行共现计算，从而也就很难对其进一步的知识可视化分析。
相对于处理英文文献信息共现分析软件的开发，处理中文数据库数据的软件相对匮乏，其中有不少学者做了一些研究，并开发出了一些通用软件。其中周春雷、王伟军等人用Delphi 6 编制了处理中国期刊网题录数据的软件，该软件功能主要是将数据导入Excel，仅限于相关题录数据的统计频次[5]。姜春林、杜维滨等人用Visual Basic 6.0语言开发了一款软件
Ccmatrix，用ADO技术连接Access自建数据库，处理统计来源文献题录数据和引文数据，实现了共现矩阵[6]。
针对处理CSSCI数据共现分析相关软件相对较少的现状，为了方便广大科研人员和情报人员对CSSCI数据库中的数据进行分析，本文尝试研究了CSSCI数据导入Bibexcel实现共现矩阵的方法。
2 Bibexcel软件简介
2.1 功能介绍
瑞典科学家佩尔松（persson）开发的文献计量学研究软件Bibexcel[7]用于帮助用户分析文献数据或者是文本类型格式的数据，实现引文分析。Bibexcel处理的数据来自集成在ISI Web of Knowledge平台上的数据库，包括Web of Science数据库、Derwent Innovation Index 数据库和Medline数据库等。Bibexcel除了对来源于上述数据库中数据的相关知识单元（作者、关键词、参考文献等）做频次分析和排序外，还实现了知识单元的共现关系矩阵。将产生的共现数据存入excel表格中，借助Ucinet、Netdraw可视化软件，做进一步的可视化分析。Bibexcel界面如图1所示。
图1 Bibexcel界面
2.2 Bibexcel在共现分析中的优势与不足
Bibexcel的强大功能在于知识单元的共现关系分析，对英文文献数据或专利数据的共现关系分析已经取得令人满意的结果。如栾春娟《专利计量研究国际前沿的计量分析》[7]，对1995-2007年期间《科学计量学》出版的关于国际专利计量研究的论文和引文进行计量分析，通过Bibexecel处理，得到高被引作者共被引矩阵、高频关键词共现矩阵和高频次作者共现矩阵，再通过Ucinet绘制作者共被引网络图谱、高频关键词共现网络图谱和高产作者学术合作网络图谱。但是，在CSSCI文献数据库中，Bibexcel对中文献数据的分析存在着局限性，主要原因是在于Bibexcel不能直接处理CSSCI格式数据。
中文社会科学引文索引（CSSCI）作为我国社会人文科学主要文献信息查询与评价的重要工具，CSSCI提供来源文献、被引文献、优化检索等多种信息检索。该项目成果填补了我国社会科学引文索引的空白，达到了国内领先水平。从CSSCI下载某一领域的相关文献，并对其进行分析，不但可以科学合理、客观公正地评价人文社会科学研究的成果，而且对了解国内的研究现状和研究热点，因此具有非常重要的现实意义。
3 CSSCI文献数据共现矩阵的实现
3.1数据下载
确定某一研究领域后，进入CSSCI界面（https://www.360docs.net/doc/bb6519351.html,），点击“包库用户入
口”，选择来源数据的“年份”和“来源文献”，进入到检索界面。在这个界面中，进一步选择其他限制条件，可以按关键词，也可以按学科类，还可以按期刊名称等进行检索。设定检索条件后，再选择每屏显示记录的条数。为了下载方便，通常情况下选择50条。下载每屏数据，并将其保存为默认的后缀名为.txt文本文档格式。
3.2将CSSCI数据格式转换为SCI数据格式
从CSSCI下载相应的数据，利用大连理工大学刘盛博开发的中文处理软件对CSSCI数据进行格式转换，将CSSCI数据格式转化为SCI数据格式。经过这个软件处理后，每一条文献记录被存放于一个.txt文本文档当中，由于Bibexcel只能识别和处理一个.txt文本文档，要想对转换格式后的所有文献数据中的知识单元进行共现分析，就需要对所有的文档做进一步的合并处理。用Java编程，找到处理后文本文档所在的目录，顺序的读取文本文档，将其内容写入到一个文本文档中。在合并好的文本文档的开头，加上
FN ISI Export Format
VR 1.0
这两行代码，保存后关闭文档。
3.3知识单元共现关系矩阵的处理流程
CSSCI数据经过格式处理和合并文件后，实现知识单元可视化分析的关键一步，就是要构建知识单元的共现矩阵，实现了共现矩阵后，再将其导入Ucinet、Netdraw等分析软件，绘制各类知识单元的共现关系图谱。
Bibexcel构建知识单元共现关系矩阵处理流程如下：
Step1：打开Bibexcel，出现图1所示的操作界面，在select file here这个框口中选择数据源所在的文件夹，右边的窗口会显示出这个文件夹中的所有文件。选中合并后的文本文档，点击“Misc---convert to diologe format---convert from web of science”，会弹出一个对话框，点击“确定”，就会生成一个后缀名为.doc的文件；
Step2：选中.doc文件，点击View file按钮，The list窗口就会显示这个文件的内容。根据你要分析的知识单元，在Old Tag中填写相应的标签代号。作者、关键词、机构、参考文献、被引期刊的标签依次为AU、DE、C1、CD、CD。输入相应的标签后，在Select field to be analysed下拉列表框中选择“Any ; separated field”；如果要分析被引期刊，在输入CD 标签后，在Select field to be analysed下拉列表框中选择“JN-Journal”，然后点Prep按钮，在弹出的对话框中，点击“确定”，生成后缀名为.out文件；
Step3：选中.out, 在Frequency distribution下拉列表框中选择相应的分析对象，如果分析作者共现，选择“Author”；如果分析关键词共现，选择“whole string”；如果分析机构共现，选择“whole string”；如果分析参考文献共现，选中“Cited Reference”；如果分析被引期刊共现，选择“whole string”；选择相应的分析单元后，在下面的复选框中选择“Sorted descending”，点击Start按钮，在弹出的窗口中，点击“确定”，生成后缀名为.cit文件；
Step4：选中.out文件，在Frequency distribution下面的复选框中选择“remove duplicate”和“make new out-file”，点击Start按钮，在弹出的窗口中，点击“确定”，生成后缀名为.oux 文件；
Step5：选中.cit文件，点击“view file”, 在The List显示窗口中选择频次较高的前多少位分析对象，然后点击“Analyze----co-occurrence----select units via listbox”，然后选中.oux 文件, 点击“Analyze----co-occurrence----make pairs via listbox”，在弹出的窗口中，点击“否”，此时生成后缀名为.coc文件；
Step6：选中.cit文件，同样点击“view file”, 在The List显示窗口中选择频次较高的前多少位分析对象，然后点击“Analyze----co-occurrence----select units via listbox”，然后选中.coc 文件，点击“Analyze----make a matrix for MDS etc”, 在弹出的对话框中，按照提示，点“是”
还是“否”，选择生成方阵还是下三角矩阵，生成的共现矩阵文件名为.ma2，将其打开，另存为后缀名为.xls 文件。
至此，文献数据知识单元共现关系矩阵构建完毕。Bibexcel 可以构建作者共现矩阵、关键词共现矩阵、机构共现矩阵、参考文献共现矩阵。为了直观理解各知识单元之间的共现关系，需要进一步借助可视化分析软件来实现。先使用Ucinet 软件将.xls 转化为后缀名为.##文件后，再借助Netdraw 可视化软件将知识单元之间的共现情况清晰的描绘出来，并分析图谱中节点的中介中心性和边的关联强度等。
从CSSCI 中的原始文献数据，到中间的知识单元共现关系矩阵，直到最终的可视化图谱，处理流程表示如下图2所示：
图2 CSSCI 文献数据的可视化处理流程
4 实证分析
4.1数据来源
从CSSCI 直接关键词检索，分别以信息可视化、知识可视化、知识域可视化、知识图谱、知识地图、概念图、思维导图、认知地图为关键词进行检索，检索年限选择1998—2008年，下载引文数据，并保存为文本文档。总共检索出274条文献记录，其中有17条是重复的，经过去重处理后，剩下257条文献记录，将其作为本文的研究对象。
4.2 高产作者合作网络分析
Bibexcel 经过频次统计后，选择出现频次大于3的25位高产作者，并构建其共现分析矩阵。经Ucinet 软件将其共现矩阵表文件转化为后缀名为.##文件后，使用Netdraw 可视化软件绘制知识图谱。高产作者合作网络知识图谱如图3所示。
图3 高产作者合作网络知识图谱
图中的小圆圈代表的是信息可视化专家，结点的大小代表的是节点的中介中心性（Betweenness）的大小，节点越大，节点在网络中占有的地位就越重要。如果两位作者之间有过合作，他们之间就会用线连接起来，边的粗细代表两个节点关联强度（Tie Strength）。两个小圆圈之间的连线越粗，代表两者共现次数越多，他们研究领域的相关性越大，进行合作研究的次数也越多。
从图3可以看出这25位高产作者，形成了两个最为显著的合作群体。第一个合作群体是以周宁为核心人物的9位作者组成的，他们来自武汉大学信息资源研究中心。其中周宁是高被引频次作者，该作者在网络中处于核心位置，张会平、陈勇跃、张芳芳、金大卫、吴佳鑫次之，他们都曾与周宁有过合作。周宁和张会平就大型层次化信息的可视化方法、文本信息可视化模型问题多次合作研究，是合作次数最多的两位作者，相应地在图谱中彼此之间的连线就越粗。第二合作群体来自大连理工大学21世纪发展研究中心WISE实验室。以刘则渊为核心人物，由陈悦、尹丽春、姜春林、侯海燕、侯建华、许振亮、庞杰8位作者构成，他们主要从事科学计量学、知识图谱、信息可视化方面的研究工作。这两个群体内部之间的研究方向和主题具有紧密关联性。
4.3 高频关键词共现分析
选择频次高于3（阈值）的40个关键词为对象，采用类似的方法，绘制近10年来国内“信息可视化”研究领域的共词知识图谱，如图4所示：
图4 高频关键词共现网络知识图谱
从图4可以看出，概念图处于网络的中心位置，其中介中心性最大，是网络中最重要节点。概念图(Concept maps)是一种提供可视化信息表示的方法，它利用人类的视觉能力来理解复杂的信息。用概念映射来描述由链接和结点组成的网络里的概念及它们之间的关系，即用结点描述概念，链接描述关系[9]，概念图以二维图形化的形式显示知识。该方法能够使用户在已有的认知结构基础上吸收和理解新概念和相关知识。概念图被广泛的应用于教学当中。
从图谱中还可以看出，围绕着概念图，形成了以可视化、知识组织、科学知识图谱、知识地图、知识管理等研究热点的结构主体，它们之间具有紧密的关联性。
4.4 引文共现分析
为了简洁明了展示引文网络结构的特征，我们选择被引频次高于3（阈值）的41篇参考文献为研究对象，采用同样方法，绘制引文网络共现知识图谱，如图5所示。
图5 引文网络知识图谱
图5中每个节点代表一篇引文，节点的大小代表节点的中介中心性的大小，中介中心性大的那些节点，在不同的聚类网络中间可以起到连接和过渡的桥梁作用，它们是网络中的中枢节点。节点间连线的粗细代表两个节点之间的联系强度。关键节点文献对聚类的贡献如表
1所示。
一个学术领域的核心期刊既可以揭示本学科文献数量在期刊中的分布规律，也能够反映本学科文献质量和学术影响力的分布规律及其本学科的热点及其前沿[10]。对信息可视化领域的文献做期刊分析能够准确反映这一领域文献的分布情况，对核心期刊的文献共引频次分析则能够反映出这一期刊所刊登的文献的利用率及其含金量。本文利用Bibexcel对所下载
的信息可视化方面的257条文献记录，进行了被引期刊频次分析，分析结果如下图6。
图6 期刊共被引频次分布图
统计发现，目前国内与信息可视化相关的文献主要发表在以下情报学和科学学类刊物中，如情报科学、情报杂志、现代图书情报技术、图书情报工作、中国电化教育、情报学报、情报理论与实践、科学学研究。这些刊物可以认为是信息可视化研究领域的核心刊物。
5 结语
将CSSCI下载的数据经过格式转换后，用Bibexcel构建作者共现矩阵、关键词共现矩阵、参考文献共现矩阵、机构共现矩阵、期刊共被引矩阵，并借助Ucinet、Netdraw可视化软件，将分析单元之间的共现关系以图谱的形式显示出来，取得了较满意的结果，为从大量文献数据中发现它们之间的复杂关系提供了方便，有助于科研新手快速了解某一领域的研究现状和趋势，为其科研选题提供快速通道；也有利于知识计量学研究的方法创新，还有益于情报机构提供精细化的情报信息服务。但由于Bibexcel软件本身的原因，还不能实现被引期刊共现矩阵，这个问题还有待我们今后不断加以探索
参考文献
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大连理工大学人文社会科学研究基金项目（DUTHS2008304）
【作者简介】姜春林，男，1970年生，吉林延边人，大连理工大学21世纪发展研究中心副所长，副教授。
陈玉光，，男，1984年生山东平度人，硕士研究生，研究方向为学科知识计量；
第3章 矩阵及其运算
第3章 矩阵及其运算 3.1 基本要求、重点难点 基本要求： 1．1．掌握矩阵的定义. 2．2．掌握矩阵的运算法则. 3．3．掌握伴随矩阵的概念及利用伴随矩阵求逆矩阵的方法. 4．4．掌握矩阵秩的概念及求矩阵秩的方法. 5．5． 掌握初等变换和初等矩阵的概念，能够利用初等变换计算矩阵的秩，求可逆矩阵的逆矩阵. 6．6．掌握线形方程组有解得判定定理及其初等变换解线形方程组的方法. 重点难点：重点是矩阵定义，矩阵乘法运算，逆矩阵的求法，矩阵的秩，初等 变换及线性方程组的解. 难点是矩阵乘法，求逆矩阵的伴随矩阵方法. 3.2 基本内容 3.2.1 3.2.1 重要定义 定义3.1 由n m ?个数)2,1;,2,1(n j m i a ij ==组成的m 行n 列的数表成为一个m 行n 列矩阵，记为 ????????????mn m m n n a a a a a a a a a 2122221 11211 简记为A n m ij a ?=)(，或A )(ij a =,n m A ?,mn A 注意行列式与矩阵的区别： （1） （1） 行列式是一个数，而矩阵是一个数表. （2） （2） 行列式的行数、列数一定相同，但矩阵的行数、列数不一定相 同. （3） （3） 一个数乘以行列式，等于这个数乘以行列式的某行（或列）的所有元素，而一个数乘以矩阵等于这个数乘以矩阵的所有元素. （4） （4） 两个行列式相等只要它们表示的数值相等即可，而两个矩阵相等则要求两个矩阵对应元素相等. （5） （5） 当0||≠A 时，||1A 有意义，而A 1 无意义.
n m =的矩阵叫做阶方阵或m 阶方阵.一阶方阵在书写时不写括号，它在 运算中可看做一个数. 对角线以下（上）元素都是0的矩阵叫上（下）三角矩阵，既是上三角阵， 又是下三角的矩阵，也就是除对角线以外的元素全是0的矩阵叫对角矩阵.在对角矩阵中，对角线上元素全一样的矩阵叫数量矩阵；数量矩阵中，对角线元素全是1的n 阶矩阵叫n 阶单位矩阵，常记为n E （或n I ），简记为E （或I ），元素都是0的矩阵叫零矩阵，记为n m 0?，或简记为0. 行和列分别相等的两个矩阵叫做同型矩阵，两个同型矩阵的且对应位置上的 元素分别相等的矩阵叫做相等矩阵. 设有矩阵A =n m ij a ?)(，则A -n m ij a ?-=)(称为A 的负矩阵. 若A 是方阵，则保持相对元素不变而得到的行列式称为方针A 的行列式，记 为||A 或A Det . 将矩阵A 的行列式互换所得到的矩阵为A 的转置矩阵，记为T A 或A '. 若方阵A 满足A A T =，则称A 为对称矩阵，若方阵A 满足A A T -=，则称A 为反对称矩阵. 若矩阵的元素都是实数，则矩阵称为实矩阵.若矩阵的元素含有复数，则称矩 阵为复矩阵，若A =n m ij a ?)(是复矩阵，则称矩阵n m ij a ?)(（其中ij a 为ij a 的共轭矩阵，记为A n m ij a ?=)(. 定义3.2 对于n 阶矩阵A ，如果存在n 阶矩阵B ，使得E BA AB ==，则 称方阵A 可逆，B 称为A 的逆矩阵，记做1-=A B . 对于方阵A n m ij a ?=)(，设ij a 的代数余子式为ij A ，则矩阵 *A ????????????=nm n n n n A A A A A A A A A 2122212 12111 称为A 的伴随矩阵，要注意伴随矩阵中元素的位置. 定义3.3 设有矩阵A ，如果： （1） （1） 在A 中有一个r 阶子式D 不为零.
矩阵分解在优化方法中的应用
矩阵分解以及矩阵范数在数值计算中的应用 张先垒 （自动化与电气工程学院 控制科学与工程 2012210186） 【摘要】矩阵的分解是将一个矩阵分解为较为简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或 者乘积，这是矩阵理论及其应用中比较常见的方法。由于矩阵的这些特殊的分解形式，一方面反映了矩阵的某些数值特性，如矩阵的秩、特征值、奇异值等；另一方面矩阵的分解方法与过程往往为某些有效的数值计算方法和理论分析提供了重要的依据，它是应用于解最优化问题、特征值问题、最小二乘方问题的主要数学工具。 关键词 ： 矩阵分解 对角化 逆矩阵 范数 条件数 1. 引言 矩阵分解在工程中的应用主要是在解线性方程组中,而这主要就是关系到储存和计算时间的问题上面,如何实现最小的储存和最少的计算时间是在工程计算中的头等问题。在这方年就牵涉到很多对矩阵进行怎样的分解，这篇文章介绍了基本的关于三角分解相关的内容以及关于界的稳定性的考虑。 2. 矩阵的三角分解求解线性方程组 数值求解线性方程组的方法中有一个主要是直接法，假设计算中没有舍入误差，经过有限次算术运算能够给出问题的精确解的数值方法。其中高斯消去法就是利用矩阵的分解实现的。矩阵论一种有效而且应用广泛的分解法就是三角分解法，将一个矩阵分解为一个酉矩阵（或正交矩阵）与一个三角矩阵的乘积或者三角矩阵与三角矩阵的乘积。（见课本P93例4.3）考虑一般的线性方程组，设其中的系数矩阵A 是可逆的， 1111 n m mn a a A a a ?? ? = ? ??? （1-1） 设矩阵A 的第一列中至少有一个是非零元素（否则A 就是奇异矩阵）不妨设为1i a 若一 般的记初等矩阵 [1] 如1-2式及矩阵论课本上的Givens 矩阵。
逆矩阵的几种常见求法
逆矩阵的几种常见求法 潘风岭 摘 要 本文给出了在矩阵可逆的条件下求逆矩阵的几种常见方法，并对每种方法做了具体的分析和评价,最后对几种方法进行了综合分析和比较. 关键词 初等矩阵； 可逆矩阵 ； 矩阵的秩； 伴随矩阵； 初等变换． 1． 相关知识 1.1 定义1 设A 是数域P 上的一个n 级方阵，如果存在P 上的一个n 级方阵B ，使得AB=BA=E,则称A 是可逆的，又称A 是B 的逆矩阵．当矩阵A 可逆时，逆矩阵由A 唯一确定，记为1-A ． 定义2 设()ij n n A a ?=,由元素ij a 的代数余子式ij A 构成的矩阵 11 2111222212n n n n nn A A A A A A A A A ?? ? ? ? ??? 称为A 的伴随矩阵，记为A *. 伴随矩阵有以下重要性质 AA *= A *A=A E. 注:注意伴随矩阵中的元素ij A 的排列顺序. 1．2 哈密尔顿-凯莱定理
设A 是数域P 上的一个n n ?矩阵，f A λλ=E-（）是A 的特征多项式， 则 11122()10n n n nn f A A a a a A A E -=-++ ++ +-=（）（） (证明参见[1]） ． 1.3 矩阵A 可逆的充要条件 1.3.1 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是A 0≠（也即()rank A n =）; 1.3.2 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是A 可写成一些初等矩阵的乘积（证明参见[1]）； 1.3.3 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是A 可以通过初等变换（特别只通过初等行或列变换）化为n 级单位阵（证明参见[1]）； 1.3.4 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是存在一个n 级方阵B ，使得AB=E （或BA=E ）； 1.3.5 n 级矩阵A 可逆的充分必要条件是A 的n 个特征值全不为0；（证明参见[2]）； 1.3.6 定理 对一个s n ?矩阵A 作一初等行变换就相当于在A 的左边乘上相应的s s ?初等矩阵；对A 作一初等列变换就相当于在A 的右边乘上相应的n n ?初等矩阵.（证明参见[1]） 2．矩阵的求逆 2.1 利用定义求逆矩阵 对于n 级方阵A ，若存在n 级方阵B ，使AB=BA=E ，则1B A -=.
GIS空间分析理论与方法复习资料
GIS空间分析理论与方法 第一章绪论 1. 空间分析概念 GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题(刘湘南等,2008)。 2. 空间分析与GIS的关系 空间分析是地理信息系统的核心和灵魂。空间分析是地理信息系统的主要特征，是评价一个地理信息系统的主要指标之一。 3. 空间分析在GIS中的地位和作用 空间分析是GIS的核心；空间分析是 GIS的核心功能；空间分析的理论性和技术性 第二章GIS空间分析的基本理论 1. 空间分析有哪些理论？ 空间关系理论；地理空间认知理论；地理空间推论理论；空间数据的不确定性分析理论 2. 简述空间关系的类型及各类型的特点？ GIS空间关系主要分为顺序关系、度量关系和拓扑关系三大类型。 顺序关系描述目标在空间中的某种排序，主要是目标间的方向关系，如前后左右、东西南北等。 度量关系是用某种度量空间中的度量来描述的目标间的关系，主要是指目标间的距离关系。 拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 3. 简述拓扑空间关系的特点？ 拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 拓扑变换： 拓扑所研究的是几何图形的一些性质，它们在图形被弯曲、拉大、缩小或任意的变形下保持 不变，只要在变形过程中不使原来不同的点重合为同一个点，又不产生新点。 拓扑变换的条件：在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着一一对应的关系，并且邻近的点还是邻近的点。 拓扑关系表达的代表性模型：4元组模型、9元组模型、基于 Voronoi图的V91模型、RCC 模型、空间代数模型 4. 简述方向空间关系的类型和特点？ 方向关系是顺序关系中的最主要的关系。方向关系的描述方式包括定量描述和定性描述两种。一般方向关系的形式化描述：使用的是绝对方向关系参考。 九种方向关系：正东： restricted-east(pi,qi)三x(pi)>X(qi) Y(pi)=Y(qi) 5. 简述距离关系的类型和计算方法？ 欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、明氏距离P21 6. 简述空间关系描述模型的评价准则？一般从完备性、严密性、唯一性、通用性 1?空间关系表达是否是形式化的、无歧义的 2?表达的完备性 3?表达的可靠性 4?表达的唯一性
矩阵数值算法
计算实习报告 一 实习目的 （1）了解矩阵特征值与相应特征向量求解的意义，理解幂法和反幂法的原理， 能编制此算法的程序，并能求解实际问题。 （2）通过对比非线性方程的迭代法，理解线性方程组迭代解法的原理，学会编 写Jacobi 迭代法程序，并能求解中小型非线性方程组。初始点对收敛性质及收 敛速度的影响。 （3）理解 QR 法计算矩阵特征值与特征向量的原理，能编制此算法的程序，并 用于实际问题的求解。 二 问题定义及题目分析 1. 分别用幂法和幂法加速技术求矩阵 2.5 2.5 3.00.50.0 5.0 2.0 2.00.50.5 4.0 2.52.5 2.5 5.0 3.5-?? ?- ?= ?-- ?--?? A 的主特征值和特征向量． 2. 对于实对称矩阵n n ?∈A R ，用Jacobi 方法编写其程序，并用所编程序求下列矩阵的全部 特征值． 1515 4 1141144114114?-?? ?-- ? ?- ?= ? ?- ?-- ? ?-??A 3. 对于实矩阵n n ?∈A R ，用QR 方法编写其程序，并用所编程序求下列矩阵的全部特征值: 111 21 113,4,5,62311111n n n n n n ? ???? ?????==+? ????? ??+??A 三 概要设计 （1） 幂法用于求按模最大的特征值及其对应的特征向量的一种数值算法，
它要求矩阵 A 的特征值有如下关系： 12n ...λλλ>≥≥ ，对于相应 的特征向量。其算法如下： Step 0：初始化数据0,, 1.A z k = Step 1：计算1k k y A z +=。 Step 2：令 k k m y ∞=。 Step 3：令 k k k z y m = ；如果1k k m m +≈或1k k z z +≈，则 goto Step 4；否则 ， k = k + 1 ，goto Step 1。 Step 4：输出结果 算法说明与要求 输入参数为实数矩阵、初始向量、误差限与最大迭代次数。输出 参数为特征值及相对应的特征向量。注意初始向量不能为“0”向量。 （2） 迭代法的原理 如果能将方程 Ax =b 改写成等价形式：x=Bx+f 。如果B 满足：ρ(B )<1，则对于任意初始向量 x (0) ，由迭代 x ( k + 1) = Bx (k ) + f 产生的序列均收敛到方程组的精确解。迭代法中两种最有名的迭代法就是Jacobi 迭代法，它的迭代矩阵 B 为： 1()J D L U -=-+,1 f D b -= 其中，D 为系数矩阵 A 的对角元所组成对角矩阵，L 为系数矩阵 A 的对角元下方所有元素所组成的下三角矩阵，U 为系数矩阵 A 的对角元上方所有元素所组成的上三角矩阵。 算法如下： Step 0：初始化数据 00,,,,k A b x δ=和ε。 Step 1：计算D,L,U,J 或G, 得到迭代矩阵B. Step 2：:1k k =+ 0x B x f * =+ 0x x = 如果0x x δ-<或()f x ε≤，goto Step 3?否则 goto Step ２。 Step 3：输出结果。 程序说明与要求
风险矩阵法(L·S)
附件2 风险矩阵法（L·S） 辨识出每个作业单元可能存在的危害，并判定这种危害可能产生的后果严重性及产生这种后果的可能性，二者相乘，得出所确定危害的风险。然后进行风险分级，根据不同级别的风险，采取相应的风险控制措施。 风险的数学表达式为：R＝L×S。其中： R是指风险度； L是指事故发生的可能性； S是指事故后果的严重性。 从偏差发生频率、安全检查、操作规程、员工胜任程度、控制措施五个方面对危害事件发生的可能性（L）进行评价取值，取五项得分的最高的分值作为其最终的L值。
表3 风险矩阵 说明：1．风险 2．风险矩阵中事故发生的可能性见表1，事故后果严重程度等级见表2，风险等级划分标准见表3。根据R的值的大小将风险级别分为以下四级： R＝L×S＝17～25：A级，重大风险/红色风险； R＝L×S＝13～16：B级，较大风险/橙色风险； R＝L×S＝8～12：C级，一般风险/黄色风险； R＝L×S＝1～7：D级，低风险/蓝色风险。
作业条件风险程度评价（LEC） 基本原理是根据危险源辨识确定的危害及影响程度与危害及影响事件发生的可能性乘积确定风险的大小。 定量计算每一种危险源所带来的风险可采用如下方法： D＝L×E×C。其中： D—风险值； L—发生事故的可能性大小； E—暴露于危险环境的频繁程度； C—发生事故产生的后果。 当用概率来表示事故发生的可能性大小（L）时，绝对不可能发生的事故概率为0；而必然发生的事故概率为1。从系统安全角度考虑，绝对不发生事故是不可能的，所以人为地将发生事故可能性极小的分数定为0.1，而必然要发生的事故的分数定为10，介于这两种情况之间的情况指定为若干中间值。
马克思主义基本原理概论材料分析题及答案
绪 1 ．[材料l］马克思恩格斯在187 2 年为《共产党宣言》所写的序言中指出：“不管最近25 年来的情况发生了多大的变化，这个《宣言》中所阐述般原理整个说来直到现在还是完全正确的……由于最近25 年来大工业有了巨大发展而工人阶级的政党组织也跟着发展起来，由于首先有了二月革命的实际而后来尤其是有了无产阶级第一次掌握政权达两月之久的巴黎公社的实际经验，所以这个纲领现在有些地方已经过时了。特别是公社已经证明：‘工人阶级简单地掌握现成的国家机器，并运用它来达到自己的目的。'” [材料2] 恩格斯在1895 年时指出：但是，历史表明我们也曾经错了，暴露出我们当时（1848 年革命时期，编者）的看法只是一个幻想。历史走得更远不仅打破了我们当时的错误看法，并且还完全改变了无产阶级借以进行斗争的条件。1848 年的斗争方法，今天在一切方面都已经过时了，这一点值得在这较仔细地加以探讨。 [材料3］恩格斯指出：“我们还差不多处在人类历史的开端，而将来纠正我们的错误的后代，大概比我们有可能经常以十分轻蔑的态度纠正其认识错误的要多得多。” [材料4] 恩格斯在《英国状况―评托马斯? 卡莱尔的“过去和现在”》一文中指出：“他说的很对，任何一种社会哲学，只要它还把某几个论点奉为的最终结论，还在开莫里逊氏丸（意即‘包医百病的灵丹妙药’―引者注），它就远不是完备的；我们最需要的不是干巴巴的几条结论，而是研究。结论没有使它得以成为结论的发展，就毫无足取，这一点我们从黑格尔那时就已经知道了；结论如果变成一种故步自封的东西，不再成为继续发展的前提，它就用处。但结论在一定时期应当有一定的形式，在自己的发展过程中应当摆脱模棱两可的不确定性，应当形成明确的思想。” 结合上述材料，谈谈我们对待马克思主义应有的科学态度，怎样才能把坚持和发展马克思主义统一起来。 坚持一切从实际出发，理论联系实际，实事求是，在实践中检验真理和发展真理，是马克思主义最重要的理论品质。这种与时俱进的理论品质，是150来马克思主义始终保持蓬勃生命力的关键所在。 首先，这种品质是马克思主义理论本质的反映。马克思主义理论的本质属性，在于它的彻底的科学性、坚定的革命性和自觉的实践性，而彻底的科学最根本的。彻底的科学性是与理论的与时俱进紧密联系在一起的。在一定意义上说，理论上的与时俱进正是科学性的必然要求。 其次，这种品质是人类认识发展规律的具体体现。坚持一切从实际出发，实事求是，在实践中检验和发展真理，这是人类认识发展规律的基本要求。个意义上讲，与时俱进就要把握规律性。马克思主义经典作家从不认为他们的理论是一成不变的，而总是要求根据实践的发展和时代的变化丰富发展他们的。马克思主义理论诞生后，马克思恩格斯一直都是着眼实际，着眼历史条件的变化，以实事求是的科学态度对待自己创立的理论。 最后，这种品质是理论创新的内在要求。创新就要不断解放思想、实事求是、与时俱进。实践没有止境，认识和创新也没有止境。我们要突破前人，也必然会突破我们。马克思主义的发展，也是一个不断总结实践的新经验，借鉴当代人类文明的有益成果，在理论上不断扩展新视野，作出新概括的过程。 2.【材料1】英国着名历史学家，英国学术院院士霍布斯鲍姆指出，给确定某一具体思想方式或者观点是能否被看作马克思主义的标准作依据的，“是在纪末大致定型的马克思主义基本原理”。美国着名学者海尔布隆纳在标准问题上有着与霍布斯鲍姆相近的看法。他认为，马克思主义思想有一个可以得到“的共同点”，这个共同点来源于“同一套前提”，它是规定马克思主义思想的前提。“凡是包含有这类前提的分析，都可以正当地将其分类为‘马克思主义分析，即使作者本人并不如此认定”。这“同一套前提”是：对待认识本身的辩证态度，唯物主义历史观，依据马克思的社会分析而得出的关于资本主义的法，以某种形式规定的对社会主义的信奉。 【材料2】1934年，当德国共产党的理论家卡尔?科尔施还没有彻底脱离马克思主义的时候，他写了一篇题为《我为什么是马克思主义者》的文章，在这章中，科尔施力图通过他对马克思主义的所谓的特殊看法来表明他是一个“真正的马克思主义者”。这些看法的要点是：马克思主义的全部原理，包括那些上具有普遍性的原理，都带有特殊性，马克思主义不是实证的，而是批判的；马克思主义的主题不是现在处于肯定状态的资本主义社会，而是显得日益分崩的正在衰亡的资本主义社会；马克思主义的主要目的不是观赏现存的世界，而是对它进行积极的改造。 【材料3】匈牙利思想家卢卡奇在《历史与阶级意识》一书中认为：“我们姑且假定新的研究完全驳倒了马克思的每一个个别的论点。即使这点得到证明个严肃的‘正统’马克思主义者仍然可以毫无保留地接受这种新结论，放弃马克思的所有全部论点，而无须片刻放弃他的马克思主义正统。所以，正统马克义并不意味着无批判地接受马克思主义研究的结果。它不是对这个或者那个论点的‘信仰’，也不是对某本‘圣’书的注解。恰恰相反，马克思主义问题中统仅仅是指方法。” 结合上述材料，谈谈什么是马克思主义。 什么是马克思主义？从不同的角度，我们可以对什么是马克思主义作出不同的回答。 从它的创造者，继承者的认识成果讲，马克思主义是由马克思恩格斯创立的，而由其后各个时代、各个民族的马克思主义者不断丰富和发展的观点和学说系。从它的阶级属性讲，马克思主义是无产阶级争取自身解放和整个人类解放的科学理论，是关于无产阶级斗争的性质、目的和解放条件的学说。从它的研象和主要内容讲，马克思主义是无产阶级的科学世界观和方法论，是关于自然、社会和思维发展的普遍规律的学说，是关于资本主义发展和转变为社会主义
矩阵链算法
/************************ Matrix Chain Multiplication ***************************/ /************************ 作者：Hugo ***************************/ /************************ 最后修改日期：2015.09.10 ***************************/ /************************ 最后修改人：Hugo ***************************/ using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Text.RegularExpressions; using System.Collections; namespace Matrix { class Program { public static int nummulti = 0; static ArrayList list1 = new ArrayList();//定义计算式存储列表 static ArrayList listrow = new ArrayList();//定义矩阵行数存储列表 static ArrayList listcolumn = new ArrayList();//定义矩阵列数存储列表 static void Main(string[] args) { /****************************************************************************** *****************/ //从键盘上获取矩阵 int nummatrix = Int32.Parse(Console.ReadLine()); int countmat = 0; for (countmat = 0; countmat < nummatrix; countmat++) { string s = Console.ReadLine(); string[] str = s.Split(' ');//把输入的一行字符按空格拆分 listrow.Add(Int32.Parse(str[1]));//行数存储到矩阵行数存储列表 listcolumn.Add(Int32.Parse(str[2]));//列数存储到矩阵列数存储列表
求逆矩阵的方法
求逆矩阵的方法与矩阵的秩 一、矩阵的初等行变换 （由定理2.4给出的求逆矩阵的伴随矩阵法，要求计算矩阵A 的行列式A 值和它的伴随矩阵*A .当A 的阶数较高时，它的计算量是很大的，因此用伴随矩阵法求逆矩阵是不方便的.下面介绍利用矩阵初等行变换求逆矩阵的方法.在介绍这种方法之前，先给出矩阵初等行变换的定义.） 定义2.13 矩阵的初等行变换是指对矩阵进行下列三种变换： (1) 将矩阵中某两行对换位置； (2) 将某一行遍乘一个非零常数k ； (3) 将矩阵的某一行遍乘一个常数k 加至另一行. 并称(1)为对换变换，称(2)为倍乘变换，称(3)为倍加变换. 矩阵A 经过初等行变换后变为B ，用 A →B 表示，并称矩阵B 与A 是等价的. （下面我们把）第i 行和第j ， ”；把第i 行遍乘k k ”；第j 行的k 倍加至第i 为“ + k ”. 例如，矩阵 A = ????? ?????321321321c c c b b b a a a ???? ? ?????321 3 21321 c c c a a a b b b ???? ??????32 1 321321c c c b b b a a a ???? ? ?????32 1321321 kc kc kc b b b a a a ???? ? ?????32 1 321321 c c c b b b a a a ??? ? ? ??? ??+++32 1 332 2113 21 c c c ka b ka b ka b a a a （关于初等矩阵内容请大家自己阅读教材） 二、运用初等行变换求逆矩阵 由定理2.7的推论“任何非奇异矩阵均能经过初等行变换化为单位阵”可知，对于任意一个n 阶可逆矩阵A ，经过一系列的初等行变换可以化为单位阵I ，那么用一系列同样的初等行变换作用到单位阵I 上，就可以把I 化成A -1.因此，我们得到用初等行变换求逆矩阵的方法：在矩阵A 的右边写上一个同阶的单位矩阵I ，构成一个n ?2n 矩阵 ( A , I )，用初等行变换将左半部分的A 化成单位矩阵I ，与此同时，右半部分的I 就被化成了1-A .即 ( A , I )初等行变换 ?→???( I , A -1 ) 例1 设矩阵 A = ???? ? ?????--23 2 311111 ③k ①，② ②+①k
马克思主义基本原理概论材料分析题及答案---2016完整版
绪论 1 ．[材料l］马克思恩格斯在187 2 年为《共产党宣言》所写的序言中指出：“不管最近25 年来的情况发生了多大的变化，这个《宣言》中所阐述的一般原理整个说来直到现在还是完全正确的……由于最近25 年来大工业有了巨大发展而工人阶级的政党组织也跟着发展起来，由于首先有了二月革命的实际经验而后来尤其是有了无产阶级第一次掌握政权达两月之久的巴黎公社的实际经验，所以这个纲领现在有些地方已经过时了。特别是公社已经证明：‘工人阶级不能简单地掌握现成的国家机器，并运用它来达到自己的目的。'”（参见《马克思恩格斯选集》第1 卷，人民出版社1995 年版，第248 一249 页）[材料2] 恩格斯在1895 年时指出：但是，历史表明我们也曾经错了，暴露出我们当时（1848 年革命时期，编者）的看法只是一个幻想。历史走得更远：它不仅打破了我们当时的错误看法，并且还完全改变了无产阶级借以进行斗争的条件。1848 年的斗争方法，今天在一切方面都已经过时了，这一点值得在这里比较仔细地加以探讨。（参见《马克思恩格斯选集》第4 卷，人民出版社1995 年版，第510 页） [材料3］恩格斯指出：“我们还差不多处在人类历史的开端，而将来纠正我们的错误的后代，大概比我们有可能经常以十分轻蔑的态度纠正其认识错误的前代要多得多。”（参见《马克思恩格斯选集》第3 卷，人民出版社1995 年版，第426 页）
[材料4] 恩格斯在《英国状况―评托马斯?卡莱尔的“过去和现在”》一文中指出：“他说的很对，任何一种社会哲学，只要它还把某几个论点奉为自己的最终结论，还在开莫里逊氏丸（意即‘包医百病的灵丹妙药’―引者注），它就远不是完备的；我们最需要的不是干巴巴的几条结论，而是研究。结论要是没有使它得以成为结论的发展，就毫无足取，这一点我们从黑格尔那时就已经知道了；结论如果变成一种故步自封的东西，不再成为继续发展的前提，它就毫无用处。但结论在一定时期应当有一定的形式，在自己的发展过程中应当摆脱模棱两可的不确定性，应当形成明确的思想。”（《马克思恩格斯全集》第1卷，人民出版社1956 年版，第642 页） 结合上述材料，谈谈我们对待马克思主义应有的科学态度，怎样才能把坚持和发展马克思主义统一起来。 [答案要点] 坚持一切从实际出发，理论联系实际，实事求是，在实践中检验真理和发展真理，是马克思主义最重要的理论品质。这种与时俱进的理论品质，是150 多年来马克思主义始终保持蓬勃生命力的关键所在。
风险矩阵法(详细)
风险矩阵法（矩阵风险评估表） I区：一般风险，需加强管理不断改进； U区：中度风险，需制定风险削减措施； 山区：重大风险，不可忍受的风险，纳入目标管理或制定管理方案。 评价为一般风险和中度风险的危害因素应列入危害因素清单，评价为重大风险的危害因素应列入重要 危害因素清单。 矩阵风险评估表中对人员、财产、环境、组织名誉的损害和影响的判别准则分别见表 1、表2、表3、表4 版本2 3.6风险矩阵 在进行风险评价时，将风险事件的后果严重程度相对地定性分为若干级，将风险事件发生的可能性也相对地定性分为若干级，然后以严亜性为衣列，以可能性为表行，制成表，在行?列的交点上给出宦性的加权指数口所肯的加权指数构成一个矩阵，而每-个指数代表了—个风险等级口 该方法的优点是简洁明了，易于拿握，适用范围广；缺点是确定 风险口J能性、后果严貶度过于依赖经验，主观性较大.
级别 轻微危害程度 财产A环境E声誉R A 在行业内 未听说过 在行业内 发生过 可能性（增加） 「D 在公司内每 年多次笈生 c 在公司内 发生过 在用扰经 常发生无损先无影响无影响 小伤害重人 死亡 轻微 损失 轻微 影响小损失小影响 多人死亡局部 损伤 损失 特人 损伤 局部 影响 車人 影响 巨衣 影响 轻微 影响 影响 很人 影响 全国 国陥 影响 7-9级为不可承受风睑 降低; :无法承受。 级为可承受风险（低｝。低：加强管理不断改进；中度：采取控制措施 潜在影响定义 0 无伤害对健康没有伤害 1 轻微伤害对个人受雇和完成目前劳动没有伤害 2 小伤害对完成目前工作有影响，如某些行动不便或需要一周以内的休息才能恢复 3 重大伤害导致对某些工作能力的永久丧失或需要经过长期恢复才能工作 4 一人死亡一人死亡或永久丧失全部工作能力 5 多人死亡多人死亡 潜在影响定义 0 无伤害对健康没有伤害 1 轻微伤害对个人继续受雇和完成目前劳动没有伤害 2 小伤害「对完成目前工作有影响，如某些行动不便或需要一周以内的休息才能恢复 3 重大伤害导致对某些工作能力的永久丧失或需要经过长期恢复才能工作 4 单独伤害个人永久丧失全部工作能力，也包括与事件紧密联系的多种灾难的可能（最多 3 个），如爆炸 5 多种灾害包括4中与实践密切联系的灾害，或不同地点/或不同活动下发生的多种灾害（4 个以上） 014 46 2 35 4 6 ）＞5-6级为需关注风险（中度）,0-4
(完整版)逆矩阵的几种求法与解析(很全很经典)
逆矩阵的几种求法与解析 矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷.逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容, 逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一.本文将给出几种求逆矩阵的方法. 1.利用定义求逆矩阵 定义: 设A 、B 都是n 阶方阵, 如果存在n 阶方阵B 使得AB= BA = E, 则称A 为可逆矩阵, 而称B 为A 的逆矩阵.下面举例说明这种方法的应用. 例1 求证: 如果方阵A 满足A k= 0, 那么EA 是可逆矩阵, 且 （E-A ）1-= E + A + A 2+…+A 1-K 证明 因为E 与A 可以交换, 所以 (E- A )(E+A + A 2+…+ A 1-K )= E-A K , 因A K = 0 ,于是得 (E-A)（E+A+A 2+…+A 1-K ）=E ， 同理可得（E + A + A 2+…+A 1-K ）(E-A)=E ， 因此E-A 是可逆矩阵,且 (E-A)1-= E + A + A 2+…+A 1-K . 同理可以证明(E+ A)也可逆,且 (E+ A)1-= E -A + A 2+…+（-1）1-K A 1-K . 由此可知, 只要满足A K =0，就可以利用此题求出一类矩阵E ±A 的逆矩阵. 例2 设 A =? ? ?? ? ???? ???0000 30000020 0010,求 E-A 的逆矩阵. 分析 由于A 中有许多元素为零, 考虑A K 是否为零矩阵, 若为零矩阵, 则可以采用例2 的方法求E-A 的逆矩阵. 解 容易验证
A 2 =????????? ???0000000060000200， A 3=? ? ?? ? ? ? ?? ???00000000 00006000 ， A 4=0 而 (E-A)(E+A+ A 2+ A 3)=E,所以 (E-A)1-= E+A+ A 2+ A 3= ? ? ?? ? ???????1000 31006210 6211. 2.初等变换法 求元素为具体数字的矩阵的逆矩阵，常用初等变换法.如果A 可逆，则A 可通过初等变换，化为单位矩阵I ，即存在初等矩阵S P P P ,,21Λ使 （1）s p p p Λ21A=I ，用A 1-右乘上式两端，得： （2） s p p p Λ21I= A 1- 比较（1）（2）两式，可以看到当A 通过初等变换化为单位矩阵的同时，对单位矩阵I 作同样的初等变换，就化为A 的逆矩阵A 1-. 用矩阵表示（A I ）??? →?初等行变换 为（I A 1-），就是求逆矩阵的初等行变换法，它是实际应用中比较简单的一种方法.需要注意的是，在作初等变换时只允许作行初等变换.同样，只用列初等变换也可以求逆矩阵. 例1 求矩阵A 的逆矩阵.已知A=???? ? ?????521310132. 解 [A I]→??????????100521010310001132→???? ? ?????001132010310100521 → ??????????--3/16/16/1100010310100521→???? ??????-----3/16/16/110012/32/10103/46/136/1001
材料近代分析方法
材料近代分析测试方法论文 学生姓名：杨欢 学号：200912010228 院系：材料科学与工程学院 专业班级：材料0902 指导教师：徐向前 完成时间：2012年12月12 日
目录 1. X射线在晶体中的分析方法 (1) 1.1 X射线的理论依据 (1) 1.2X射线在晶体衍射分析中的应用 (1) 1.3X射线衍射在薄膜材料中的应用 (3) 2. 材料的电子显微衍射分析方法 (4) 2.1 材料的电子显微衍射的理论分析 (4) 2.2材料的电子显微衍射的应用现状 (5) 2. 3 材料的电子显微衍射的发展趋势 (6) 3. 电子能谱在材料分析方法 (7) 3.1 电子能谱的基本原理 (7) 3.2 材料的电子显微衍射的应用现状 (8) 3.3 材料的电子显微衍射的发展趋势 (9) 4. 光谱衍射分析的分析方法 (10) 4.1 光谱衍射的基本原理 (10) 4.2 光谱衍射的应用现状 (11) 4.3 光谱衍射的发展趋势 (12) 5. 参考文献 (14)
1. X射线在晶体中的分析方法 1.1 X射线的理论依据 设有一束波长为λ的单色X射线入射到面间距为d hkl的晶面组晶面组与入射线和反射线的交角为(等于衍射光线和入射光线夹角的一半)，有著名的布拉格( Bragg) 衍射方程式 2d hkl sin = nλ(1) 式(1)中为正整数，衍射级数n= 1，2，3…时，分别称为一级、二级、三级…衍射。只有在满足布拉格衍射方程式的条件时，才能发生衍射。因此，晶体反射X 射线是一种“选择反射”。 当一束单色X射线入射到晶体时，由于晶体是由原子规则排列成的晶胞组成，这些规则排列的原子间距离与入射X 射线波长有相同数量级，故由不同原子散射的X射线相互干涉，在某些特殊方向上产生强X射线衍射，衍射线在空间分布的方位和强度，与晶体结构密切相关。 对于X射线衍射理论的研究，目前有两种理论: 运动学和动力学衍射理论。 1.1.1 运动学衍射理论 达尔文( Darwin)的理论称为X 射线衍射运动学理论。该理论把衍射现象作为三维Frannhofer 衍射问题来处理，认为晶体的每个体积元的散射与其它体积元的散射无关，而且散射线通过晶体时不会再被散射。X 射线衍射运动学理论内容主要包括衍射方向和衍射线强度大小及其分布( 线型)。 1.1.2 动力学衍射理论 厄瓦尔德( Ewald)的理论称为动力学理论。该理论考虑到了晶体内所有波的相互作用，认为入射线与衍射线在晶体内相干地结合，而且来回地交换能量。 两种理论对细小的晶体粉末得到的强度公式相同，而对高度完整的晶体的衍射问题，则必须采用动力学理论来处理，才能得出正确的结果。 1.2X射线在晶体衍射分析中的应用 X射线衍射在结构分析中的应用范围非常广泛，现已渗透到物理、化学、矿物学、冶金学、地球科学和生命科学以及各种工程技术科学之内，成为一种重
矩阵的运算及其运算规则
矩阵基本运算及应用 201700060牛晨晖 在数学中，矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。在电力系统方面，矩阵知识已有广泛深入的应用，本文将在介绍矩阵基本运算和运算规则的基础上，简要介绍其在电力系统新能源领域建模方面的应用情况，并展望随机矩阵理论等相关知识与人工智能电力系统的紧密结合。 1矩阵的运算及其运算规则 1.1矩阵的加法与减法 1.1.1运算规则 设矩阵，， 则
简言之，两个矩阵相加减，即它们相同位置的元素相加减！ 注意：只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵（即同型矩阵），加减法运算才有意义，即加减运算是可行的． 1.1.2运算性质 满足交换律和结合律 交换律； 结合律． 1.2矩阵与数的乘法 1.2.1运算规则 数乘矩阵A，就是将数乘矩阵A中的每一个元素，记为或． 特别地，称称为的负矩阵． 1.2.2运算性质 满足结合律和分配律 结合律：(λμ)A=λ(μA)；(λ+μ)A =λA+μA． 分配律：λ(A+B)=λA+λB．
已知两个矩阵 满足矩阵方程，求未知矩阵． 解由已知条件知 1.3矩阵与矩阵的乘法 1.3.1运算规则 设，，则A与B的乘积是这样一个矩阵： (1) 行数与（左矩阵）A相同，列数与（右矩阵）B相同，即 ． (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘，再取乘积之和．
矩阵求逆方法大全-1
求逆矩阵的若干方法和举例 苏红杏 广西民院计信学院00数本（二）班 [摘 要] 本文详细给出了求逆矩阵的若干方法并给出相应的例子，以供学习有关矩阵方面 的读者参考。 [关键词] 逆矩阵 初等矩阵 伴随矩阵 对角矩阵 矩阵分块 多项式等 引 言 在我们学习《高等代数》时，求一个矩阵的逆矩阵是一个令人十分头痛的问题。但是，在研究矩阵及在以后学习有关数学知识时，求逆矩阵又是一个必不可缺少的知识点。为此，我介绍下面几种求逆矩阵的方法，供大家参考。 定义: n 阶矩阵A 为可逆，如果存在n 阶矩阵B ，使得E BA AB ==，这里E 是n 阶单位矩阵，此时，B 就称为A 的逆矩阵，记为1-A ，即：1-=A B 方法 一. 初等变换法（加边法） 我们知道，n 阶矩阵A 为可逆的充分必要条件是它能表示成一系列初等矩阵的乘积A=m Q Q Q 21， 从而推出可逆矩阵可以经过一系列初等行变换化成单位矩阵。即，必有一系列初等矩阵 m Q Q Q 21使 E A Q Q Q m m =-11 （1） 则1-A =E A Q Q Q m m =-11 （2） 把A ，E 这两个n 阶矩阵凑在一起，做成一个n*2n 阶矩阵（A ，E ），按矩阵的分块乘法，（1）（2）可以合并写成 11Q Q Q m m -（A ，E ）=（11Q Q Q m m -，A ，E Q Q Q m m 11 -）=（E ，1-A ） （3） 这样就可以求出矩阵A 的逆矩阵1-A 。 例 1 . 设A= ???? ? ??-012411210 求1-A 。 解：由（3）式初等行变换逐步得到： ????? ??-100012010411001210→ ????? ??-100012001210010411 →???? ? ??----123200124010112001→
GE矩阵+计算方法+案例(一班三组)
GE矩阵法及其使用方法介绍 一、GE矩阵法概述 GE矩阵法又称通用电器公司法、麦肯锡矩阵、九盒矩阵法、行业吸引力矩阵是美国通用电气公司（GE）于70年代开发了新的投资组合分析方法。对企业进行业务选择和定位具有重要的价值和意义。GE矩阵可以用来根据事业单位在市场上的实力和所在市场的吸引力对这些事业单位进行评估，也可以表述一个公司的事业单位组合判断其强项和弱点。在需要对产业吸引力和业务实力作广义而灵活的定义时，可以以GE矩阵为基础进行战略规划。按市场吸引力和业务自身实力两个维度评估现有业务（或事业单位），每个维度分三级，分成九个格以表示两个维度上不同级别的组合。两个维度上可以根据不同情况确定评价指标。 二、方格分析计算方法介绍： GE矩阵可以用来根据事业单位在市场上的实力和所在市场的吸引力对这些事业 单位进行评估，也可以表述一个公司的事业单位组合判断其强项和弱点。在需要 对产业吸引力和业务实力作广义而灵活的定义时，可以以GE矩阵为基础进行战 略规划。按市场吸引力和业务自身实力两个维度评估现有业务（或事业单位），
每个维度分三级，分成九个格以表示两个维度上不同级别的组合。两个维度上可以根据不同情况确定评价指标。 绘制GE矩阵，需要找出外部（行业吸引力）和内部（企业竞争力）因素，然后对各因素加权，得出衡量内部因素和市场吸引力外部因素的标准。当然，在开始搜集资料前仔细选择哪些有意义的战略事业单位是十分重要的。 1. 定义各因素。选择要评估业务（或产品）的企业竞争实力和市场吸引力所需的重要 因素。在GE内部，分别称之为内部因素和外部因素。下面列出的是经常考虑的一些因素（可能需要根据各公司情况作出一些增减）。确定这些因素的方法可以采取头脑风暴法或名义群体法等，关键是不能遗漏重要因素，也不能将微不足道的因素纳人分析中。 2. 估测内部因素和外部因素的影响。从外部因素开始，纵览这张表（使用同一组经理）， 并根据每一因素的吸引力大小对其评分。若一因素对所有竞争对手的影响相似，则对其影响做总体评估，若一因素对不同竞争者有不同影响，可比较它对自己业务的影响和重要竞争对手的影响。在这里可以采取五级评分标准（1=毫无吸引力，2=没有吸引力，3=中性影响，4=有吸引力，5=极有吸引力）。然后也使用5级标准对内部因素进行类似的评定（1=极度竞争劣势，2=竞争劣势，3=同竞争对手持平，4=竞争优势，5=极度竞争优势），在这一部分，应该选择一个总体上最强的竞争对手做对比的对象。 具体的方法是：- 确定内外部影响的因素，并确定其权重- 根据产业状况和企业状况定出产业吸引力因素和企业竞争力因素的级数（五级）- 最后，用权重乘以级数，得出每个因素的加权数，并汇总，得到整个产业吸引力的加权值 下面分别用折线图和表格两种形式来表示。