moebiusT7/mmv-wiki-index-zh huggingface dataset:
矩尺座δ 矩尺座δ 矩尺座δ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  6 m  29.4 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -45° 10′ 24″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 4.72 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 Am [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 0.15 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 0.23 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 0.12 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 径向速度 (R v ) 0.15 km/s 自行 (μ) 赤经：-16 mas / yr 赤纬：- mas / yr 视差 (π) 0.035 mas 距离 93187.537142857 ly (28571.428571429 pc ) 其他命名 CD-4410625， SAO 226500， HD 144197， HR 5980 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座δ ，又名 CD-4410625 ， HD 144197 、 SAO 226500 、 HR 5980 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为4.72，位于 银经 335.09， 银纬 5.17，其 B1900.0 坐标为赤经15 h  59 m  25.3 s ，赤纬-44° 5.17′ 7″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-04-19）.   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座ε 矩尺座ε 矩尺座ε 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  27 m  11.1 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -47° 33′ 18″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 4.47 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 B4V [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 -0.53 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 -0.07 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 -0.04 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 径向速度 (R v ) -0.53 km/s 自行 (μ) 赤经：-12 mas / yr 赤纬：- mas / yr 其他命名 CD-4710765， SAO 226773， HD 147971， HR 6115 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座ε ，又名 CD-4710765 ， HD 147971 、 SAO 226773 、 HR 6115 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为4.47，位于 银经 336， 银纬 0.98，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  19 m  50.9 s ，赤纬-47° 0.98′ 36″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] .   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座ζ 矩尺座ζ 矩尺座ζ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  13 m  22.6 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -55° 32′ 27″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 5.81 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 F2III [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 0.34 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 自行 (μ) 赤经：-46 mas / yr 赤纬：- mas / yr 其他命名 CP-55 7229， SAO 243449， HD 145361， HR 6019 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座ζ ，又名 CP-55 7229 ， HD 145361 、 SAO 243449 、 HR 6019 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为5.81，位于 银经 328.86， 银纬 -3.19，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  5 m  24.7 s ，赤纬-55° -3.19′ 53″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2019-09-16）.   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-04）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座η 矩尺座η 矩尺座η 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  3 m  12.9 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -49° 13′ 47″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 4.65 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 G8III [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 0.64 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 0.92 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 0.47 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 径向速度 (R v ) 0.64 km/s 自行 (μ) 赤经：0 mas / yr 赤纬：- mas / yr 视差 (π) 0.022 mas 距离 148252.9 ly (45454.545454545 pc ) 其他命名 CD-4810512， SAO 226466， HD 143546， HR 5962 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座η ，又名 CD-4810512 ， HD 143546 、 SAO 226466 、 HR 5962 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为4.65，位于 银经 331.97， 银纬 2.52，其 B1900.0 坐标为赤经15 h  55 m  51.7 s ，赤纬-48° 2.52′ 2″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-17）.   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2019-07-17）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座θ 矩尺座θ 矩尺座θ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  15 m  15.3 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -47° 22′ 20″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 5.14 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 B8V [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 -0.4 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 -0.13 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 径向速度 (R v ) -0.4 km/s 自行 (μ) 赤经：1 mas / yr 赤纬：- mas / yr 其他命名 CD-4710611， SAO 226600， HD 145842， HR 6045 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座θ ，又名 CD-4710611 ， HD 145842 、 SAO 226600 、 HR 6045 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为5.14，位于 银经 334.7， 银纬 2.53，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  7 m  59.5 s ，赤纬-47° 2.53′ 2″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] .   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座ι1 矩尺座ι 1 关于其它具有这种 拜耳名称 的恒星系统，请见“ 矩尺座ι ”。 矩尺座ι 1 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 星官 赤经 16 h  03 m  32.08942 s [ 1 ] 赤纬 −57° 46′ 30.2641″ [ 1 ] 视星等 （V） 4.69 (5.20 + 5.76 + 8.1) [ 2 ] 特性 光谱分类 A7 IV [ 3 ] (A4 V + A6 V) [ 4 ] 天体测定 径向速度 (R v ) 2998856000000000000♠ −14.4 ± 3.7 [ 5 ] km/s 自行 (μ) 赤经：−120.01 [ 1 ] mas / yr 赤纬：−82.09 [ 1 ] mas / yr 视差 (π) 25.39 ± 1.25 [ 1 ] mas 距离 128 ± 6 ly (39 ± 2 pc ) 轨道 [ 6 ] 绕行周期 (P) 7001268400000000000♠ 26.84 ± 0.09 yr 半长轴 (a) 6999328000000000000♠ 0.328 ± 0.006 " 偏心率 (e) 6999515000000000000♠ 0.515 ± 0.012 倾斜角 (i) 7002168700000000000♠ 168.7 ± 9.9 ° 升交点 黄经 (Ω) 7001420000000000000♠ 42.0 ± 43.2 ° 近心点 历元 (T) 7003199087000000000♠ 1 990 .87 ± 0.21 近心点幅角 (ω) (secondary) 7002320000000000000♠ 320.0 ± 44.1 ° 详细资料 ι 1 Nor A 质量 1.94 [ 7 ] M ☉ 表面重力 (log g ) 4.25 [ 8 ] 温度 7003784200000000000♠ 7,842 ± 267 [ 8 ] K 年龄 731 [ 8 ] Myr ι 1 Nor B 质量 1.65 [ 7 ] M ☉ 其他命名 ι 1  Nor 、​ CPD−57°7500 、​ HD  143474、​ HIP  78662、​ HR  5961、​ SAO  243279、​ WDS J16035-5747AB [ 9 ] 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座ι 1 （ ι 1 Normae ）是在南天 星座 矩尺座 的 三合星 [ 2 ] 系统。综合 视星等 为4.69 [ 2 ] ，因此肉眼隐约可见。根据从地球上看到的25.39 mas 的年度 视差偏移 [ 1 ] ，该系统距离 太阳 约128 光年 。在这个距离上，由于 星际尘埃 的 消光 ，这些恒星的视星等减少了0.062 [ 3 ] 。 内侧对以26.8年的 周期 、0.33 弧秒 秒的 半长轴 和0.515的 离心率 相互绕轨道运行。它们的 恒星分类 具有混合的A7 IV [ 3 ] ，与白色调的 A型 次巨星 相匹配。这两颗恒星确实都是 A型主序星 。这一对中较亮的成员A，星等5.20 [ 2 ] ，光谱类型为A4 V [ 4 ] ，伴星成员B的星等为5.76 [ 2 ] ，它的光谱类型为A6V [ 4 ] 。这两颗星的质量分别是 太阳质量 的1.94和1.65倍 [ 3 ] 。第三颗恒星，成员C的星等为8.1 [ 2 ] ，质量是太阳的0.88倍 [ 7 ] 。它与其那一对联星的 角距离 为10.8弧秒。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.
恒星分类 具有混合的A7 IV [ 3 ] ，与白色调的 A型 次巨星 相匹配。这两颗恒星确实都是 A型主序星 。这一对中较亮的成员A，星等5.20 [ 2 ] ，光谱类型为A4 V [ 4 ] ，伴星成员B的星等为5.76 [ 2 ] ，它的光谱类型为A6V [ 4 ] 。这两颗星的质量分别是 太阳质量 的1.94和1.65倍 [ 3 ] 。第三颗恒星，成员C的星等为8.1 [ 2 ] ，质量是太阳的0.88倍 [ 7 ] 。它与其那一对联星的 角距离 为10.8弧秒。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 引用错误：没有为名为 vanLeeuwen2007 的参考文献提供内容 ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 引用错误：没有为名为 Eggleton2008 的参考文献提供内容 ^ 3.0 3.1 3.2 3.3 引用错误：没有为名为 Malkov2012 的参考文献提供内容 ^ 4.0 4.1 4.2 引用错误：没有为名为 Edwards1976 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 deBruijne2012 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 Tokovinin2015 的参考文献提供内容 ^ 7.0 7.1 7.2 引用错误：没有为名为 Tokovinin2008 的参考文献提供内容 ^ 8.0 8.1 8.2 引用错误：没有为名为 David2015 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 SIMBAD 的参考文献提供内容 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座κ 矩尺座κ 矩尺座κ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  13 m  28.7 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -54° 37′ 50″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 4.94 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 G8III [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 0.78 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 1.04 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 径向速度 (R v ) 0.78 km/s 自行 (μ) 赤经：-14 mas / yr 赤纬：- mas / yr 视差 (π) 0.022 mas 距离 148252.9 ly (45454.545454545 pc ) 其他命名 CP-54 7245， SAO 243454， HD 145397， HR 6024 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座κ ，又名 CP-54 7245 ， HD 145397 、 SAO 243454 、 HR 6024 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为4.94，位于 银经 329.49， 银纬 -2.53，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  5 m  35.3 s ，赤纬-54° -2.53′ 18″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] .   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座λ 矩尺座λ 矩尺座λ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  19 m  17.7 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -42° 40′ 26″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 5.45 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 A3Vn [ 1 ] [ 2 ] U−B 色指数 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 0.1 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 [ 1 ] [ 2 ] 天体测定 自行 (μ) 赤经：-15 mas / yr 赤纬：- mas / yr 其他命名 CD-4211188， SAO 226650， HD 146667， HR 6071 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座λ ，又名 CD-4211188 ， HD 146667 、 SAO 226650 、 HR 6071 ，是 矩尺座 的一颗恒星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为5.45，位于 银经 338.5， 银纬 5.4，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  12 m  19.9 s ，赤纬-42° 5.4′ 44″。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-18）.   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-04）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座μ 矩尺座μ 矩尺座μ 观测资料 历元 J2000.0 星座 矩尺座 [ 1 ] [ 2 ] 星官 赤经 16 h  34 m  5 s [ 1 ] [ 2 ] 赤纬 -44° 2′ 43″ [ 1 ] [ 2 ] 视星等 （V） 4.94 [ 1 ] [ 2 ] 特性 光谱分类 B0Ia [ 1 ] [ 2 ] 视星等   (U) 4.14 视星等   (B) 4.951 视星等   (J) 4.912 视星等   (H) 4.679 视星等   (K) 4.612 U−B 色指数 -0.94 [ 1 ] [ 2 ] B−V 色指数 0.05 [ 1 ] [ 2 ] R−I 色指数 [ 1 ] [ 2 ] 变星类型 可能是 天鹅座α型变星 天体测定 径向速度 (R v ) +8.6 km/s 自行 (μ) 赤经：0.52 mas / yr 赤纬：-2.53 mas / yr 视差 (π) 0.70 ± 0.73 mas 距离 4,657.13 ly (1,428.57 pc ) 绝对星等 (M V ) -5.86 详细资料 质量 34 M ☉ 半径 21.5 R ☉ 亮度 300,000 L ☉ 温度 30,000 K 年龄 ~4 million 年 其他命名 CD-4310900， SAO 226900， HD 149038， HR 6155，HIP 81122 参考数据库 SIMBAD 资料 矩尺座μ ，又名 CD-4310900 ， HD 149038 、 SAO 226900 、 HR 6155 ，是 矩尺座 的一颗 蓝超巨星 [ 1 ] [ 2 ] ，视星等为4.94，绝对星等-5.86，光度是太阳的21万倍。位于 银经 339.38， 银纬 2.51，其 B1900.0 坐标为赤经16 h  26 m  58.5 s ，赤纬-43° 2.51′ 0″。 该恒星和 参宿二 的光谱被认为是B0蓝超巨星的范例，不过它的质量较参宿二低，是34倍太阳质量。而这两颗恒星和 天津四 一样属于 天鹅座α型变星 。一般认为它可能在数百万年后成为 红超巨星 ，最后以 II型超新星 结束生命。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Pulsating variable Star . SIMBAD. Centre de Données astronomiques de Strasbourg. [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2016-03-07）.   ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 VizieR Detailed Page . [ 2012-07-13 ] . （原始内容 存档 于2019-07-15）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座恒星列表 矩尺座恒星列表 以下是 星座 矩尺座 的主要 恒星 列表，按照 亮度 降序排列。 名称 拜耳编号 古德编号 HD编号 HIP编号 赤经(RA) 赤纬(Dec) 视星等 mag. 绝对星等 mag. 距离 ( 光年 ) 光谱类型 英文名、其他名称及注释 γ 2 γ 2 49 146686 80000 16 h  19 m  50.57 s −50° 09′ 19.4″ 4.01 1.05 127 G8III ε ε 57 147971 80582 16 h  27 m  11.05 s −47° 33′ 17.0″ 4.46 −0.98 400 B4V 联星 ι 1 ι 1 28 143474 78662 16 h  03 m  32.22 s −57° 46′ 29.5″ 4.63 1.46 140 A7IV 聚星 η η 30 143546 78639 16 h  03 m  12.86 s −49° 13′ 47.0″ 4.65 0.53 218 G8III δ δ 33 144197 78914 16 h  06 m  29.42 s −45° 10′ 23.8″ 4.73 1.84 123 Am μ μ 60 149038 81122 16 h  34 m  05.02 s −44° 02′ 43.1″ 4.86 −5.91 4657 B0Ia 可能的天鹅α型变星 κ κ 40 145397 79509 16 h  13 m  28.73 s −54° 37′ 49.5″ 4.95 −0.69 438 G4III γ 1 γ 1 46 146143 79790 16 h  17 m  00.94 s −50° 04′ 05.2″ 4.97 −3.25 1436 F9Ia θ θ 42 145842 79653 16 h  15 m  15.35 s −47° 22′ 18.9″ 5.13 0.35 295 B8V 52 147152 80208 16 h  22 m  28.01 s −49° 34′ 20.2″ 5.32 −0.84 556 B6IV 59 148379 80782 16 h  29 m  42.33 s −46° 14′ 35.6″ 5.35 −2.47 1194 B1.5Iap 2 139129 76618 15 h  38 m  49.50 s −52° 22′ 21.4″ 5.43 −0.30 457 B9V λ λ 50 146667 79963 16 h  19 m  17.64 s −42° 40′ 26.2″ 5.44 −0.34 468 A3Vn V368 44 146003 79754 16 h  16 m  43.27 s −53° 48′ 40.0″ 5.45 −1.51 805 M2IV ι 2 ι 2 36 144480 79153 16 h  09 m  18.56 s −57
457 B9V λ λ 50 146667 79963 16 h  19 m  17.64 s −42° 40′ 26.2″ 5.44 −0.34 468 A3Vn V368 44 146003 79754 16 h  16 m  43.27 s −53° 48′ 40.0″ 5.45 −1.51 805 M2IV ι 2 ι 2 36 144480 79153 16 h  09 m  18.56 s −57° 56′ 03.0″ 5.57 0.97 271 B9V 41 145782 79689 16 h  15 m  49.81 s −57° 54′ 44.0″ 5.61 0.34 370 A5III 55 147977 80675 16 h  28 m  15.18 s −58° 35′ 59.0″ 5.67 −0.92 679 B9III V360 14 141318 77645 15 h  51 m  06.81 s −55° 03′ 19.9″ 5.74 −4.51 3663 B2II 天鹅座α型变星 48 146690 80054 16 h  20 m  25.23 s −55° 08′ 22.8″ 5.76 0.53 363 G6III 12 141168 77562 15 h  50 m  07.11 s −53° 12′ 34.8″ 5.78 0.55 362 B8V 18 142049 77990 15 h  55 m  32.42 s −60° 10′ 38.9″ 5.78 2.18 171 Amvar ζ ζ 37 145361 79497 16 h  13 m  22.80 s −55° 32′ 27.0″ 5.78 1.53 231 F2III 13 141194 77541 15 h  49 m  57.52 s −48° 54′ 44.6″ 5.86 1.99 194 A2IV 53 147225 80212 16 h  22 m  29.07 s −43° 54′ 43.3″ 5.89 −1.63 1042 G2Ib 3 139211 76716 15 h  39 m  56.69 s −59° 54′ 28.1″ 5.95 3.50 101 F6V 16 141544 77678 15 h  51 m  31.52 s −47° 03′ 38.6″ 6.00 0.35 439 K1IV 5 139871 76935 15 h  42 m  37.23 s −49° 29′ 22.2″ 6.02 0.02 517 K2III V367 (39 G. Nor) 39 145384 79490 16 h  13 m  16.97 s −53° 40′ 16.2″ 6.03 −4.87 4939 M0III 11 140979 77454 15 h
nbsp;38.6″ 6.00 0.35 439 K1IV 5 139871 76935 15 h  42 m  37.23 s −49° 29′ 22.2″ 6.02 0.02 517 K2III V367 (39 G. Nor) 39 145384 79490 16 h  13 m  16.97 s −53° 40′ 16.2″ 6.03 −4.87 4939 M0III 11 140979 77454 15 h  48 m  50.42 s −52° 26′ 17.6″ 6.05 −0.82 773 K2/K3III V378 58 148218 80788 16 h  29 m  45.22 s −57° 45′ 22.7″ 6.09 −2.27 1531 G8Ib 造父变星 25 142919 78355 15 h  59 m  54.15 s −54° 01′ 15.2″ 6.10 −1.88 1289 B5IV 15 141296 77574 15 h  50 m  16.28 s −45° 24′ 05.9″ 6.11 2.85 147 F0V 26 143101 78469 16 h  01 m  06.51 s −54° 34′ 40.1″ 6.12 0.43 448 A7III 43 145921 79661 16 h  15 m  23.98 s −42° 53′ 57.9″ 6.14 1.76 245 K2III 32 144183 78989 16 h  07 m  24.09 s −56° 11′ 27.4″ 6.16 −1.81 1278 F2II 45 146145 79812 16 h  17 m  20.97 s −53° 05′ 10.6″ 6.30 1.85 253 A7V 23 142529 78117 15 h  57 m  03.95 s −48° 09′ 42.9″ 6.31 2.84 161 F1IV 54 147614 80421 16 h  24 m  54.14 s −45° 20′ 58.1″ 6.32 1.51 299 A2/A3V 27 143321 78540 16 h  02 m  04.49 s −51° 07′ 14.6″ 6.38 −0.35 723 B5V 29 143548 78710 16 h  04 m  06.20 s −59° 10′ 34.2″ 6.40 −3.10 2587 K1II/III 146059 79787 16 h  16 m  58.99 s −53° 41′ 45.5″ 6.40 2.11 236 G5V 7 140274 77138 15 h  44 m  59.61 s −50° 47′ 07.5″ 6.41 1.44 321 A3V 4 139915 77042 15 h &nb
;06.20 s −59° 10′ 34.2″ 6.40 −3.10 2587 K1II/III 146059 79787 16 h  16 m  58.99 s −53° 41′ 45.5″ 6.40 2.11 236 G5V 7 140274 77138 15 h  44 m  59.61 s −50° 47′ 07.5″ 6.41 1.44 321 A3V 4 139915 77042 15 h  43 m  55.28 s −60° 17′ 13.9″ 6.46 −1.62 1347 G0Ib QY 31 143658 78731 16 h  04 m  21.32 s −53° 42′ 37.2″ 6.46 −1.08 1048 B9II/IIIp.. 猎犬座α²型变星 HD 142415 142415 78169 15 h  57 m  40.79 s −60° 12′ 00.9″ 7.34 4.65 113 G1V 含有1颗行星 ( b ) HD 148156 148156 80680 16 h  28 m  17.28 s −46° 19′ 03.4″ 7.71 4.09 173 G1V 含有1颗行星 (b) HD 143361 143361 78521 16 h  01 m  50.35 s −44° 26′ 04.3″ 9.16 5.29 194 G6V 含有1颗行星 (b) HD 330075 330075 77517 15 h  49 m  37.69 s −49° 57′ 48.7″ 9.36 5.86 164 G5 含有1颗行星 ( b ) R 138743 76377 15 h  35 m  57.35 s −49° 30′ 28.6″ 8.00 1.55 635 M3e 米拉变星 S 47 146323 79932 16 h  18 m  51.82 s −57° 53′ 59.2″ 6.45 −3.18 2741 F9Ib 造父变星; NGC 6087 星团 的一部分. 又称47 G. Normae. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩尺座星系团 矩尺座星系团 矩尺座星系团 观测数据（ 历元 J2000 ） 星座 矩尺座 赤经 16 h  15 m  32.8 s [ 1 ] 赤纬 -60° 54′ 30″ [ 1 ] 其它名称 阿贝尔 3627 [ 1 ] 矩尺座星系团 （ ACO 3627 or Abell 3627 ）是一个隐藏在银河系 隐匿带 内，富含星系的 星系集团 ，靠近 巨引源 所在的中心方向上。 [ 2 ] 虽然它距离银河不到2亿光年且极其明亮，但是由于位于 隐匿带 ，也就是被 银河系 的 平面 遮蔽的区域，因而有些星系在可见光的波段中会被 星际尘埃 遮蔽掉，使得光度暗淡或是消失不见，因而也就难以直接观测到了。矩尺座星系团的总质量估计是10 15 太阳质量 。 [ 3 ] . ^ 1.0 1.1 1.2 NASA/IPAC Extragalactic Database . Results for Norma Cluster. [ 2006-10-22 ] . （原始内容 存档 于2011-05-14）.   ^ R. C. Kraan-Korteweg, in Lecture Notes in Physics 556, edited by D. Pageand J.G. Hirsch, p. 301（Springer, Berlin, 2000）. . [ 2007-01-10 ] . （原始内容 存档 于2015-11-29）.   ^ H. Boehringer et al. , Astrophys. J. 467 , 168 (1996). （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）, R. C. Kraan-Korteweg et al. , Nature 379 , 519 (1996). （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩州 矩州 矩州 ， 唐朝 时设置的 州 。 武德 四年（621年）置， 治所 在今 贵州省 贵阳市 。辖境相当今贵州省贵阳市及 清镇 、 龙里 、 修文 等市县部分地区。下辖平蛮县（今贵州省 贵定县 ）、韶明县（今贵州省 福泉市 牛场镇 ）、东陵县（今贵州省福泉市 城厢镇 ）、东停县（今贵州省 黄平县 新洲镇 ）。1126年后废弃。 矩州刺史 谢法成 （663年—669年） [ 1 ] ^ 两唐书 地理志 误作 智州 ，将 禄州 记为 福禄州 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形 矩形 “ 方形 ”重定向至此。关于中国大陆译名同此的电影，请见“ 方形 (电影) ”。 矩形 矩形 类型 四边形 , 平行四边形 , orthotope 对偶 菱形 边 4 顶点 4 施莱夫利符号 { } × { } or { } 2 威佐夫符号 4 考克斯特符号 鲍尔斯缩写 rect 对称群 Dih 2 , [2], (*22), order 4 特性 凸 , 等角 , 圆内接多边形 对角相等 对边等长 在 几何 中， 矩形 （rectangle）定义为有一个角是 直角 的 平行四边形 ，即 长方形 。 “ 在四边形中，四边相等且四个角是直角的，叫做正方形。 在四边形中，角是直角，但对边等长，叫做长方形。 ” ——欧几里得，《几何原本》 从这个定义可以得出矩形两条相对的边等长，也就是说矩形是 平行四边形 。 正方形 是四个边都等长的矩形，它的四个边都是等长的。 对于长方形两对相对的边，我们称横边为 长 ，竖边为 宽 。长方形的 面积 是长和宽的乘积；用符号表示就是： A  = l w 。如图，一个长方形的长是5米，宽是4米，那么面积为20平方米，因为5 × 4 = 20。 在 微积分 中， 黎曼积分 可以被看成是无穷多任意小的长方形面积的 和 的 极限 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形函数 矩形函数 矩形函数 的定义为， {\frac {1}{2}}\\[3pt]{\frac {1}{2}}&{\mbox{if }}|t|={\frac {1}{2}}\\[3pt]1&{\mbox{if }}|t| r e c t ( t ) = Π ( t ) = { 0 if  | t | > 1 2 1 2 if  | t | = 1 2 1 if  | t | < 1 2 {\displaystyle \mathrm {rect} (t)=\Pi (t)={\begin{cases}0&{\mbox{if }}|t|>{\frac {1}{2}}\\[3pt]{\frac {1}{2}}&{\mbox{if }}|t|={\frac {1}{2}}\\[3pt]1&{\mbox{if }}|t|<{\frac {1}{2}}\end{cases}}} {\frac {1}{2}}\\[3pt]{\frac {1}{2}}&{\mbox{if }}|t|={\frac {1}{2}}\\[3pt]1&{\mbox{if }}|t| 也可以将它定义为 r e c t ( ± 1 / 2 ) {\displaystyle \mathrm {rect} (\pm 1/2)} 的值为 0、1 或者未定义的值，另外也可以用 单位阶跃函数 u ( t ) {\displaystyle u(t)} 来定义： r e c t ( t τ ) = u ( t + τ 2 ) − u ( t − τ 2 ) {\displaystyle \mathrm {rect} \left({\frac {t}{\tau }}\right)=u\left(t+{\frac {\tau }{2}}\right)-u\left(t-{\frac {\tau }{2}}\right)} 或者， r e c t ( t ) = u ( t + 1 2 ) − u ( t − 1 2 ) {\displaystyle \mathrm {rect} (t)=u\left(t+{\frac {1}{2}}\right)-u\left(t-{\frac {1}{2}}\right)} 矩形函数归一化： ∫ − ∞ ∞ r e c t ( t ) d t = 1 {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {rect} (t)\,dt=1} 矩形函数的 傅立叶变换 ， ∫ − ∞ ∞ r e c t ( t ) ⋅ e − i 2 π f t d t = sin ⁡ ( π f ) π f = s i n c ( f ) {\displaystyle \int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {rect} (t)\cdot e^{-i2\pi ft}\,dt={\frac {\sin(\pi f)}{\pi f}}=\mathrm {sinc} (f)} 或用用归一化 Sinc函数 表示为： 1 2 π ∫ − ∞ ∞ r e c t ( t ) ⋅ e − i ω t d t = 1 2 π ⋅ s i n c ( ω 2 ) {\displaystyle {\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}\int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {rect} (t)\cdot e^{-i\omega t}\,dt={\frac {1}
frac {\sin(\pi f)}{\pi f}}=\mathrm {sinc} (f)} 或用用归一化 Sinc函数 表示为： 1 2 π ∫ − ∞ ∞ r e c t ( t ) ⋅ e − i ω t d t = 1 2 π ⋅ s i n c ( ω 2 ) {\displaystyle {\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}\int _{-\infty }^{\infty }\mathrm {rect} (t)\cdot e^{-i\omega t}\,dt={\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}\cdot \mathrm {sinc} \left({\frac {\omega }{2}}\right)} , 我们可以将 三角形函数 定义为两个矩形函数的 卷积 ： t r i ( t ) = r e c t ( t ) ∗ r e c t ( t ) {\displaystyle \mathrm {tri} (t)=\mathrm {rect} (t)*\mathrm {rect} (t)} 如果将矩形函数当作一个 概率分布 函数，那么它的 特征函数 是， φ ( k ) = sin ⁡ ( k / 2 ) k / 2 {\displaystyle \varphi (k)={\frac {\sin(k/2)}{k/2}}\,} 并且它的 动差生成函数 为， M ( k ) = s i n h ( k / 2 ) k / 2 {\displaystyle M(k)={\frac {\mathrm {sinh} (k/2)}{k/2}}\,} 其中 s i n h ( t ) {\displaystyle \mathrm {sinh} (t)} 是 双曲正弦 函数。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形尖额蚤 矩形尖额蚤 矩形尖额蚤 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 亚门： 甲壳亚门 Crustacea 纲： 鳃足纲 Branchiopoda 目： 枝角目 Cladocera 科： 盘肠蚤科 Chydoridae 属： 尖额蚤属 Alona 种： 矩形尖额蚤 A. rectangula 二名法 Alona rectangula (Sars, 1861) [ 1 ] 矩形尖额蚤 （ 学名 ： Alona rectangula ）为 盘肠蚤科 尖额蚤属 的动物。分布于北半球、拉丁美洲、 非洲 、 台湾岛 以及 中国大陆 的 广东 、 福建 、 浙江 、 江苏 、 安徽 、 江西 、 湖北 、 四川 、 山东 、 河北 、 河南 、 辽宁 、 吉林 、 黑龙江 、 宁夏 、 云南 、 山西 、 陕西 、 甘肃 、 青海 、 西藏 、 新疆 等地，属于广温性种类。其主要生活于湖泊沿岸、池塘或水潭中。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 矩形尖额蚤 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-28 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形式树状结构绘图法 矩形式树状结构绘图法 矩形式树状结构绘图法 ，又称为 矩形式树状结构图绘制法 、 树状结构矩形图绘制法 ，或者甚至称为 树状结构映射 ，指的是一种利用嵌套式矩形来显示 树状结构 数据的方法。此种呈现方法能以不同颜色区块呈现不同资料，可以透过区块大小看出各资料数值大小比较。当该区块范围越大，代表该资料数值越大、越多。 在 商业智慧 的应用上，通常可以建立多层的树状结构，向下钻研到相关的树状结构阶层，查看细部的资料。在设计时，可以透过颜色深浅、搭配点击区块，让使用者看出资料间的大小类阶层关联、比较各阶层区块的资料。 [ 1 ] ^ 拆解圖形與資料的「比較」關係 - Treemap . www.lcnet.com.tw. Smart eVision Inc. 2019-10-01 [ 2019-12-11 ] （中文） .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形法 矩形法 系列条目 微积分学 函数 极限论 微分学 积分 微积分基本定理 微积分发现权之争 基础概念（含极限论和级数论） 实数性质 极限 实数的构造 1=0.999… 无穷 衔尾蛇 无穷小量 ε-δ语言 实无穷 大O符号 最小上界 上极限和下极限 紧集 海涅-博雷尔定理 波尔查诺-魏尔斯特拉斯定理 支撑集 欧几里得空间 点积 叉积 三重积 拉格朗日恒等式 等价范数 坐标系 凸集 巴拿赫不动点定理 数列与级数 数列 级数 收敛级数 收敛数列 芝诺悖论 柯西序列 单调收敛定理 夹挤定理 斯托尔兹-切萨罗定理 几何级数 调和级数 项测试 格兰迪级数 收敛半径 审敛法 柯西乘积 黎曼级数重排定理 函数项级数 一致收敛 迪尼定理 连续 邻域 连续 连续函数 不连续点 狄利克雷函数 稠密集 一致连续 函数 函数 单调性 初等函数 函数极限 渐近线 一元微分 差分 均差 微分 微分的线性 导数 流数法 二阶导数 光滑函数 高阶微分 莱布尼兹记号 幽灵似的消失量 介值定理 中值定理 罗尔定理 拉格朗日中值定理 柯西中值定理 泰勒公式 求导法则 乘积法则 广义莱布尼茨定则 除法定则 倒数定则 链式法则 洛必达法则 反函数的微分 Faà di Bruno公式 对数微分法 导数列表 导数的函数应用 单调性 切线 极值 驻点 拐点 求导检测 凸函数 凹函数 简森不等式 曲线的 曲率 埃尔米特插值 达布定理 魏尔施特拉斯函数 一元积分 积分表 定义 不定积分 定积分 黎曼积分 达布积分 勒贝格积分 积分的线性 求积分的技巧 换元积分法 三角换元法 分部积分法 部分分式积分法 降次积分法 微元法 积分第一中值定理 积分第二中值定理 微积分基本定理 反常积分 柯西主值 积分函数 Β函数 Γ函数 古德曼函数 椭圆积分 数值积分 梯形公式 辛普森积分法 牛顿-寇次公式 积分判别法 傅里叶级数 狄利克雷定理 周期延拓 魏尔施特拉斯逼近定理 帕塞瓦尔定理 刘维尔定理 多元微积分 偏导数 隐函数 全微分 微分的形式不变性 二阶导数的对称性 全微分 方向导数 标量场 向量场 梯度 Nabla算子 多元 泰勒公式 拉格朗日乘数 黑塞矩阵 鞍点 多重积分 逐次积分 积分顺序 积分估值定理 旋转体 帕普斯-古尔丁中心化旋转定理 祖暅-卡瓦列里原理 托里拆利小号 雅可比矩阵 广义多重积分 高斯积分 若尔当曲线 曲线积分 曲面积分 施瓦茨的靴 散度 旋度 通量 可定向性 格林公式 高斯散度定理 斯托克斯定理 及其 外微分 形式 若尔当测度 隐函数定理 皮亚诺-希尔伯特曲线 积分变换 卷积定理 积分符号内取微分 莱布尼茨积分定则 多变量原函数的存在性 全微分方程 外微分的映射原像存在性 恰当形式 向量值函数 向量空间 内的 导数推广 加托导数 弗雷歇导数 矩阵的微积分 弱微分 微分方程 常微分方程 柯西-利普希茨定理 皮亚诺存在性定理 分离变数法 级数展开法 积分因子 拉普拉斯算子 欧拉方法 柯西-欧拉方程 伯努利微分方程 克莱罗方程 全微分方程 线性微分方程 叠加原理 特征方程式 朗斯基行列式 微分算子法 差分 方程 拉普拉斯变换 偏微分方程 拉普拉斯方程 泊松方程 施图姆-刘维尔理论 N体问题 积分方程 相关数学家 牛顿 莱布尼兹 柯西 魏尔斯特拉斯 黎曼 拉格朗日 欧拉 帕斯卡 海涅 巴罗 波尔查诺 狄利克雷 格林 斯托克斯 若尔当 达布 傅里叶 拉普拉斯 雅各布·伯努利 约翰·白努利 阿达马 麦克劳林 迪尼 沃利斯 费马 达朗贝尔 黑维塞 吉布斯 奥斯特罗格拉德斯基 刘维尔 棣莫弗 格雷果里 玛达瓦 婆什迦罗第二 阿涅西 阿基米德 历史名作 从无穷小量分析
叠加原理 特征方程式 朗斯基行列式 微分算子法 差分 方程 拉普拉斯变换 偏微分方程 拉普拉斯方程 泊松方程 施图姆-刘维尔理论 N体问题 积分方程 相关数学家 牛顿 莱布尼兹 柯西 魏尔斯特拉斯 黎曼 拉格朗日 欧拉 帕斯卡 海涅 巴罗 波尔查诺 狄利克雷 格林 斯托克斯 若尔当 达布 傅里叶 拉普拉斯 雅各布·伯努利 约翰·白努利 阿达马 麦克劳林 迪尼 沃利斯 费马 达朗贝尔 黑维塞 吉布斯 奥斯特罗格拉德斯基 刘维尔 棣莫弗 格雷果里 玛达瓦 婆什迦罗第二 阿涅西 阿基米德 历史名作 从无穷小量分析来理解曲线 分析学教程 无穷小分析引论 用无穷级数做数学分析 流形上的微积分 微积分学教程 纯数学教程 机械原理方法论 分支学科 实变函数论 复分析 傅里叶分析 变分法 特殊函数 动力系统 微分几何 微分代数 向量分析 分数微积分 玛里亚温微积分 随机分析 最优化 非标准分析 微积分 中， 矩形法 是一种计算 定积分 近似值的方法，其思想是求若干个矩形的面积之和，这些矩形的高由函数值来决定。 [ 1 ] 将积分区间 ( a , b ) {\displaystyle (a,b)} 划分为 n {\displaystyle n} 个长度相等的子区间，每个子区间的长度为 Δ x = b − a n {\displaystyle \Delta x={\frac {b-a}{n}}} 。这些 矩形 左上角、右上角或顶边中点在被积 函数图像 上。这样，这些矩形的面积之和就约等于定积分的近似值。有： ∫ a b f ( x ) d x ≈ ∑ i = 1 n f ( a + i ′ Δ x ) Δ x {\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\,{\mbox{d}}x\approx \sum _{i=1}^{n}f(a+i'\Delta x)\Delta x} 其中 i ′ {\displaystyle i'} 可以是以下三个值 i − 1 2 {\displaystyle i-{\frac {1}{2}}} ， i {\displaystyle i} ， i + 1 2 {\displaystyle i+{\frac {1}{2}}} 之一，由函数图像上的点为矩形的左上角、右上角或顶边中点来决定。 当 n 逐渐扩大时，此近似值更加准确。矩形法的计算本质上是与 黎曼积分 的定义相吻合的。上述的 i ′ {\displaystyle i'} 无论取哪个值，最终和式的值都将趋近于定积分的值。 [ 2 ] i ′ = i − 1 2 {\displaystyle i'=i-{\frac {1}{2}}} ^ 同济大学数学教研室. 《高等数学》 第三版. 高等教育出版社. 1988年4月: 319. ISBN  7-04-000894-7.   ^ 李忠、周建莹. 《高等数学》 第二版. 北京大学出版社. 2009年8月: 166~167. ISBN  978-7-301-15597-4.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
7-4.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形碘泡虫 矩形碘泡虫 矩形碘泡虫 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 刺胞动物门 Cnidaria 纲： 黏孢子虫纲 Myxosporea 目： 双壳目 Bivalvulida 科： 碘泡虫科 Myxobolidae 属： 碘泡虫属 Myxobolus 种： 矩形碘泡虫 M. oblongus 二名法 Myxobolus oblongus (Gurley, 1893) [ 1 ] 矩形碘泡虫 （ 学名 ： Myxobolus oblongus ）为 碘泡科 碘泡虫属 的动物。分布于 美国 以及 四川 、 湖北 等，营 寄生 生活，寄生在肠（乌鳢）、鳍、口腔、肾、肝、心、鳔（重口裂腹鱼）。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 矩形碘泡虫 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-16 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩形螂斗蛤 矩形螂斗蛤 矩形螂斗蛤 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 软体动物门 Mollusca 纲： 双壳纲 Bivalvia 目： 笋螂目 Anomalodesmata 科： 三角瓣蛤科 Myochamidae 属： 螂斗蛤属 Myadora 种： 矩形螂斗蛤 M. compressa 二名法 Myadora compressa E. A. Smith, 1881 异名 [ 2 ] Myadora quadrata Smith, 1899 Myadora (Myadora) quadrata E. A. Smith, 1910 Myadora teramachii Habe, 1950 Myadora valdiviae Jaeckel & Thiele, 1931 Myadora weberi Prashad, 1932 Myodora quadrata Smith, 1899 [ 1 ] 矩形螂斗蛤 （学名： Myadora compressa ） 笋螂目 三角瓣蛤科 螂斗蛤属 的一种 [ 1 ] 。 ^ 1.0 1.1 引用错误：没有为名为 shell_2825 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 WoRMS_506795 的参考文献提供内容 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩擬白魚 矩拟白鱼 矩拟白鱼 保护状况 未予评估 （ IUCN 3.1 ） 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 脊索动物门 Chordata 纲： 辐鳍鱼纲 Actinopteri 目： 鲤形目 Cypriniformes 科： 雅罗鱼科 Leuciscidae 属： 拟白鱼属 Albulichthys 种： 矩拟白鱼 A. oblongus 二名法 Albulichthys oblongus Bulgakov, 1923 矩拟白鱼 （ 学名 ： Albulichthys oblongus ）为 辐鳍鱼纲 鲤形目 雅罗鱼科 的其中一 种 ，分布于 亚洲 哈萨克斯坦 及 乌兹别克斯坦 的 锡尔河 流域，体长可达14.2公分，栖息在中底层水域，生活习性不明。 [ 1 ] ^ Alburnoides oblongus .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩環蝶屬 矩环蝶属 矩环蝶属 西藏矩环蝶 Enispe euthymius 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 纲： 昆虫纲 Insecta 目： 鳞翅目 Lepidoptera 总科： 凤蝶总科 Papilionoidea 科： 蛱蝶科 Nymphalidae 亚科： 眼蝶亚科 Satyrinae 族： 环蝶族 Amathusiini 属： 矩环蝶属 Enispe Doubleday, 1848 模式种 西藏矩环蝶 Enispe euthymius (Doubleday, 1845) 物种 有5种，详见正文。 矩环蝶属 （ 学名 ： Enispe ）是 闪蝶亚科 环蝶族 中的一个属。分布于 东洋界 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩生成函數 矩生成函数 在 概率论 和 统计学 中，一个实数值 随机变量 的 矩母函数 （ moment-generating function ）又称 矩生成函数 ， 矩 亦被称作动差， 矩生成函数 是其 概率分布 的一种替代规范。 因此，与直接使用 概率密度函数 或 累积分布函数 相比，它为分析结果提供了替代途径的基础。 对于由随机变量的加权和定义的分布的矩生成函数，有特别简单的结果。 然而，并非所有随机变量都具有矩生成函数。 顾名思义，矩生成函数可用于计算分布的矩：关于 0 的第 n {\displaystyle n} 个矩是矩生成函数的第 n {\displaystyle n} 阶导数，在 0 处求值。 除了实值分布（单变量分布），矩生成函数可以定义为向量或矩阵值的随机变量，甚至可以扩展到更一般的情况。 与 特征函数 不同，一个实数值分布的矩生成函数并不总是存在。 分布的矩生成函数的行为与分布的性质之间存在关系，例如矩的存在。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩盾龙属 矩盾龙属 矩盾龙属 化石时期： 中侏罗世 无背部骨板的骨骼重建图 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 脊索动物门 Chordata 纲： 蜥形纲 Sauropsida 总目： 恐龙总目 Dinosauria 目： † 鸟臀目 Ornithischia 亚目： † 剑龙亚目 Stegosauria 科： † 剑龙科 Stegosauridae 亚科： † 锐龙亚科 Dacentrurinae 属： † 矩盾龙属 Thyreosaurus Zafaty et al. , 2024 模式种 † 阿特拉斯矩盾龙 Thyreosaurus atlasicus Zafaty et al. , 2024 矩盾龙 （ 属名 ： Thyreosaurus ）是来自 摩洛哥 中侏罗世 埃尔默斯3组 的一属已 灭绝 剑龙类 恐龙。属下包含 单一物种 阿特拉斯矩盾龙 （ Thyreosaurus atlasicus ），所知于包括几节背椎、肋骨、肢体骨骼及皮内成骨在内的部分半脱节骨骼。矩盾龙的特征为具有不对称纹理的独特皮内成骨装甲，表明其很可能是平铺在恐龙背上的。矩盾龙和 山岳龙 共同增加了中侏罗世非洲独特剑龙类的多样性。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩胸金小蜂属 矩胸金小蜂属 矩胸金小蜂属 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 纲： 昆虫纲 Insecta 目： 膜翅目 Hymenoptera 科： 金小蜂科 Pteromalidae 属： 矩胸金小蜂属 Syntomopus Walker, 1833 种 见正文 异名 Dudichilla Szelényi, 1970 Merismorella Girault, 1926 矩胸金小蜂属 （ 学名 ： Syntomopus ）为 金小蜂科 的一个 属 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩蛏螂属 矩蛏螂属 矩蛏螂属 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 软体动物门 Mollusca 纲： 双壳纲 Bivalvia 目： 芒蛤目 Solemyida 科： 芒蛤科 Solemyidae 亚科： 矩蛏螂亚科 Acharacinae 属： 矩蛏螂属 Acharax Dall,1908 种 见正文 矩蛏螂属 （ 学名 ： Acharax ）为 蛏螂科 的一个 属 。 [ 1 ] : 21 [ 2 ] ^ 引用错误：没有为名为 zgdwz 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 WoRMS_293237 的参考文献提供内容 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩蛺蝶屬 矩蛱蝶属 矩蛱蝶属 化石时期： 从 始新世 末或 渐新世 初至今 [ 1 ] 红矩蛱蝶 Salamis anteva 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 纲： 昆虫纲 Insecta 目： 鳞翅目 Lepidoptera 总科： 凤蝶总科 Papilionoidea 科： 蛱蝶科 Nymphalidae 亚科： 蛱蝶亚科 Nymphalinae 族： 眼蛱蝶族 Junoniini 属： 矩蛱蝶属 Salamis Boisduval, 1833 模式种 矩蛱蝶 Salamis augustina Boisduval 1833 物种 共4种，详见正文。 矩蛱蝶属 （ Lilac Beauty ，学名： Salamis ）是 蛱蝶亚科 眼蛱蝶族 中的一个 属 。物种分布于 埃塞俄比亚界 [ 2 ] 。曾被视作此属 异名 或下级种团的 Protogoniomorpha 已成为独立一属 [ 3 ] 。 ^ Wahlberg, N. 2006. That awkward age for butterflies: insights from the age of the butterfly subfamily Nymphalinae. Systematic Biology 55:703-714. （英文） ^ Brower, Andrew V. Z. 2010. Salamis Boisduval 1833. the Lilac Beauties. Version 21 July 2010 (under construction). http://tolweb.org/Salamis/70321/2010.07.21 （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） in The Tree of Life Web Project, http://tolweb.org/ （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） ^ Wahlberg N, Brower AVZ, and Nylin S. 2005. Phylogenetic relationships of tribes and genera in the subfamily Nymphalinae (Lepidoptera: Nymphalidae) based on three gene sequences. Biol. J. Linn. Soc. 86: 227-251. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩量法 矩量法 关于统计学方法，请见“ 矩量法 (统计学) ”。 矩量法 （英语： Method of Moments, MoM ）是一种电磁场数值计算方法，最早由美国科学家哈林登提出。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵 矩阵 “ m -by- n matrix”的各地常用名称 中国大陆 m {\displaystyle m} 行 n {\displaystyle n} 列矩阵 台湾 m {\displaystyle m} 列 n {\displaystyle n} 行矩阵 “横排（row）”的各地常用名称 中国大陆 行 台湾 列 “纵排（column）”的各地常用名称 中国大陆 列 台湾 行 数学 上，一个 m × n {\displaystyle m\times n} 的 矩阵 （英语： matrix ）是一个有 m {\displaystyle m} 行（row） n {\displaystyle n} 列（column）元素的 矩形 阵列。矩阵里的元素可以是 数字 或 符号 甚至是 函数 。 [ a 11 a 12 a 13 … a 1 j … a 1 n a 21 a 22 a 23 … a 2 j … a 2 n a 31 a 32 a 33 … a 3 j … a 3 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ a i 1 a i 2 a i 3 … a i j … a i n ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 a m 3 … a m j … a m n ] {\displaystyle {\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&\dots &a_{1j}&\dots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}&\dots &a_{2j}&\dots &a_{2n}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}&\dots &a_{3j}&\dots &a_{3n}\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{i1}&a_{i2}&a_{i3}&\dots &a_{ij}&\dots &a_{in}\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&a_{m3}&\dots &a_{mj}&\dots &a_{mn}\end{bmatrix}}} 大小相同（行数列数都相同）的矩阵之间可以相互加减，具体是对每个位置上的元素做加减法。 矩阵乘法 则较为复杂。两个矩阵可以相乘， 当且仅当 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 矩阵乘法 满足 结合律 和 分配律 ，但不满足 交换律 。 矩阵的一个重要用途是解 线性方程组 。线性方程组中未知量的 系数 可以排成一个矩阵，加上常数项，则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示 线性变换 ，即是诸如 f ( x ) = 4 x {\displaystyle f(x)=4x} 之类的 线性函数 的推广。设定 基底 后，某个矢量 v {\displaystyle \mathrm {v} } 可以表示为 m × 1 {\displaystyle m\times 1} 的矩阵，而线性变换 f {\displaystyle f} 可以表示为列数为 m {\displaystyle m} 的矩阵 A {\displaystyle A} ，使得经
加上常数项，则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示 线性变换 ，即是诸如 f ( x ) = 4 x {\displaystyle f(x)=4x} 之类的 线性函数 的推广。设定 基底 后，某个矢量 v {\displaystyle \mathrm {v} } 可以表示为 m × 1 {\displaystyle m\times 1} 的矩阵，而线性变换 f {\displaystyle f} 可以表示为列数为 m {\displaystyle m} 的矩阵 A {\displaystyle A} ，使得经过变换后得到的矢量 f ( v ) {\displaystyle f(\mathrm {v} )} 可以表示成 A v {\displaystyle A\mathrm {v} } 的形式。矩阵的 特征值 和 特征矢量 可以揭示线性变换的深层特性。 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，矩阵在 力学 、 电路学 、 光学 和 量子物理 等领域中都有应用； 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。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如 稀疏矩阵 和准对角矩阵，有特定的快速运算 算法 。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考 矩阵理论 。在 天体物理 、 量子力学 等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵函数 矩阵函数 数学 上讲， 矩阵函数 是把 矩阵 映射到另一个矩阵的 函数 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵分析 矩阵分析 矩阵分析 （英语： matrix analysis ） 是一门研究矩阵及其代数性质的学科。这门学科研究的内容包括矩阵的运算（加法、 矩阵乘法 等）、 矩阵函数 、矩阵的特征值（特征值分解）等。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵分裂 矩阵分裂 数值线性代数 中， 矩阵分裂 （ matrix splitting ）是一种将给定 矩阵 表为多个矩阵和或差的表示。很多 迭代法 （如解 微分方程 组的）都依赖于直接求解比 三对角矩阵 更一般的矩阵的方程，若将其分裂，通常可以更高效地求解。这项技术由Richard S. Varga（1960）发明。 [ 1 ] ^ Varga (1960) This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵分解 矩阵分解 矩阵分解 （ decomposition , factorization ）是将一个 矩阵 拆解为数个矩阵的 乘积 的运算。其依使用目的的不同，可分为几类。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵图法 矩阵图法 矩阵图法 （英文： Matrix Diagram ）是 新的七种品质控制工具 之一，通常用于分析两组或者多组资讯之间的关联、关联的强度、以及互相如何影响的一种质量管理工具。矩阵图法有多种形式，例如L型、T型、Y型、C型、X型和屋顶形。 [ 1 ] ^ 矩陣圖法 - MBA智库百科 . wiki.mbalib.com. [ 2024-03-03 ] .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵多项式 矩阵多项式 提示 ：此条目的主题不是 多项式矩阵 。 矩阵多项式 是 数学 中 矩阵论 里的概念，指由 方块矩阵 作为不定元的 多项式 ，或由方块矩阵作为 变量 的 多项式函数 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵对数 矩阵对数 在 数学 中， 矩阵的对数 是找到另一 矩阵 ，使其 矩阵指数 等于某个矩阵的运算。这是 对数 的推广，也是 矩阵指数 的逆运算。不是所有的矩阵都有矩阵对数，矩阵也可能有多于一个矩阵对数。对数矩阵的研究源于 李群 ，因为如果一个矩阵存在矩阵对数，那么这个矩阵对数是李代数向量空间的对应元素。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵差分方程 矩阵差分方程 矩阵差分方程 是一种 差分方程 ，其中某时刻的变量向量（或矩阵）与之前时刻的值通过矩阵相关。 [ 1 ] [ 2 ] 方程的 阶 是变量向量任意两个指示值之间的最大时差。例如 x t = A x t − 1 + B x t − 2 {\displaystyle \mathbf {x} _{t}=\mathbf {Ax} _{t-1}+\mathbf {Bx} _{t-2}} 是二阶矩阵差分方程，其中 x 是 n × 1 变量向量， A 、 B 是 n × n 矩阵。该方程齐次，因为方程末尾没有常数项向量。同一个方程也可写成 x t + 2 = A x t + 1 + B x t {\displaystyle \mathbf {x} _{t+2}=\mathbf {Ax} _{t+1}+\mathbf {Bx} _{t}} 或 x n = A x n − 1 + B x n − 2 {\displaystyle \mathbf {x} _{n}=\mathbf {Ax} _{n-1}+\mathbf {Bx} _{n-2}} 最常见的矩阵差分方程都是一阶的。 ^ Cull, Paul; Flahive, Mary; Robson, Robbie. Difference Equations: From Rabbits to Chaos. Springer. 2005. ch. 7. ISBN  0-387-23234-6.   ^ Chiang, Alpha C. Fundamental Methods of Mathematical Economics 3rd. McGraw-Hill. 1984: 608–612 . ISBN  9780070107809.   含有内容需登入查看的页面 (link) This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵微分方程 矩阵微分方程 微分方程 是变量的未知函数的数学方程，将函数值与不同阶导数联系起来。 矩阵微分方程 包含多个函数，以向量形式堆叠在一起，并由一个矩阵将它们与导数联系起来。 例如，一阶矩阵 常微分方程 为 x ˙ ( t ) = A ( t ) x ( t ) {\displaystyle \mathbf {\dot {x}} (t)=\mathbf {A} (t)\mathbf {x} (t)} 其中 x ( t ) {\displaystyle \mathbf {x} (t)} 是基变量 t {\displaystyle t} 的函数的 n × 1 {\displaystyle n\times 1} 向量， x ˙ ( t ) {\displaystyle \mathbf {\dot {x}} (t)} 是函数的一阶导， A ( t ) {\displaystyle \mathbf {A} (t)} 是 n × n {\displaystyle n\times n} 系数矩阵。 若 A {\displaystyle \mathbf {A} } 为常数且有 n 个 线性无关 的特征向量，微分方程有如下一般解： x ( t ) = c 1 e λ 1 t u 1 + c 2 e λ 2 t u 2 + ⋯ + c n e λ n t u n   , {\displaystyle \mathbf {x} (t)=c_{1}e^{\lambda _{1}t}\mathbf {u} _{1}+c_{2}e^{\lambda _{2}t}\mathbf {u} _{2}+\cdots +c_{n}e^{\lambda _{n}t}\mathbf {u} _{n}~,} 其中 λ 1 , λ 2 , …, λ n 是 A 的特征值， u 1 , u 2 , …, u n 是 A 相应的特征向量； c 1 , c 2 , …, c n 为常数。 更一般地说，若 A ( t ) {\displaystyle \mathbf {A} (t)} 等于其积分 ∫ a t A ( s ) d s {\displaystyle \int _{a}^{t}\mathbf {A} (s)ds} ，则 马格努斯展开 降为前导阶，微分方程的一般解是 x ( t ) = e ∫ a t A ( s ) d s c   , {\displaystyle \mathbf {x} (t)=e^{\int _{a}^{t}\mathbf {A} (s)ds}\mathbf {c} ~,} 其中 c {\displaystyle \mathbf {c} } 是 n × 1 {\displaystyle n\times 1} 常向量。 通过使用 哈密尔顿–凯莱定理 和类 范德蒙矩阵 ，这种形式化的 矩阵指数 解可简化为一种简单的形式。 [ 1 ] 下面，我们将用普策算法（Putzer's algorithm）来展示这一方法。 [ 2 ] ^ Moya-Cessa, H.; Soto-Eguibar, F. Differential Equations: An Operational Approach. New Jersey: Rinton Press. 2011. ISBN  978-1-58949-060-4.   ^ Putzer, E. J. Avoiding the Jordan Canonical Form in the Discussion of Linear Systems with Constan
2 ] ^ Moya-Cessa, H.; Soto-Eguibar, F. Differential Equations: An Operational Approach. New Jersey: Rinton Press. 2011. ISBN  978-1-58949-060-4.   ^ Putzer, E. J. Avoiding the Jordan Canonical Form in the Discussion of Linear Systems with Constant Coefficients . The American Mathematical Monthly. 1966, 73 (1): 2–7. JSTOR 2313914 . doi:10.1080/00029890.1966.11970714 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵微积分 矩阵微积分 在 数学 中， 矩阵微积分 是 多元微积分 的一种特殊表达，尤其是在 矩阵 空间上进行讨论的时候。它把单个函数对多个变量或者多元函数对单个变量的 偏导数 写成向量和矩阵的形式，使其可以被当成一个整体被处理。这使得要在多元函数寻找最大或最小值，又或是要为 微分方程 系统寻解的过程大幅简化。这里我们主要使用 统计学 和 工程学 中的惯用记法，而张量下标记法更常用于 物理学 中。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵指数 矩阵指数 矩阵指数 （matrix exponential）是 方块矩阵 的一种 矩阵函数 ，与 指数函数 类似。矩阵指数给出了矩阵 李代数 与对应的 李群 之间的关系。 设 X 为 n × n 的 实数 或 复数 矩阵 。 X 的指数，用 e X 或exp( X )来表示，是由以下 幂级数 所给出的 n × n 矩阵： e X = ∑ k = 0 ∞ 1 k ! X k {\displaystyle e^{X}=\sum _{k=0}^{\infty }{1 \over k!}X^{k}} 以上的级数总是收敛的，因此 X 的指数是定义良好的。注意，如果 X 是1×1的矩阵，则 X 的矩阵指数就是由 X 的元素的指数所组成的1×1矩阵。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵树定理 矩阵树定理 在 图论 中， 矩阵树定理 （matrix tree theorem）或 基尔霍夫定理 （Kirchhoff theorem）是指 图 的 生成树 数量等于 调和矩阵 的 余子式 （所以可以在 多项式时间 内计算）。 若 G 有 n 个 顶点 ， λ 1 ,  λ 2 , ...,  λ n -1 是 拉普拉斯矩阵 的非零 特征值 ，则 t ( G ) = 1 n λ 1 λ 2 ⋯ λ n − 1 . {\displaystyle t(G)={\frac {1}{n}}\lambda _{1}\lambda _{2}\cdots \lambda _{n-1}.} 这个定理以 古斯塔夫·基尔霍夫 名字命名。 这也是凯莱公式的推广（若图是 完全图 ）。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵正态分布 矩阵正态分布 矩阵常态分配（ matrix normal distribution ） 是一种 几率分布 ，属于常态分配的之一。 几率密度函数 相对于随机矩阵（random matrix） X ( n  ×  p ) 表达如下的矩阵常态分配方式 p ( X | M , Ω , Σ ) = ( 2 π ) − n p / 2 | Ω | − p / 2 | Σ | − n / 2 exp ⁡ ( − 1 2 tr [ Ω − 1 ( X − M ) Σ − 1 ( X − M ) T ] ) . {\displaystyle p(\mathbf {X} |\mathbf {M} ,{\boldsymbol {\Omega }},{\boldsymbol {\Sigma }})=(2\pi )^{-np/2}|{\boldsymbol {\Omega }}|^{-p/2}|{\boldsymbol {\Sigma }}|^{-n/2}\exp \left(-{\frac {1}{2}}{\mbox{tr}}\left[{\boldsymbol {\Omega }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} ){\boldsymbol {\Sigma }}^{-1}(\mathbf {X} -\mathbf {M} )^{T}\right]\right).} 概率分布 （ 列表 ） 离散单变量 有限支集 本福特定律 伯努利分布 Β-二项式分布 二项式分布 categorical 超几何分布 negative Poisson binomial Rademacher 孤子分布 离散型均匀分布 齐夫定律 Zipf–Mandelbrot 无限支集 beta negative binomial Borel Conway–Maxwell–Poisson discrete phase-type Delaporte extended negative binomial Flory–Schulz Gauss–Kuzmin 几何分布 对数分布 mixed Poisson 负二项分布 Panjer parabolic fractal 卜瓦松分布 Skellam Yule–Simon zeta 连续单变量 紧支集 arcsine ARGUS Balding–Nichols Bates Β分布 beta rectangular continuous Bernoulli 欧文–贺尔分布 Kumaraswamy logit-normal noncentral beta PERT raised cosine reciprocal 三角形分布 U-quadratic 连续型均匀分布 维格纳半圆分布 半无限区间支集 Benini Benktander 1st kind Benktander 2nd kind beta prime Burr chi 卡方分布 noncentral inverse scaled Dagum Davis 爱尔朗分布 hyper 指数分布 亚指数分布 logarithmic F-分布 noncentral folded normal Fréchet 伽玛分布 generalized inverse gamma/Gompertz Gompertz shifted half-logistic half-normal Hotelling's T -squared 逆高斯分布 广义逆高斯分布 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 Lévy log-Cauchy log-Laplace log-lo
d Dagum Davis 爱尔朗分布 hyper 指数分布 亚指数分布 logarithmic F-分布 noncentral folded normal Fréchet 伽玛分布 generalized inverse gamma/Gompertz Gompertz shifted half-logistic half-normal Hotelling's T -squared 逆高斯分布 广义逆高斯分布 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 Lévy log-Cauchy log-Laplace log-logistic 对数正态分布 log-t Lomax matrix-exponential 麦克斯韦-玻尔兹曼分布 Maxwell–Jüttner Mittag-Leffler Nakagami 帕累托分布 phase-type Poly-Weibull 瑞利分布 relativistic Breit–Wigner 莱斯分布 truncated normal type-2 Gumbel 韦伯分布 discrete Wilks's lambda 无限区间支集 柯西分布 exponential power 费雪z分布 Kaniadakis κ-Gaussian Gaussian q generalized normal generalized hyperbolic geometric stable 耿贝尔分布 Holtsmark hyperbolic secant Johnson's S U 朗道分布 拉普拉斯分布 asymmetric logistic noncentral t 正态分布 normal-inverse Gaussian skew normal slash 稳定分布 司徒顿t分布 Tracy–Widom variance-gamma 福格特函数 可变类型支集 generalized chi-squared generalized extreme value generalized Pareto Marchenko–Pastur Kaniadakis κ -exponential Kaniadakis κ -Gamma Kaniadakis κ -Weibull Kaniadakis κ -Logistic Kaniadakis κ -Erlangl q -exponential q -Gaussian q -Weibull shifted log-logistic Tukey lambda 混合单变量 连续离散 修正高斯分布 联合分布 Discrete: Ewens multinomial Dirichlet negative Continuous: 狄利克雷分布 generalized multivariate Laplace 多元正态分布 multivariate stable multivariate t normal-gamma inverse 随机矩阵 LKJ matrix t matrix gamma inverse matrix gamma 威沙特分布 normal 逆威沙特分布 normal-inverse 定向统计 循环单变量 定向统计 圆均匀分布 univariate von Mises wrapped normal wrapped Cauchy wrapped exponential wrapped asymmetric Laplace wrapped Lévy 球形双变量 Kent 环形双变量 bivariate von Mises 多变量 von Mises–Fisher Bin
gamma inverse matrix gamma 威沙特分布 normal 逆威沙特分布 normal-inverse 定向统计 循环单变量 定向统计 圆均匀分布 univariate von Mises wrapped normal wrapped Cauchy wrapped exponential wrapped asymmetric Laplace wrapped Lévy 球形双变量 Kent 环形双变量 bivariate von Mises 多变量 von Mises–Fisher Bingham 退化分布 和 奇异分布 退化 狄拉克δ函数 奇异 康托尔分布 其它 Circular 复合泊松分布 elliptical exponential natural exponential location–scale Maximum entropy Mixture Pearson Tweedie Wrapped 分类 维基共享 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵环 矩阵环 矩阵环 就是考虑 矩阵 在 环 R 下经由 矩阵加法 和 矩阵乘法 形成的环，从环 R 中的元素组成的 n × n 方阵 形成的矩阵环记作M n ( R )，某些无限阶矩阵也可以组成无限 矩阵环 ，任何矩阵环的子环也都是矩阵环。如 R ​​是一个交换环，则矩阵环M n ( R )是一个 结合代数 ，被称为矩阵代数。在这种情况下，如果 M 是一个矩阵， r ∈ R ，那么矩阵 Mr 也是矩阵，其矩阵元为 M 的矩阵元乘 r 。 这篇文章假设 R 是可结合环且单位1≠0（单位1=0的只有 零环 )，虽然没有 单位 也可以形成矩阵环。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵的平方根 矩阵的平方根 在 数学 中， 矩阵 的平方根 是算术中的 平方根 概念的推广。对一个矩阵 A ，如果矩阵 B 满足 B ⋅ B = A {\displaystyle B\cdot B=A} 那么矩阵 B 就是 A 的一个平方根。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵的谱 矩阵的谱 矩阵的谱 （Spectrum of a matrix）是一个 数学 术语，指一个 矩阵 的 特征值 的 集合 。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 一般地，若 T : V → V {\displaystyle T\colon V\to V} 是有限维向量空间 V {\displaystyle V} 上的线性变换，则它的频谱为一系列标量 λ {\displaystyle \lambda } 的集合，满足矩阵 T − λ I {\displaystyle T-\lambda I} 不可逆。矩阵特征值之积等于矩阵的 行列式 ，而特征值之和等于矩阵的 迹 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。以此观点，可以定义奇异方阵的 伪行列式 为其非零特征值的乘积（计算 多元正态分布 的密度会需要此数值）。 在许多应用中（例如 PageRank ），会关注特征值绝对值最大的值。有些应用则会关注特征值绝对值最小的值。不过一般而言，矩阵的谱可以提供有关矩阵的一些资讯。 ^ Golub & Van Loan (1996 ，第310页) ^ Kreyszig (1972 ，第273页) ^ Nering (1970 ，第270页) ^ Golub & Van Loan (1996 ，第310页) ^ Herstein (1964 ，第271–272页) ^ Nering (1970 ，第115–116页) This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵群 矩阵群 在 数学 中，一个 矩阵群 （ matrix group ） G 由某个 域 K （通常为了方便是固定的）上 可逆 方块矩阵 组成，群运算分别为 矩阵乘法 与矩阵乘法的逆运算。更一般地，我们可考虑一个 交换环 R 上的 n × n 矩阵（矩阵的大小限制为有限，因为任何群可表示为任何域上一个无限矩阵群）。 线性群 （ linear group ）是同构于一个域 K 上矩阵群的抽象群，换句话说，在 K 上有一个忠实有限维 表示 。 任何 有限群 是线性的，因为利用 凯莱定理 可以实现为 置换矩阵 。在无限群中，线性群组成有趣且易于处理的一类。非线性群的例子包括所有“足够大”群；例如一个无限集合的无限对称群。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵运算处理器 矩阵运算处理器 矩阵运算处理器 是通过 硬件 来进行 矩阵 运算的 芯片 。 浮点运算器 使 计算机 的性能大大提高。随着计算机应用领域的发展，矩阵运算的需求越来越大。比如， 三维图形 处理、 数学 研究等。现阶段矩阵运算都是由 软件 实现，如 Matlab 等数学软件。矩阵运算器一旦普及，将使计算机的矩阵运算性能得到 几何级数 的提高。 相关信息： 整数运算器 浮点运算器 IEEE This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩阵还原 矩阵还原 矩阵还原 是在只有部分观察值时填充矩阵缺失的条目的任务。自然地，各种数据集都以矩阵形式表示。一个例子是电影评级矩阵，如Netflix问题所示：给定一个评级矩阵，其中如果客户 i {\displaystyle i} 看过电影 j {\displaystyle j} 那么数据点 ( i , j ) {\displaystyle (i,j)} 的值代表客户 i {\displaystyle i} 给电影 j {\displaystyle j} 的评分，否则会该处没有值，我们希望预测这种没有值的数据点，以便就接下来要看什么向客户提出好的建议。另一个示例是术语文档矩阵：文档集合中使用的单词频率可以表示为矩阵，其中每个数据点对应于相关术语出现在指定文档中的次数。 对还原后矩阵中 的自由度 数没有任何限制，这个问题是不确定的，因为可以为隐藏的数据点分配任意值。因此，我们需要对矩阵进行一些假设来创建一个 适定问题 ，比如假设它具有最大行列式，是正定的，或者是低秩的。 例如，可以假设矩阵具有低秩结构，接下来试图找到最低 秩 的矩阵，或者，如果还原后的矩阵的秩是已知的，那么一个 秩 -r的矩阵会与已知数据点匹配。该图显示，可以在零错误（右侧）的条件下还原部分显示的秩1矩阵（左侧），因为所有缺少数据点的行都应与第三行相同。在Netflix问题的情况下，由于用户偏好通常可以通过少数因素来描述，例如电影类型和发行时间，因此评分矩阵会是低秩的。其他应用包括计算机成像，需要重建图像中丢失的像素，从局部距离信息中检测传感器在网络中的全局位置，以及 多类学习 。矩阵完成问题通常是 NP-难问题 ，但是在其他假设下，有一些有效的算法可以以很高的概率实现精确的重构。 从统计学习的角度来看，矩阵还原问题是矩阵正则化的一种应用，矩阵正则化是向量 正则化 的推广。例如，在低秩矩阵还原问题中，可以应用核范数形式的正则化惩罚 R ( X ) = λ ‖ X ‖ ∗ {\displaystyle R(X)=\lambda \|X\|_{*}} This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩陣乘法 矩阵乘法 “横向的一条线（row）”的各地常用名称 中国大陆 行 台湾 列 “纵向的一条线（column）”的各地常用名称 中国大陆 列 台湾 行 数学 中， 矩阵乘法 （英语： matrix multiplication ）是一种根据两个 矩阵 得到第三个矩阵的 二元运算 ，第三个矩阵即前两者的乘积，称为 矩阵积 （英语： matrix product ）。设 A {\displaystyle A} 是 n × m {\displaystyle n\times m} 的矩阵， B {\displaystyle B} 是 m × p {\displaystyle m\times p} 的矩阵，则它们的矩阵积 A B {\displaystyle AB} 是 n × p {\displaystyle n\times p} 的矩阵。 A {\displaystyle A} 中每一行的 m {\displaystyle m} 个元素都与 B {\displaystyle B} 中对应列的 m {\displaystyle m} 个元素对应相乘，这些乘积的和就是 A B {\displaystyle AB} 中的一个元素。 矩阵可以用来表示 线性映射 ，矩阵积则可以用来表示线性映射的 复合 。因此，矩阵乘法是 线性代数 的基础工具，不仅在数学中有大量应用，在 应用数学 、 物理学 、 工程学 等领域也有广泛使用。 [ 1 ] [ 2 ] ^ Lerner, R. G.; Trigg, G. L. Encyclopaedia of Physics 2nd. VHC publishers. 1991. ISBN  3-527-26954-1 （英语） .   ^ Parker, C. B. McGraw Hill Encyclopaedia of Physics 2nd. 1994. ISBN  0-07-051400-3 （英语） .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
矩陣力學 矩阵力学 系列条目 量子力学 i ℏ ∂ ∂ t | ψ ( t ) ⟩ = H ^ | ψ ( t ) ⟩ {\displaystyle i\hbar {\frac {\partial }{\partial t}}|\psi (t)\rangle ={\hat {H}}|\psi (t)\rangle } 薛定谔方程 入门 术语 历史 背景 经典力学 旧量子论 狄拉克符号 哈密顿算符 干涉 基本原理 互补 退相干 纠缠 能级 测量 非局域性 量子数 量子态 态叠加原理 对称性 量子隧穿效应 不确定性 波函数 波函数坍缩 实验 贝尔定理的实验验证 戴维森-革末实验 双缝实验 伊利泽-威德曼炸弹测试问题 弗兰克-赫兹实验 Leggett-Garg不平等现象 马赫-曾德尔干涉仪 波普尔实验 量子擦除实验 延迟选择 薛定谔猫 施特恩-格拉赫实验 惠勒延迟选择实验 表述 概览 海森堡绘景 相互作用绘景 相空间表述 薛定谔绘景 路径积分表述 方程 狄拉克方程 克莱因-戈尔登方程 泡利方程 里德伯公式 薛定谔方程 诠释 概览 量子贝叶斯主义 一致性历史 哥本哈根诠释 德布罗意-玻姆理论 系综诠释 隐变量理论 局部隐变量 多世界诠释 客观坍缩理论 量子逻辑 关系性量子力学 交易诠释 高阶 相对论量子力学 量子场论 量子信息科学 量子计算 量子混沌 密度矩阵 散射理论 量子统计力学 量子机器学习 科学家 阿哈罗诺夫 贝尔 贝特 布莱克特 布洛赫 玻姆 玻尔 玻恩 玻色 德布罗意 康普顿 狄拉克 戴维孙 德拜 埃伦费斯特 爱因斯坦 艾弗雷特三世 福克 费米 费曼 格劳伯 古茨威勒 海森堡 希尔伯特 约尔旦 克喇末 泡利 兰姆 朗道 劳厄 莫塞莱 密立根 昂内斯 普朗克 拉比 拉曼 里德伯 薛定谔 米歇尔·西蒙斯 索末菲 冯·诺伊曼 外尔 维恩 维格纳 塞曼 蔡林格 矩阵力学 是 量子力学 其中一种的表述形式，它是由 海森堡 、 玻恩 和 约尔当 （P. Jordan）于1925年完成的。矩阵力学的思想出发点是针对 玻尔模型 中许多观点，诸如 电子 的 轨道 、 频率 等，都不是可以直接观察的。反之，在实验中经常接触到的是光谱线的频率、强度、偏极化，以及 能级 。 海森堡 计划创造一个理论，只是用光谱线的频率、强度、偏极化等观念。他的做法是受到 爱因斯坦 在 相对论 中对时间、空间作“操作定义”分析的影响 [ 1 ] 。 一般来说，基于 薛定谔方程 的 线性代数 形式，矩阵力学会将 哈密顿量 表述为 矩阵 ，能量则为 特征值 。物理学家也可以从分析哈密顿矩阵而提取有关 能级 、 量子数 等信息，为 原子物理 等特定领域提供了一种研究途径 [ 2 ] 。 ^ Herbert S. Green (1965). Matrix mechanics (P. Noordhoff Ltd, Groningen, Netherlands) ASIN : B0006BMIP8. ^ Fan, Castaly; Zamick, Larry. Matrix model: Emergence of a quantum number in the strong coupling regime. International Journal of Modern Physics E. 2021-07, 30 (07): 2150059. doi:10.1142/S0218301321500592 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under