矩陣表示的實平面線性映射密度與邊界基礎 · 脈衝 R03
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batch-20261012-advance-20261016-r03-linear-transformation-foundations · 2026-10-12 · 100 題
1. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[0, 0], [0, 0]]、v=[0, 0]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
2. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 2], [3, 4]]、v=[0, 0]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([1, 3], [2, 4], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([1, 3], [2, 4], [0, 0], [0, 0])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
3. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-10, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-10, 2], [1, -1], [-11, 3], [-11, 3])
有限結構核對=([-10, 2], [1, -1], [-11, 3], [-11, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
4. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-9, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-9, 2], [1, -1], [-10, 3], [-10, 3])
有限結構核對=([-9, 2], [1, -1], [-10, 3], [-10, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
5. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-8, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-8, 2], [1, -1], [-9, 3], [-9, 3])
有限結構核對=([-8, 2], [1, -1], [-9, 3], [-9, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
6. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-7, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([-7, 2], [1, -1], [-8, 3], [-8, 3])
有限結構核對=([-7, 2], [1, -1], [-8, 3], [-8, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
7. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-6, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-6, 2], [1, -1], [-7, 3], [-7, 3])
有限結構核對=([-6, 2], [1, -1], [-7, 3], [-7, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
8. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-5, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-5, 2], [1, -1], [-6, 3], [-6, 3])
有限結構核對=([-5, 2], [1, -1], [-6, 3], [-6, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
9. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-4, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([-4, 2], [1, -1], [-5, 3], [-5, 3])
有限結構核對=([-4, 2], [1, -1], [-5, 3], [-5, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
10. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-3, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
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([-3, 2], [1, -1], [-4, 3], [-4, 3])
有限結構核對=([-3, 2], [1, -1], [-4, 3], [-4, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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11. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-2, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([-2, 2], [1, -1], [-3, 3], [-3, 3])
有限結構核對=([-2, 2], [1, -1], [-3, 3], [-3, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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12. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-1, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([-1, 2], [1, -1], [-2, 3], [-2, 3])
有限結構核對=([-1, 2], [1, -1], [-2, 3], [-2, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
13. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[0, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([0, 2], [1, -1], [-1, 3], [-1, 3])
有限結構核對=([0, 2], [1, -1], [-1, 3], [-1, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
14. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([1, 2], [1, -1], [0, 3], [0, 3])
有限結構核對=([1, 2], [1, -1], [0, 3], [0, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
15. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[2, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([2, 2], [1, -1], [1, 3], [1, 3])
有限結構核對=([2, 2], [1, -1], [1, 3], [1, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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16. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[3, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([3, 2], [1, -1], [2, 3], [2, 3])
有限結構核對=([3, 2], [1, -1], [2, 3], [2, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
17. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[4, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([4, 2], [1, -1], [3, 3], [3, 3])
有限結構核對=([4, 2], [1, -1], [3, 3], [3, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
18. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[5, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([5, 2], [1, -1], [4, 3], [4, 3])
有限結構核對=([5, 2], [1, -1], [4, 3], [4, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
19. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[6, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([6, 2], [1, -1], [5, 3], [5, 3])
有限結構核對=([6, 2], [1, -1], [5, 3], [5, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
20. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[7, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([7, 2], [1, -1], [6, 3], [6, 3])
有限結構核對=([7, 2], [1, -1], [6, 3], [6, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
21. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[8, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([8, 2], [1, -1], [7, 3], [7, 3])
有限結構核對=([8, 2], [1, -1], [7, 3], [7, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
22. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[9, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([9, 2], [1, -1], [8, 3], [8, 3])
有限結構核對=([9, 2], [1, -1], [8, 3], [8, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
23. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[10, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([10, 2], [1, -1], [9, 3], [9, 3])
有限結構核對=([10, 2], [1, -1], [9, 3], [9, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
24. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[11, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([11, 2], [1, -1], [10, 3], [10, 3])
有限結構核對=([11, 2], [1, -1], [10, 3], [10, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
25. 基底像與列向量重建
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[12, 1], [2, -1]]、v=[1, -1]。依序求 (第一列向量M*e1, 第二列向量M*e2, Mv, v1*column1+v2*column2)。
查看答案與解釋
([12, 2], [1, -1], [11, 3], [11, 3])
有限結構核對=([12, 2], [1, -1], [11, 3], [11, 3])。讀出兩個基底像,再以給定分量組合;另按行乘列求Mv。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-basis-column-reconstruction · candidate
26. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[0, 0], [0, 0]]、u=[0, 0]、v=[0, 0]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
27. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 1]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([1, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 1], [0, 0])
有限結構核對=([1, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 1], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
28. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-10, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-10, 0], [1, 2], [-9, 2], [-9, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-10, 0], [1, 2], [-9, 2], [-9, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
29. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-9, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-9, 0], [1, 2], [-8, 2], [-8, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-9, 0], [1, 2], [-8, 2], [-8, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
30. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-8, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-8, 0], [1, 2], [-7, 2], [-7, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-8, 0], [1, 2], [-7, 2], [-7, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
31. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-7, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-7, 0], [1, 2], [-6, 2], [-6, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-7, 0], [1, 2], [-6, 2], [-6, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
32. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-6, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-6, 0], [1, 2], [-5, 2], [-5, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-6, 0], [1, 2], [-5, 2], [-5, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
33. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-5, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-5, 0], [1, 2], [-4, 2], [-4, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-5, 0], [1, 2], [-4, 2], [-4, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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34. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-4, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-4, 0], [1, 2], [-3, 2], [-3, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-4, 0], [1, 2], [-3, 2], [-3, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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35. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-3, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-3, 0], [1, 2], [-2, 2], [-2, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-3, 0], [1, 2], [-2, 2], [-2, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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36. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-2, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-2, 0], [1, 2], [-1, 2], [-1, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-2, 0], [1, 2], [-1, 2], [-1, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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37. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[-1, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-1, 0], [1, 2], [0, 2], [0, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-1, 0], [1, 2], [0, 2], [0, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
38. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[0, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([0, 0], [1, 2], [1, 2], [1, 2], [0, 0])
有限結構核對=([0, 0], [1, 2], [1, 2], [1, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
39. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([1, 0], [1, 2], [2, 2], [2, 2], [0, 0])
有限結構核對=([1, 0], [1, 2], [2, 2], [2, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
40. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[2, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([2, 0], [1, 2], [3, 2], [3, 2], [0, 0])
有限結構核對=([2, 0], [1, 2], [3, 2], [3, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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41. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[3, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([3, 0], [1, 2], [4, 2], [4, 2], [0, 0])
有限結構核對=([3, 0], [1, 2], [4, 2], [4, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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42. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[4, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([4, 0], [1, 2], [5, 2], [5, 2], [0, 0])
有限結構核對=([4, 0], [1, 2], [5, 2], [5, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
43. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[5, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([5, 0], [1, 2], [6, 2], [6, 2], [0, 0])
有限結構核對=([5, 0], [1, 2], [6, 2], [6, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
44. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[6, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([6, 0], [1, 2], [7, 2], [7, 2], [0, 0])
有限結構核對=([6, 0], [1, 2], [7, 2], [7, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
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45. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[7, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([7, 0], [1, 2], [8, 2], [8, 2], [0, 0])
有限結構核對=([7, 0], [1, 2], [8, 2], [8, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
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46. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[8, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([8, 0], [1, 2], [9, 2], [9, 2], [0, 0])
有限結構核對=([8, 0], [1, 2], [9, 2], [9, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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47. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[9, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([9, 0], [1, 2], [10, 2], [10, 2], [0, 0])
有限結構核對=([9, 0], [1, 2], [10, 2], [10, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
48. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[10, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([10, 0], [1, 2], [11, 2], [11, 2], [0, 0])
有限結構核對=([10, 0], [1, 2], [11, 2], [11, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
49. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[11, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([11, 0], [1, 2], [12, 2], [12, 2], [0, 0])
有限結構核對=([11, 0], [1, 2], [12, 2], [12, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
50. 矩陣映射的加法兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[12, 1], [0, 2]]、u=[1, 0]、v=[0, 1]。求 (Mu, Mv, M(u+v), Mu+Mv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([12, 0], [1, 2], [13, 2], [13, 2], [0, 0])
有限結構核對=([12, 0], [1, 2], [13, 2], [13, 2], [0, 0])。先後兩種求值都逐分量計算,核明示矩陣模型的實際殘差。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-additivity-values · candidate
51. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[0, 0], [0, 0]]、v=[0, 0]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
52. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 1]]、v=[1, -1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([1, -1], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([1, -1], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
53. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-10, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-10, 2], [-10, 2], [-10, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-10, 2], [-10, 2], [-10, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
54. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-9, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-9, 2], [9, -2], [9, -2], [0, 0])
有限結構核對=([-9, 2], [9, -2], [9, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
55. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-8, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-8, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([-8, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
56. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-7, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-7, 2], [-7, 2], [-7, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-7, 2], [-7, 2], [-7, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
57. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-6, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-6, 2], [6, -2], [6, -2], [0, 0])
有限結構核對=([-6, 2], [6, -2], [6, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
58. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-5, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-5, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([-5, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
59. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-4, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-4, 2], [-4, 2], [-4, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-4, 2], [-4, 2], [-4, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
60. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-3, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-3, 2], [3, -2], [3, -2], [0, 0])
有限結構核對=([-3, 2], [3, -2], [3, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
61. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-2, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-2, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([-2, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
62. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-1, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([-1, 2], [-1, 2], [-1, 2], [0, 0])
有限結構核對=([-1, 2], [-1, 2], [-1, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
63. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[0, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([0, 2], [0, -2], [0, -2], [0, 0])
有限結構核對=([0, 2], [0, -2], [0, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
64. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[1, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([1, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([1, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
65. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[2, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([2, 2], [2, 2], [2, 2], [0, 0])
有限結構核對=([2, 2], [2, 2], [2, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
66. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[3, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([3, 2], [-3, -2], [-3, -2], [0, 0])
有限結構核對=([3, 2], [-3, -2], [-3, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
67. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[4, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([4, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([4, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
68. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[5, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([5, 2], [5, 2], [5, 2], [0, 0])
有限結構核對=([5, 2], [5, 2], [5, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
69. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[6, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([6, 2], [-6, -2], [-6, -2], [0, 0])
有限結構核對=([6, 2], [-6, -2], [-6, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
70. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[7, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([7, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([7, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
71. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[8, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([8, 2], [8, 2], [8, 2], [0, 0])
有限結構核對=([8, 2], [8, 2], [8, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
72. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[9, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([9, 2], [-9, -2], [-9, -2], [0, 0])
有限結構核對=([9, 2], [-9, -2], [-9, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
73. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[10, 1]、c=0。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([10, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])
有限結構核對=([10, 2], [0, 0], [0, 0], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
74. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[11, 1]、c=1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([11, 2], [11, 2], [11, 2], [0, 0])
有限結構核對=([11, 2], [11, 2], [11, 2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
75. 矩陣映射的純量兩側值
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[12, 1]、c=-1。求 (Mv, M(cv), cMv, 後兩側之差)。
查看答案與解釋
([12, 2], [-12, -2], [-12, -2], [0, 0])
有限結構核對=([12, 2], [-12, -2], [-12, -2], [0, 0])。一條路先縮放輸入,一條路先映射;兩路以BigInt核分量。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-scalar-values · candidate
76. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[0, 0], [0, 0]]、v=[0, 0]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([0, 0], [0, 0], [0, 0], 是)
有限結構核對=([0, 0], [0, 0], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
77. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[0, 0], [0, 0]]、v=[99, 1]、b=[1, -1]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([0, 0], [1, -1], [1, -1], 否)
有限結構核對=([0, 0], [1, -1], [1, -1], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
78. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-10, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-10, 2], [-10, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([-10, 2], [-10, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
79. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-9, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-9, 2], [-8, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([-9, 2], [-8, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
80. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-8, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-8, 2], [-8, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([-8, 2], [-8, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
81. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-7, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-7, 2], [-6, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([-7, 2], [-6, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
82. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-6, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-6, 2], [-6, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([-6, 2], [-6, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
83. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-5, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-5, 2], [-4, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([-5, 2], [-4, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
84. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-4, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-4, 2], [-4, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([-4, 2], [-4, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
85. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-3, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-3, 2], [-2, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([-3, 2], [-2, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
86. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-2, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-2, 2], [-2, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([-2, 2], [-2, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
87. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[-1, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([-1, 2], [0, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([-1, 2], [0, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
88. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[0, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([0, 2], [0, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([0, 2], [0, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
89. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[1, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([1, 2], [2, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([1, 2], [2, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
90. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[2, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([2, 2], [2, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([2, 2], [2, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
91. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[3, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([3, 2], [4, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([3, 2], [4, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
92. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[4, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([4, 2], [4, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([4, 2], [4, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
93. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[5, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([5, 2], [6, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([5, 2], [6, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
94. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[6, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([6, 2], [6, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([6, 2], [6, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
95. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[7, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([7, 2], [8, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([7, 2], [8, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
96. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[8, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([8, 2], [8, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([8, 2], [8, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
97. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[9, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([9, 2], [10, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([9, 2], [10, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
本題逐步詳解(AI 二次覆核)
矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
98. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[10, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
查看答案與解釋
([10, 2], [10, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([10, 2], [10, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
99. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[11, 1]、b=[1, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
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([11, 2], [12, 2], [1, 0], 否)
有限結構核對=([11, 2], [12, 2], [1, 0], 否)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
100. 仿射模型的零點阻擋
R²到R²列向量,明示2×2矩陣模型。宣告全R²的F(v)=Mv+b,M=[[1, 0], [0, 2]]、v=[12, 1]、b=[0, 0]。求 (Mv, Mv+b, F(0)=b, 此明示仿射模型為線性資格)。
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([12, 2], [12, 2], [0, 0], 是)
有限結構核對=([12, 2], [12, 2], [0, 0], 是)。零點像就是b;依此已宣告的矩陣仿射模型核b是否兩分量皆零。有限精確核對不是一般形式證明。有限測值不是任意函數線性證明,零映射可以線性。
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矩陣表示的實平面線性映射 · qf-density16-linear-affine-zero-obstruction · candidate
原始題目 JSONL · 驗收報告