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[单选题]

按照虚数单位i的定义,方程X^2+1=0的解为()。

A.i

B.i或-i

C.-i

D.√-i

答案
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更多“按照虚数单位i的定义,方程X^2+1=0的解为()。”相关的问题

第1题

已知复数x=1+i,i为虚数单位,则z2=()A.2iB.-2iC.2+2iD.2-2i

已知复数x=1+i,i为虚数单位,则z2=()

A.2i

B.-2i

C.2+2i

D.2-2i

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第2题

曲线y=x+e^x在x= 0处的切线方程是()。

A.y=2x-1

B.y=x^2-1

C.y=x^2+1

D.y=2x+ 1

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第3题

在方程(7.29) 的例子中, 假设我们定义outlf在妇女不属于劳动力范围时等于1, 否则等于0。(i) 如
在方程(7.29) 的例子中, 假设我们定义outlf在妇女不属于劳动力范围时等于1, 否则等于0。(i) 如

在方程(7.29) 的例子中, 假设我们定义outlf在妇女不属于劳动力范围时等于1, 否则等于0。

(i) 如果我们将out lf对式(7.29) 中所有自变量做回归, 截距和斜率的估计值会怎么样?(提示:inlf=1-outlf。将它代入总体方程inlf=β0+β1nwifeinc+β2educ+…并重新整理。)

(ii)截距和斜率的标准误会有什么变化?

(iii)R2会有什么变化?

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第4题

设f(x)为定义在(-I,I)内的奇函数,若f(x)在(0,I)内单调增加,证明f(x)在(-I,0)内也单调增加.
设f(x)为定义在(-I,I)内的奇函数,若f(x)在(0,I)内单调增加,证明f(x)在(-I,0)内也单调增加.

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第5题

i为虚数单位,则1+i2+i3的值为() A.1B.-1C.iD.-i

i为虚数单位,则1+i2+i3的值为()

A.1

B.-1

C.i

D.-i

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第6题

i为虚数单位,则(2—3i)(3+2i)=()A.12-13iB.-5iC.12+5iD.12-5i

i为虚数单位,则(2—3i)(3+2i)=()

A.12-13i

B.-5i

C.12+5i

D.12-5i

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第7题

设X,Y是两个相互统计独立的二元随机变量,其取“0”或“1”的概率为等概率分布。定义另一个二元随机

设X,Y是两个相互统计独立的二元随机变量,其取“0”或“1”的概率为

等概率分布。定义另一个二元随机变量Z,而且XYZ=(一般乘积),试计算:

(1)H(X),H(Y),H(Z);

(2)H(XY),H(XZ),H(YZ),H(XYZ);

(3)H(X|Y),H(X|Z),H(Y|Z),H(Z|X),H(Z|Y);

(4)H(X|YZ),H(Y|XZ),H(Z|XY);

(5)I(X;Y),I(X;Z),I(Y;Z);

(6)I(X;Y|Z),I(Y;X|Z),I(Z;X|Y),I(Z;Y|X);

(7)I(XY;Z),I(X;YZ),I(Y;XZ);

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第8题

设z=[sin(2π/3)+icos(2π/3)]2,i是虚数单位,则argz等于 () A.π/3B.2π/3D.4π/3 D.5π

设z=[sin(2π/3)+icos(2π/3)]2,i是虚数单位,则argz等于 ()

A.π/3

B.2π/3

D.4π/3

D.5π/3

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第9题

令Z[i]={a+bi|a,b∈Z},其中i为虚数单位,即i2=-1,那么Z[i]对于普通加法和乘法能否构成环?为什么?

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第10题

PageRank算法是基于网页链接分析对关键字匹配搜索结果进行处理的。它借鉴传统引文分析思想:当
网页甲有一个链接指向网页乙,就认为乙获得了甲对它贡献的分值,该值的多少取决于网页甲本身的重要程度,即网页甲的重要性越大,网页乙获得的贡献值就越高。由于网络中网页链接的相互指向,该分值的计算为一个迭代过程,最终网页根据所得分值进行检索排序。

互联网是一张有向图,每一个网页是图的一个顶点,网页间的每一个超链接是图的一个边,邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接,则by=1,否则为0。

记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程,与过去浏览过哪些页面无关,而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程,其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数,通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质,对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布,Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到,则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划,它链出的页面有τ个,于是页面i将它的PageRank值分成r份,分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值,即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到,平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。

已知一个N=6的网络如图4.8所示,求它的PageRank取值。

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