目录混杂的产生华为接口模式介绍三种模式之间比较华为思科在vlan思路上的差别vlan的配置思路总结实验混杂的产生世界只有一个，万物皆有其价值，我们的互联网也如此。众所周知，在思科设备二层设备中只有access和trunk，而华为多出一个混杂模式（hybrid），那么这是为什么呢？很简单，华为的混杂模式有两个意义第一，可以在不使用三层设备的情况下跨vlan通信和vlan控制访问，不过这些不同vlan
一：pvid与native vlan分别属于华为和思科交换里面的概念，虽然说法不同，但是本质都是缺省vlan缺省vlan默认为1，各个端口都有一个缺省的vlan，该值支持修改。2.作用概念，pvid存在于trunk中，且，主要作用是为了解决无法打vlan标签的设备与能打vlan标签的设备进行通信而存在。其次：设备管理通信作用。trunk是可以放通其他vlan标签通过的且，trunk是可以不配置pv
vlan vlan 虚拟局域网 作用：限制网络上的广播，可以用来隔离不同的广播域 查看vlan配置 特权模式下 show vlan br 配置方式 全局配置 sw(config):vlan 号 sw(vlan-name):给vlan配置一个名字 分配vlan方式 进入连接pc机的接口 划为链路类型接口 swtch mode access 分配vlan switchport access vlan
Legendre多项式分离变量法中使用的本征函数是三角函数系，本章使用的本征函数是勒让德多项式。 1. 对比Sturn-Liouville本征值问题 分离变量法一章讨论的是 X''+λX=0 根据不同的边值条件得到不同的本征值与本征函数 使得解X不为0的λ称为本征值 求解关于u=u(x,t)的齐次微分方程utt = a^2*uxx时，使用了分离变量法u=X(x)
一、简要说明1.全同性原理及其对多粒子体系波函数的限制2.变分法：二、证明若 ，则 有共同的本征函数，且构成完全系。三、计算1.2.用测不准关系估计线性谐振子基态能量、四、设氢原子在t=0时刻处于用归一化波函数描述的态，求1、 C=?2、 t=0时，氢原子的能量，角动量平方及角动量z 分量的可能值，这些可能值出现几率和这些力学量的平均值。3、 t ＞0时，上述值有无变化？为什么？4、 写出t ＞0
OpenCV掩码矩阵运算Mask一、学习目标二、掩码矩阵运算三、两种解决方案四、完整代码示例五、致谢 一、学习目标了解什么是掩码矩阵运算学会2种方法实现掩码矩阵运算使用锐化图像的实例二、掩码矩阵运算矩阵的掩码操作非常简单。这个想法是我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中的每个像素值。此掩码保存的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度。从数学的观点来看，我们用我们指定的值得到一个
共同本征函数1 不确定度关系的严格证明引入当体系处于力学量\(\widehat A\)的本征态时，对其测量，可得一个确定值，而不出现涨落。但在其本征态下，去测量另一个力学量\(\widehat B\)时，却不一定得到一个确定值分析证明设有两个任意的力学量\(\widehat A\)和\(\widehat B\),分析下列积分不等式其中，\(\psi\)为一个体系的任意一个波函数，$\xi $为任意
定义 本质矩阵是归一化图像坐标下的基本矩阵的特殊形式E=t^R 性质一个 3X3 矩阵是本质矩阵的充要条件是它的奇异值中有两个相等而第三个是 0证明： 正交矩阵$W=\begin{bmatrix}1&-1&0\\1&0&0\\0&0&1\end{bmatrix}$ 反对称矩阵$Z=\begin{
前言本征是什么？ 满足的就是本征，其中A是映射/线性运算符，是本征矢量（特征矢量），是本征值（特征值）物理学中出现了矢量，而本征和矢量有关，所以物理学很多方程都能化成本征形式。能化成本征形式的运算，说明是线性的，对加法和数乘封闭，即加和数乘运算中的所有数都在运算的线性空间里。上一篇动力学变量里，并没有怎么求运算符的本征右矢量、本征值的方法，虽然说类似矩阵分析，但是毕竟有左右矢量之分，还是不同的，所
本文介绍了一下使用Numpy计算矩阵的特征值求解和特征值分解问题。Numpy的eig特征求解函数可以直接输出给定矩阵
技术背景Numpy是一个Python库中最经常被用于执行计算任务的一个包，得益于其相比默认列表的高性能表现，以及易用性和可靠性，深受广大Python开发者的喜爱。这里介绍的是使用Numpy计算矩阵本征值和本征矩阵的方法。求解问题本征问题是求解形如：Av=λvAv=λv的方程，其中AA为已知矩阵，vv为其中一个本征向量，λλ是其中一个本征值。求解这个本征方程，就是找到所有符合条件的本征向量和对应的本
复习了下，有的地方写不是很细，或者表达的不是很明白。若有错误望前辈指出 也是希望自己以后忘了可以方便复习首先端到端VLAN与本地VLAN端到端VLAN 是各VLAN遍布整个网络所有位置，无论用户的物理位置在哪都可以划进各个VLAN 就是在接入层的交换机上做了vlan。不同端口走的是不同的vlan。然后其他路都做的Trunk本地VLAN 只要这些用户与一组位于相同地理位置的交换机相连，那么他
# Python计算本征值
## 什么是本征值
在线性代数中，本征值（eigenvalue）是一个非零向量在线性变换下的缩放因子。本征值问题是线性代数的一个重要概念，被广泛应用于各个领域，如物理学、工程学和计算机科学等。
## 本征值与本征向量
本征值与本征向量是密切相关的。本征向量是指线性变换下保持方向不变的向量，而对应的本征值则表示该本征向量在变换中的缩放因子。我们可以通过计算特征方程
实验拓扑：任务一：将所有交换机的 VTP 模式调整为Transparent，sw1添加vlan101、vlan102；sw2添加vlan103、vlan104.sw1(config)#vtp mode transparent
sw1(config)#vlan 101
sw1(config-vlan)#exit
sw1(config)#vlan 102
sw1(config-vlan)#exit
PCA（主成分分析）本质上就是POD，只是我最近翻的热工学论文大部分都用的POD这个名字，而数据分析（或机器学习）方面似乎用PCA这个名字多一些，所以还是以这个名字做了。 本来大部分内容早就完成了，但是一直苦于对降维后的数据处理问题不甚了解，所以翻了很久的资料。因为降维后的数据与元数据并没有直接的数值上的联系，并且也没有明确的物理意义，因此这里的
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2023-10-18 18:27:57
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本篇文章旨在与大家一起学习线性代数中有关本征值与本征向量的概念，并且更深一步地看到潜藏在繁杂计算式下面的物理含义。本征值与本征向量的数学描述及求解方法线性变换矩阵在向量空间上的特征向量，通常又称为本征向量(eigenvector)，定义为：对于任意非零向量，下面的式子都成立：上面是常见于量子力学中的表达式，在线性代数中有更为简单的表达形式：其中为本征向量，而称为矩阵对应于该本征向量的
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2023-09-08 17:20:52
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连续谱本征函数的"归一化"1 连续谱本征函数是不能归一化的在量子力学中，坐标和动量的取值是连续变化的；角动量的取值是离散的；而能量的取值则视边界条件而定。例如：一维粒子的动量本征值为p的本征函数（平面波）为p可以取(-∞，+∞)中连续变化的一切实数值。不难看出，只要\(C\ne 0\),则在本例中，\(\psi_p\)是不能归一化的连续谱的本征函数是不能归一化的。当然，任何真实的波函数都不会是严格
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2023-12-07 17:31:47
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# Python中的本征值求解简介
在科学与工程中，线性代数扮演着重要的角色。本征值和本征向量是线性代数中的基本概念，它们在物理学、机器学习、数据分析等多个领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python工具求解矩阵的本征值及本征向量，并提供相关的代码示例和可视化。
## 本征值与本征向量的基本概念
在数学中，给定一个方阵 \(A\)，如果存在一个非零向量 \(v\) 和一个标量 \(\l
# Python 的本征正交分解（Eigendecomposition）入门指南
在机器学习和数据分析领域，本征正交分解（Eigendecomposition）是一个重要的概念。它可以帮助我们理解数据的结构，降维，以及主成分分析。本文将带你了解如何在 Python 中实现本征正交分解的基本流程。
## 步骤概览
下面是实现本征正交分解的主要步骤：
| 步骤 | 描
矩阵特征值计算：概念、应用与重要性1. 引言在数学、物理学、工程学及经济学等领域，矩阵特征值的计算是一项基础且重要的任务。特征值及其相关的特征向量有助于揭示矩阵的内在属性，这些属性在许多实际应用中都非常关键。本文将介绍矩阵特征值的基本概念，解释其重要性，并探讨其在不同领域的应用。2. 什么是矩阵特征值？矩阵特征值是与给定方阵相关的一组标量，它们是解方程 得到的标量 ，其中 是一个方阵，特征值的
