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点击联系发帖人 时间：2022-06-17 02:52

求逆矩阵的方法例题

根据例题9-3求出的里昂惕夫逆矩阵，计算：（1)列和cj和影响力系数αj。（2)行和di和感应度系数βi。

根据例题9-3求出的里昂惕夫逆矩阵，计算：

(1)列和c_j和影响力系数α_j。

(2)行和d_i和感应度系数β_i。

根据例题9-4求出的里昂惕夫逆矩阵（见表9-6)，计算列和cj和影响力系数αj，以及行和dj和感应度系数βj。
根据例题9-4求出的里昂惕夫逆矩阵(见表9-6)，计算列和c_j和影响力系数α_j，以及行和d_j和感应度系数β_j。

根据表9-12的竞争进口型投入产出表，回答以下问题。（1)投入系数矩阵A。（2)（I-A)-1型里昂惕夫逆矩阵。（3)
根据表9-12的竞争进口型投入产出表，回答以下问题。
(1)投入系数矩阵A。
(4)型里昂惕夫逆矩阵BB。
(5)根据型里昂惕夫逆矩阵BB，计算列和G、行和H、影响力系数GG和感应度系数HH。
(6)消费、投资、出口的生产诱发额P1、P2、P3和生产诱发系数PP1、PP2、PP3。
(7)消费、投资、出口的进口诱发额M1、M2、M3和进口诱发系数MM1、MM2、MM3。
(8)消费、投资、出口的附加价值诱发额V1、V2、V3和附加价值诱发系数VV1、VV2、VV3。
(9)设各产业的就业人数分别为：农业220万人，制造业480万人，建筑业210万人，服务业560万人。现在政府对建筑业实施18个单位的公共投资，计算各产业的总产量与就业量增加多少。

表9-12　由四个部门构成的竞争进口型投入产出表

影响经济发展的战略产业的特征是（）。

A、感应系数和影响力系数均小于1

B、感应度系数和影响力系数均大于1

C、感应度系数大于1，而影响力系数小于1

D、感应度系数小于1，而影响力系数大于1

请帮忙给出正确答案和分析，谢谢！

某产业的感应度系数是该产业逆矩阵横行系数的平均值与全部产业逆矩纵列系数的平均值的比值。（)

里昂惕夫之谜（名词解释)
里昂惕夫之谜(名词解释)

根据例题4－1的数据回答以下问题： (1)计算决定系数R2。 (2)计算自由度调整后的决定系数。

根据例题4-1的数据回答以下问题：
(1)计算决定系数R²。
(2)计算自由度调整后的决定系数R²。

又被称为前向关联系数的是（）。

“里昂惕夫之谜”或“里昂惕夫反论”是美国经济学家里昂惕夫验证()得出的结论。

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1）单目SLAM系统需要设计专门的策略来生成初始化地图，这也是为什么代码中单独设计一个CreateInitialMapMonocular()函数来实现单目初始化，也是我们这篇文章要讨论的。为什么要单独设计呢？就是因为单目没有深度信息。

2）怎么解决单目没有深度信息问题？有2种，论文用的是第二种，用一个具有高不确定度的逆深度参数来初始化点的深度信息，该参数会在后期逐渐收敛到真值。

3）说了ORB-SLAM为什么要同时计算基础矩阵F和单应矩阵H的原因：这两种摄像头位姿重构方法在低视差下都没有很好的约束，所以提出了一个新的基于模型选择的自动初始化方法，对平面场景算法选择单应性矩阵，而对于非平面场景，算法选择基础矩阵。

4）说了ORB-SLAM初始化容易失败的原因：（条件比较苛刻）在平面的情况下，为了保险起见，如果最终存在双重歧义，则算法避免进行初始化，因为可能会因为错误选择而导致算法崩溃。因此，我们会延迟初始化过程，直到所选的模型在明显的视差下产生唯一的解。

我们在文章开头说过，单目初始化结果得到了三角测量初始化得到的3D地图点Pw，计算得到了初始两帧图像之间的相对位姿（相当于得到了SE(3)），通过相机坐标系Pc和世界坐标系Pw之间的公式，（参考[《像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系的关系（简单易懂版）》](/shanpenghui/article/details/)）

得到相机坐标系的坐标Pc，但是这样还是不能和像素坐标比较。我们接着通过相机坐标系Pc和像素坐标系P(u,v)之间的公式

/p/)，这里就不过多赘述了】

再来弄清楚各个坐标系之间的转换关系，认真研究下图，懂了之后能解决很多心里的疑问（点击查看高清大图）：

总之，图像上的像素坐标和世界坐标的关系是：

其中，zc是相机坐标系下的坐标；dx和dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y的物理尺寸，单位为毫米/像素；u0,v0表示的是图像的中心像素坐标和图像圆点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数；f是相机的焦距，R,T是旋转矩阵和平移矩阵，xw,yw,zw是世界坐标系下的坐标。

6. 《视觉十四讲》高翔

备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：

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追问：这道题也帮帮忙吧
追问：好的，那就前面一题就行了

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