这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了现代控制理论——矩阵指数函数的计算方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
矩阵指数函数的计算方法有很多，至少有十几种，本次只介绍4钟；
方法1，根据矩阵指数函数的定义直接计算
将系统矩阵带入定义直接计算，注意我们只取有限项，因此得到的解并不是精确解
方法2将系统矩阵化为对焦标准型或者约当标准型
方法3;拉氏变换
方法四：应用凯莱哈密尔顿定理
凯莱哈密尔顿定理
方法4得证文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-735239.html
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参考： R语言 【rexp】__BANA的博客-CSDN博客
x 0 x0 x 0 sin x x ( x 0 ) sin{x}x(x0) sin x x ( x 0 ) ln x ⩽ x − 1 ( x 0 ) ln{x}leqslant{x-1}(x0) ln x ⩽ x − 1 ( x 0 ) ln ( x ) + 1 ⩽ x ln{(x)}+1leqslant{x} ln ( x ) + 1 ⩽ x ln ( x + 1 ) ⩽ x ( x 0 ) ln{(x+1)}leqslant{x}(x0) ln ( x + 1 ) ⩽ x ( x 0 ) 令 t = x + 1 , t 1 0 令t=x+1,t10 令 t = x + 1 , t 1 0 ln ( t ) ⩽
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设随机变量X具有如下形式的密度函数，那么则称X服从参数为θ的指数分布, 记为X~EXP(θ). 指数分布的分布函数为： ①数学期望 如果X 服从参数为λ (λ0)的指数分布,那么指数分布X~EXP(θ)的数学期望： λ ②方差 设X 服从参数为λ (λ0)的指数分布, 指数分布X~EXP(θ)的方差：λ^2。
“谁都了解生存往往比命运还残酷，只是没人愿意认输，我们都在不断赶路，忘记了出路。” 🎯作者主页： 追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1] 计算机专业硕士研究生💖 🌿[2] 2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿 🌟[3] 2022年度博客之星人工智能领域
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