三维单位列向量：e1{1，0，0}，e2{0, 1, 0}，e3 {0, 0 , 1}。向量e1，e2，e3 的转置为被称为3维单位列向量。
三维单位列向量：e1{1，0，0}, e2{0, 1, 0}, e3 {0, 0 , 1}。
向量e1，e2，e3 的转置为被称为3维单位列向量。
用[ ]括起来就表示一个三维列向量。
在线性代数中，列向量是一个 n×1 的矩阵，即矩阵由一个含有n个元素的列所组成：列向量的转置是一个行向量，反之亦然。所有的列向量的集合形成一个向量空间，它是所有行向量集合的对偶空间。
单位列向量，即向量的长度为1，其向量所有元素的平方和为1。
单位列向量，即向量的长度为1，其向量所有元素的平方和为1。例如，
X={0/1}
就是一个单位列向量。
反之，若||x||=1,则X称为单位向量。
||X||表示n维向量X长度（或范数）。
扩展资料：
已知三维单位列向量求矩阵的秩：
m × n矩阵的秩最大为m和n中的较小者，表示为 min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩；类似的，否则矩阵是秩不足（或称为“欠秩”）的。
设A是一组向量，定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1. 在m*n矩阵A中，任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
定义2. A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：
若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r<min(m,n)时，A中所有的r+1阶子式全为零，则A的秩为r。
由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)≠0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。
由行列式的性质1(1.5[4])知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。
引理 设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n，则A的列秩，秩都等于n。
定理 矩阵的行秩，列秩，秩都相等。
定理 初等变换不改变矩阵的秩。
定理 矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb}。
当r(A)<=n-2时，最高阶非零子式的阶数<=n-2，任何n-1阶子式均为零，而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号，所以伴随阵为0矩阵。
当r(A)<=n-1时，最高阶非零子式的阶数<=n-1，所以n-1阶子式有可能不为零，所以伴随阵有可能非零（等号成立时伴随阵必为非零）。
秩为2，r（aa的转置）=1，特征值为0，0，1。E-aa的转置矩阵的特征值为1，1，0。0的重数位1，1≥n-r（E-aa）所以r（E-aa）≥2，所以秩为2。
参考资料来源：百度百科-矩阵的秩
参考资料来源：百度百科-列向量
三维单位列向量：e1{1，0，0}，e2{0, 1, 0}，e3 {0, 0 , 1}。向量e1，e2，e3 的转置为被称为3维单位列向量。
三维单位列向量：e1{1，0，0}, e2{0, 1, 0}, e3 {0, 0 , 1}。
向量e1，e2，e3 的转置为被称为3维单位列向量。
用[ ]括起来就表示一个三维列向量。
在线性代数中，列向量是一个 n×1 的矩阵，即矩阵由一个含有n个元素的列所组成：列向量的转置是一个行向量，反之亦然。所有的列向量的集合形成一个向量空间，它是所有行向量集合的对偶空间。
单位列向量，即向量的长度为1，其向量所有元素的平方和为1。
单位列向量，即向量的长度为1，其向量所有元素的平方和为1。例如，
X={0/1}
就是一个单位列向量。
反之，若||x||=1,则X称为单位向量。
||X||表示n维向量X长度（或范数）。
向左转|向右转
扩展资料：
已知三维单位列向量求矩阵的秩：
m × n矩阵的秩最大为m和n中的较小者，表示为 min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩；类似的，否则矩阵是秩不足（或称为“欠秩”）的。
设A是一组向量，定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1. 在m*n矩阵A中，任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
定义2. A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：
若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r<min(m,n)时，A中所有的r+1阶子式全为零，则A的秩为r。
由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)≠0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。
由行列式的性质1(1.5[4])知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。
引理 设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n，则A的列秩，秩都等于n。
定理 矩阵的行秩，列秩，秩都相等。
定理 初等变换不改变矩阵的秩。
定理 矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb}。
当r(A)<=n-2时，最高阶非零子式的阶数<=n-2，任何n-1阶子式均为零，而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号，所以伴随阵为0矩阵。
当r(A)<=n-1时，最高阶非零子式的阶数<=n-1，所以n-1阶子式有可能不为零，所以伴随阵有可能非零（等号成立时伴随阵必为非零）。
秩为2，r（aa的转置）=1，特征值为0，0，1。E-aa的转置矩阵的特征值为1，1，0。0的重数位1，1≥n-r（E-aa）所以r（E-aa）≥2，所以秩为2。
参考资料来源：百度百科-矩阵的秩
参考资料来源：百度百科-列向量
向量e1，e2，e3 的转置为被称为3维单位列向量。本回答被网友采纳
tan(x/2) = sin(x/2)/cos(x/2)
= [2sin(x/2)cos(x/2)]/[2cos²(x/2)]
= sinx/(1 + cosx),答案1
= [sinx(1 - cosx)]/[(1+ cosx)(1 - cosx)]
= [sinx(1 - cosx)]/sin²x
= (1 - cosx)/sinx，答案2
这个方法比较适用于被积函数中含有三角函数的积分
例如∫ dx/(1 + sinx)，∫ cosx/(1 + sinx) dx，∫ sin²x/(1 + cosx) dx等等
你那个积分题目不适合用这个方法
应该用第二换元积分法
∫ dx/[1 + √(1 - x²)]
令x = sinz,dx = cosz dz
= ∫ cosz/(1 + cosz) dz
= ∫ [(1 + cosz) - 1]/(1 + cosz) dz
= ∫ dz - ∫ dz/(1 + cosz)
= z - ∫ (1 - cosz)/[(1 + cosz)(1 - cosz)] dz
= z - ∫ (1 - cosz)/sin²z dz
= z - ∫ (csc²z - csczcotz) dz
= z + cotz - cscz + C
= arcsinx + √(1 - x²)/x - 1/x + C
第二换元积分法用于消除有根号，且里面最高次方是二次方的被积函数
对于√(a² - x²)，令x = a * sinθ
对于√(a² + x²)，令x = a * tanθ
对于√(x² - a²)，令x = a * secθ本回答被网友采纳