摘要：一般线性模型（general linear model, multivariate regression model）是一个统计学上常见的线性模型（英语：Linear model）。这个模型在计量经济学的应用中十分重要。不要与多元线性回归，广义线性模型或一般线性方法相混淆。 其公式一般写为： Y=XB+U。...≥▂≤
一般线性模型（general linear model, multivariate regression model）是一个统计学上常见的线性模型（英语：Linear model）。这个模型在计量经济学的应用中十分重要。不要与多元线性回归，广义线性模型或一般线性方法相混淆。 其公式一般写为： Y=XB+U。
线性空间（也可以是同一个线性空间），保持向量空间上加法和标量乘法的一致性。所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间。如果一个线性空间的基是确定的，所有线性变换都可以表示为一个数表，称为矩阵。对矩阵性质和矩阵算法的深入研究（包括行列式和特征向量）也被认为是线性代数的一部分。 我们可以简单。
xian xing kong jian （ ye ke yi shi tong yi ge xian xing kong jian ） ， bao chi xiang liang kong jian shang jia fa he biao liang cheng fa de yi zhi xing 。 suo you zhe zhong bian huan zu cheng de ji he ben shen ye shi yi ge xiang liang kong jian 。 ru guo yi ge xian xing kong jian de ji shi que ding de ， suo you xian xing bian huan dou ke yi biao shi wei yi ge shu biao ， cheng wei ju zhen 。 dui ju zhen xing zhi he ju zhen suan fa de shen ru yan jiu （ bao kuo xing lie shi he te zheng xiang liang ） ye bei ren wei shi xian xing dai shu de yi bu fen 。 wo men ke yi jian dan 。
在线性代数中，一个矩阵 A{\displaystyle A} 的列秩是列向量生成的最大线性无关组的向量个数。类似地，行秩是矩阵A{\displaystyle A} 的线性无关的横行的个数。矩阵的列秩和行秩总是相等的，因此它们可以简单地称作矩阵 A{\displaystyle A} 的秩（Rank）。通常表示为。
线性稳压器的电压必须高於输出电压，好让稳压器內能作出降压作用以达至输出稳定，因此效率受限制。 线性稳压器可以是置於电源和负载之间（串联稳压器），或与负载并联（并联稳压器）。简单的线性稳压器可以只包含齐纳二极管和一枚串联电阻器；更复杂的线性。
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{y}}_{m}({\vec {b}})-{\vec {y}}\|_{2}\ .} 最小化问题的精度，依赖于所选择的函数模型。 典型的一类函数模型是线性函数模型。最简单的线性式是y=b0+b1t{\displaystyle y=b_{0}+b_{1}t}，写成矩阵式，为 minb0。
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的值表示从左上沿顺时针方向到左下包围像素的纹素点，带有下标 a、b 的值分别表示像素点在点0、1的连线与点3、2连线上的投影点。由于双线性插值方程是线性插值方程的一种特殊形式，所以我们从较简单的线性插值方程开始分析。 ya=y0+y1−y0u1−u0(u−u0){\displaystyle y_{a}=y_{0}+{\frac。
在计算机科学中，线性搜索或顺序搜索是一种寻找某一特定值的搜索算法，指按一定的顺序检查数组中每一个元素，直到找到所要寻找的特定值为止。是最简单的一种搜索算法。 假设一个数组中有 n {\displaystyle n} 个元素，最好的情况就是要寻找的特定值就是数组里的第一个元素，这样仅需要1次比较就可以。
在统计学上，广义线性模型（英语：generalized linear model，缩写作 GLM）是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。此模型假设实验者所量测的隨机变数的分布函数与实验中系统性效应（即非隨机的效应）可经由一鏈结函数（link function）建立可解释其相关性的函数。。
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{L}}}是线性算子，y是要解的未知函数，方程的右侧是一个已知函数。如果f(x) = 0，那么方程(*)的解的线性组合仍然是解，所有的解构成一个向量空间，称为解空间。这样的方程称为齐次线性微分方程。当f不是零函数时，所有的解构成一个仿射空间，由对应的齐次方程的解空间加上一个特解得到。这样的方程称为非齐次线性。
线性系统是一数学模型，是指用线性运算子组成的系统。相较於非线性系统，线性系统的特性比较简单。例如以下的系统即为一线性系统： d 2 y d x 2 + y = 3 x {\displaystyle {\frac {d^{2}{y}}{dx^{2}}}+y=3x} 由於线性。
线性代数》特别流行；事实上，也许“多重线性代数”便是由此发明的。 原因之一是当时在同调代数这个新领域的应用。20世纪40年代代数拓扑的发展给纯代数方式处理张量积注入了新的活力。两个空间的积同调群的计算涉及到张量积；但是只在最简单。
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本定理主要以卡尔·弗里德里希·高斯和安德烈·马尔可夫命名，虽然高斯的贡献要远比马尔可夫的重要。高斯以独立正态分布的假设推导出了结果，而马尔可夫将假设放宽到了上述的形式。 对于简单（一元）线性回归模型， y=β0+β1x+ε{\displaystyle y=\beta _{0}+\beta _{1}x+\varepsilon } 其中β0{\displaystyle。
线性变换下的像是一个子空间，因此是V在L下的像。但k唯一的子空间（也就是说，k-子空间）是{0}和k本身。 一个线性泛函是连续的，当且仅当它的核是闭集（Rudin 1991，Theorem 1.18）。 具有相同核的线性泛函是成正比的。 线性泛函是(0 1)类型的张量。它是非标量协变张量的最简单的一种。。
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线性插值是数学、计算机图形学等领域广泛使用的一种简单插值方法。 假设我们已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值。根据图中所示，我们得到 y − y 0 x − x 0 = y 1 − y 0 x 1 − x 0 . {\displaystyle。
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一维线性连接是计算机中最简单，最基本的连接方式。 一维线性连接是指每个处理器只与左右两个处理器互相连接。如果首尾也互相连接，则可视作环，此时网络对剖宽度为2，而网络直径为m2{\displaystyle {m \over 2}}（如果设处理器的总数目为m个）。 并行计算。
线性非时变平移，在最一般的范围理论给出此理论。在离散（即采样）系统中对应的术语是线性非时变平移系统。由电阻、电容、电感组成的电路是LTI系统的一个很好的例子。 顾名思义，线性非时变系统必须同时满足线性和非时变性： 线性，指系统的输入和输出之间的关系是一个线性映射：如果输入x1(t){\displaystyle。
线性映射（英语：linear map）是於向量空间之间，保持向量加法和标量乘法的函数，所以线性映射也是向量空间间的同态。 线性算子（英语：linear operator）与线性转换（英语：linear transformation）是与线性映射相关的惯用名词，但其实际意义存在许多分歧，详见相关名词一节。。
回归分析是建立被解释变数Y{\displaystyle Y}（或称应变数、依变数、反应变数）与解释变数X{\displaystyle X}（或称自变数、独立变数）之间关係的模型。简单线性回归使用一个自变量X{\displaystyle X}，复回归使用超过一个自变量（X1,X2Xi{\displaystyle X_{1},X_{2}。
正如Thorup和张寅在2012年所写，。“散列表是最常用的普通数据结构，它在硬件上的标准实现中最流行的方法就是使用线性探测。线性探测又快又简单。”线性探测能够提供高性能的原因是因为它的良好的引用局部性，然而它与其他解决散列冲突的策略相比对于散列函数的质量更为敏感。当使用随机散列函数，。
在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariable。
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