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我们学的！是同济大学的书！我门也学到了3重积分了！！敲给你几道！！（1）求球面x^2+y^2+z^2=a^2含在圆柱面x^2+y^2=ax内部的那部分的面积！（答案：√2π）（2）求底圆半径相等的两个直交圆柱面x^2+y^2=R^2及x^2+z^2=R^2所围立体的表面积！{答案：16R^2}（3）设球体占有的闭区域={（x，y，z）/x^2+y^2+z^2≤2Rz}，它在内部各点处的密度的大小等于该点到坐标原点的距离的平方，试求该球体的质心！（0，0，25R）（答案：）
如前所述被积函数是1的时候它的物理意义就是求体积。被积函数不为常数是，可以将f(x,y,z)认为是密度函数，这样三重积分求的就是该物体的总质量。
三重积分的几何意义是不均匀的空间物体的质量。三重积分就是立体的质量。当积分函数为1时，就是其密度分布均匀且为1，质量就等于其体积值。当积分函数不为1时，说明密度分布不均匀。
一般来说最简单的说法是普通的积分是求曲线的长，也就是如果知道这个曲线的方程。而如果是双重积分的话，求的是一个曲面的面积，至于三重积分，那么就是求体积。
你可以简单地理解成求导的逆运算，求导是已知原函数，求它的导函数，而它是已知导函数，求原函数。二重积分就是说它的未知量有两个，三重积分未知量有三个，然后根据积分的先后顺序求就可以了，有些题目既可以用二重积分求，也可以用三重积分求的，这要根据题目而定，具体情况具体分析，这里是讲不清的。至于你说的体积问题，你看看书吧，我觉得你是看不够多，用功点会好点的，二重积分中的体积是涉及到它的定义，是指曲顶柱体的体积，另外还有一个是平面板的质量，三重积分的体积一般立体的体积。多看书，多做题会好些。希望对你有帮助，加油吧！
我给你讲讲，重积分就是动态变化积聚，围绕“点动成线，线动成面，面动成体”的思想仔细琢磨。解题方法也没什么：找准积分上下限，能正确积出即可。
简单而言，二重积分的对象是面，三重积分的对象是体，在求三重积分的过程中是有点类似于包含二重积分的求解的，望采纳！
定积分与二重积积分与三重积分有三个区别：一、主要观点：1、定积分概述：定积分作为积分，是函数F (x)在区间[a，b]内的积分和的极限。2、二重积分概述：二重积分是空间中二元函数的积分，类似于定积分，以及特定形式和的极限。其实质是求出顶部弯曲圆柱体的体积。多积分被广泛应用于计算平面切片的表面积和重心。3、三重积分的概述：三元函数f (x， y，z)区域Ω一阶连续偏导数，Ω任意分成n个小区域，每个小区域的直径为rᵢ记得(I = 1，2，……，n)。卷记录Δδᵢ| | T | | = Maxᵢ{r}，在每个小f区(因子ᵢ，ηᵢ，ζᵢ)，作为一个永久Σf(因子ᵢ，ηᵢ，ζᵢ)Δδᵢ，如果类型当| | T | | - > 0极限存在和唯一的(即无关的选择分割点Ω)；被称为极限函数f (x，y，z)地区Ω三重积分，记得∫∫∫f (x，y， z) dV， dV = dxdydz其中。二、几何意义:1、 定积分的几何意义：表示平面图形的面积。2、 二重积分的几何意义：表示曲面顶柱体的体积。3、三积分的几何意义：表示立体的质量。三、预防措施不同：1、 定积分注意事项：对于一个函数，可以有不定积分，但没有定积分：可以有定积分，但不能有不定积分。对于连续函数，必须存在定积分和不定积分：如果只有有限个不连续点，定积分就存在。如果有跳转断点，那么函数一定不存在，即不定积分一定不存在。2、二重积分注意事项：平面区域的二重积分可以推广到高维空间(有向)表面上的积分，称为表面积分。3、三次积分注意:积分函数为1时，密度均匀分布，为1，质量等于其体积值。当积分函数不为1时，密度分布不均匀。定积分、二重积分和三重积分是高等数学中的重要内容，其中，定积分是学习二重积分和三重积分的基础。参考资料：百度百科-二重积分参考资料：百度百科-三重积分
随着现代科学的发展，数学中的矩阵也有更广泛而深入的应用，下面列举几项矩阵在现实生活中的应用：（1）矩阵在经济生活中的应用可“活用”行列式求花费总和最少等类似的问题；可“借用”特征值和特征向量预测若干年后的污染水平等问题。（2）在人口流动问题方面的应用这是矩阵高次幂的应用，比如预测未来的人口数数、人口的发展趋势。（3）矩阵在密码学中的应用可用可逆矩阵及其逆矩阵对需发送的秘密消息加密和译密。（4）矩阵在文献管理中的应用比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和向量的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。
矩阵的应用是很多的。尤其是在程序处理方面。在世界上存在的，都是离散的，那些理想的才是连续的~而矩阵可以很好地诠释世界上的各种东西~例如我们经常处理的图片，我们平时的数据等等。
随机环境中经济增长模型研究广义生产函数假设下的经济增长模型分析考虑市场预期的供求关系模型基于Matlab的离散事件模拟用风险预算进行资产配置有向图上的PAR贯序模拟系统单圈图的一般Randic指标的极值问题模糊数学在公平评奖问题中的应用模糊矩阵在环境评估中的初步应用模糊评判在电脑中的初步应用数学家的数学思想Riemann积分定义的网收敛表述微积分思想在不等式证明中的应用用有限的尺度标量无限的过程-略论极限ε语言在微积分及现代数学中的位置及意义微积分思想在几何问题中的应用齐次平衡法求KdV-Burgers方程的Backlund变换Painleve分析法判定MKdV-Burgers方程的可积性直接法求KdV-Burgers方程的对称及精确解行波求解KdV-Burgers方程因子有向图的矩阵刻划简单图上的lit-only sigma-game半正则图及其线图的特征多项式与谱分数有向图的代数表示WWW网络的拓扑分析作者合作网络等的拓扑分析古诺模型价格歧视用数学软件做计算微分方程的计算器用数学软件做矩阵计算的计算器弹簧－质点系统的反问题用线性代数理论做隐含语义搜索对矩阵若当标准型理论中变换阵求法的探讨对矩阵分解理论的探讨对矩阵不等式理论的探讨(1)对矩阵不等式理论的探讨(2)函数连续性概念及其在现代数学理论中的延伸从有限维空间到无限维空间Banach空间中脉冲泛函微分方程解的存在性高阶脉冲微分方程的振动性具有积分边界条件的分数阶微分方程解的存在唯一性分数阶微分方程的正则摄动一个形态形成模型的摄动解一个免疫系统常微分方程模型的渐近解前列腺肿瘤连续性激素抑制治疗的数学模型前列腺肿瘤间歇性激素抑制治疗的数学模型病毒动力学数学模型肿瘤浸润数学模型耗散热方程初边值问题解的正则性耗散波方程初边值问题解的正则性耗散Schrodinger方程初边值问题解的正则性非线性发展方程解得稳定性消费需求的鲁棒调节生产函数的计量分析企业的成本形态分析的研究分数阶Logistic方程的数值计算分数阶捕食与被捕食模型的数值计算AIDS传播模型的全局性分析HIV感染模型的全局性分析风险度量方法的比较及其应用具有区间值损益的未定权益定价分析模糊规划及其在金融分析中的应用长依赖型金融市场股票价格与长相依性分数布朗运动下的外汇期权定价不确定性与资产定价加油站点的分布与出租车行业的关系
可以说是最简单的矩阵分解方法，将矩阵A分解成L（下三角）矩阵和U（上三角）矩阵的乘积。其实就是高斯消元法的体现，U矩阵就是利用高斯消元法得到的，而消元过程用到的初等变换矩阵乘积就是L矩阵。需要注意的是，L矩阵可以是置换过的矩阵，即一个下三角矩阵和一个置换矩阵的乘积（可以参考MATLAB中LU分解的函数lu）。
[1]毛纲源 一类特殊分块矩阵为循环矩阵的循环分块矩阵的几个性质[J] 应用数学,1995,(3) [2]游兆永,姜宗乾, 分块矩阵的对角占优性[J] 西安交通大学学报,1984,(3) [3]曹重光 体上分块矩阵群逆的某些结果[J] 黑龙江大学自然科学学报,2001,(3) [4]庄瓦金 非交换主理想整环上分块矩阵的秩[J] 数学研究与评论,1994,(2) [5]曹礼廉,李芳芸,柴跃廷 一种用于MRP的分块矩阵方法[J] 高技术通讯,1997,(7) [6]逄明贤 分块矩阵的Cassini型谱包含域[J] 数学学报,2000,(3) [7]杨月婷 一类分块矩阵的谱包含域[J] 数学研究,1998,(4) [8]何承源 R-循环分块矩阵求逆的快速傅里叶算法[J] 数值计算与计算机应用,2000,(1) [9]马元婧,曹重光 分块矩阵的群逆[J] 哈尔滨师范大学自然科学学报,2005,(4) [10]游兆永，黄廷祝 两类分块矩阵的性质与矩阵正稳定和亚正定判定[J] 工程数学学报,1995,(2)
好写哦！科技论文，专业性这么强，写出来，也是只有专业人员才能明白。首先，序言：把矩阵的乘法原理，加以介绍、解释和说明，这些就是书上现成的东西。接着介绍其应用都有哪些，具体在哪些方面。最后说明本文主要介绍哪些方面的具体应用及事例。进入正文，集中写清楚，你要介绍的应用及事例。字数要多，就多写，写详细一些；字数一般，就写得一般，就可以啦。。。祝成功！
我的毕业论文题目是矩阵的乘法及其应用~个人感觉相当简单~我是数学与应用数学专业
矩阵的应用是很多的。尤其是在程序处理方面。在世界上存在的，都是离散的，那些理想的才是连续的~而矩阵可以很好地诠释世界上的各种东西~例如我们经常处理的图片，我们平时的数据等等。
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用推荐系统是当下越来越热的一个研究问题，无论在学术界还是在工业界都有很多优秀的人才参与其中。近几年举办的推荐系统比赛更是一次又一次地把推荐系统的研究推向了高潮，比如几年前的Neflix百万大奖赛，KDD CUP 2011的音乐推荐比赛，去年的百度电影推荐竞赛，还有最近的阿里巴巴大数据竞赛。这些比赛对推荐系统的发展都起到了很大的推动作用，使我们有机会接触到真实的工业界数据。我们利用这些数据可以更好地学习掌握推荐系统，这些数据网上很多，大家可以到网上下载。推荐系统在工业领域中取得了巨大的成功，尤其是在电子商务中。很多电子商务网站利用推荐系统来提高销售收入，推荐系统为Amazon网站每年带来30%的销售收入。推荐系统在不同网站上应用的方式不同，这个不是本文的重点，如果感兴趣可以阅读《推荐系统实践》（人民邮电出版社，项亮）第一章内容。下面进入主题。 为了方便介绍，假设推荐系统中有用户集合有6个用户，即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}，项目（物品）集合有7个项目，即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}，用户对项目的评分结合为R，用户对项目的评分范围是[0, 5]。R具体表示如下： 推荐系统的目标就是预测出符号“？”对应位置的分值。推荐系统基于这样一个假设：用户对项目的打分越高，表明用户越喜欢。因此，预测出用户对未评分项目的评分后，根据分值大小排序，把分值高的项目推荐给用户。怎么预测这些评分呢，方法大体上可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类，协同过滤算法进一步划分又可分为基于基于内存的推荐（memory-based）和基于模型的推荐（model-based），本文介绍的矩阵分解算法属于基于模型的推荐。矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。在《线性代数》中，我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵，矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵，因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ（E是标准阵）。 矩阵分解目标就是把用户-项目评分矩阵R分解成用户因子矩阵和项目因子矩阵乘的形式，即R=UV，这里R是n×m， n =6， m =7，U是n×k，V是k×m。直观地表示如下： 高维的用户-项目评分矩阵分解成为两个低维的用户因子矩阵和项目因子矩阵，因此矩阵分解和PCA不同，不是为了降维。用户i对项目j的评分r_ij =innerproduct(u_i, v_j)，更一般的情况是r_ij =f(U_i, V_j)，这里为了介绍方便就是用u_i和v_j内积的形式。下面介绍评估低维矩阵乘积拟合评分矩阵的方法。首先假设，用户对项目的真实评分和预测评分之间的差服从高斯分布，基于这一假设，可推导出目标函数如下： 最后得到矩阵分解的目标函数如下： 从最终得到得目标函数可以直观地理解，预测的分值就是尽量逼近真实的已知评分值。有了目标函数之后，下面就开始谈优化方法了，通常的优化方法分为两种：交叉最小二乘法（alternative least squares）和随机梯度下降法（stochastic gradient descent）。首先介绍交叉最小二乘法，之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导，令偏导等于0求驻点，具体解法如下： 上面就是用户因子向量和项目因子向量的更新公式，迭代更新公式即可找到可接受的局部最优解。迭代终止的条件下面会讲到。接下来讲解随机梯度下降法，这个方法应用的最多。大致思想是让变量沿着目标函数负梯度的方向移动，直到移动到极小值点。直观的表示如下： 其实负梯度的负方向，当函数是凸函数时是函数值减小的方向走；当函数是凹函数时是往函数值增大的方向移动。而矩阵分解的目标函数L是凸函数，因此，通过梯度下降法我们能够得到目标函数L的极小值（理想情况是最小值）。 言归正传，通过上面的讲解，我们可以获取梯度下降算法的因子矩阵更新公式，具体如下： （3）和（4）中的γ指的是步长，也即是学习速率，它是一个超参数，需要调参确定。对于梯度见（1）和（2）。下面说下迭代终止的条件。迭代终止的条件有很多种，就目前我了解的主要有1） 设置一个阈值，当L函数值小于阈值时就停止迭代，不常用2） 设置一个阈值，当前后两次函数值变化绝对值小于阈值时，停止迭代3） 设置固定迭代次数另外还有一个问题，当用户-项目评分矩阵R非常稀疏时，就会出现过拟合（overfitting）的问题，过拟合问题的解决方法就是正则化（regularization）。正则化其实就是在目标函数中加上用户因子向量和项目因子向量的二范数，当然也可以加上一范数。至于加上一范数还是二范数要看具体情况，一范数会使很多因子为0，从而减小模型大小，而二范数则不会它只能使因子接近于0，而不能使其为0，关于这个的介绍可参考论文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正则化项后目标函数变为： （5）中λ_1和λ_2是指正则项的权重，这两个值可以取一样，具体取值也需要根据数据集调参得到。优化方法和前面一样，只是梯度公式需要更新一下。矩阵分解算法目前在推荐系统中应用非常广泛，对于使用RMSE作为评价指标的系统尤为明显，因为矩阵分解的目标就是使RMSE取值最小。但矩阵分解有其弱点，就是解释性差，不能很好为推荐结果做出解释。后面会继续介绍矩阵分解算法的扩展性问题，就是如何加入隐反馈信息，加入时间信息等。
矩阵的乘法及其应用论文三到五天可以弄好给楼主。
[1]毛纲源 一类特殊分块矩阵为循环矩阵的循环分块矩阵的几个性质[J] 应用数学,1995,(3) [2]游兆永,姜宗乾, 分块矩阵的对角占优性[J] 西安交通大学学报,1984,(3) [3]曹重光 体上分块矩阵群逆的某些结果[J] 黑龙江大学自然科学学报,2001,(3) [4]庄瓦金 非交换主理想整环上分块矩阵的秩[J] 数学研究与评论,1994,(2) [5]曹礼廉,李芳芸,柴跃廷 一种用于MRP的分块矩阵方法[J] 高技术通讯,1997,(7) [6]逄明贤 分块矩阵的Cassini型谱包含域[J] 数学学报,2000,(3) [7]杨月婷 一类分块矩阵的谱包含域[J] 数学研究,1998,(4) [8]何承源 R-循环分块矩阵求逆的快速傅里叶算法[J] 数值计算与计算机应用,2000,(1) [9]马元婧,曹重光 分块矩阵的群逆[J] 哈尔滨师范大学自然科学学报,2005,(4) [10]游兆永，黄廷祝 两类分块矩阵的性质与矩阵正稳定和亚正定判定[J] 工程数学学报,1995,(2)