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对称矩阵的行数与列数()且以主对角线为对称轴，
，因此只存储它的上三角部分或下三角部分即可。
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A.一幅彩色图像的数据量计算公式为图像数据量=图像水平分辨率x图像垂直分辨/8
B.黑白图像或灰度图像的每个取样点只有一个亮度值
C.对模拟图像进行量化的过程也就是对取样点的每个分量进行D/A转换
D.取样图像在计算机中用矩阵来表示，矩阵的行数称为水平分辨率，矩阵的列数称为图像的垂直分辨率
A.在插入表格时设置表格的行数和列数
B.选中整个表格，在属性面板中修改其行数和列数
C.通过拆分、合并或删除行、列来修改行数与列数
D.打开代码视图，在＜table＞标签中修改相应属性，以修改表格的行数与列数
， 可以按列分解为两个对称子矩阵：
所以此失真矩阵为按列划分的准对称失真矩阵。(1) 证明如果离散信源的失真矩阵是列准对称失真矩阵，且输入符号是等概率的，那通过与失真矩阵具有同样对称性且满足失真约束的试验信道可以达到R(D)。
(2)设无记忆信源X，符号集A=(0,1,2,3}，符号等概率。试验信道输出集合Y的号集B={0, 1,2,3,4,5,6}，且失真函数定义为
证明，R(D)函数如图9.1所示。
求下列线性空间的一组基与维数.
1)pnxn中全体对称(反对称，上三角)矩阵对矩阵的加法，矩阵与数的乘法:
2)全体正实数R+={a∈Ra＞o)加法与纯量积定义为
3)A∈Rnxn,C(A)为所有与
的可换的n阶方阵集，对矩阵的加法及矩阵与数的乘法:
4)
A.可以调整表格的行数、列数
B.可以调整表格的行高与列宽
C.可以对表格数据进行简单计算
D.不可以将外部表格插入文档中
class Matrix {
public:
Matrix(int row,int col); // 构造一个具有row 行col 列的矩阵
~Matrix() {delete []mem;} // 析构函数
friend bool Multiply(Matrix &m1, Matrix &m2, Matrix &m3);
// 定义Multiply() 为友元函数，该函数把m1×m2的值赋给m3
// 其他成员函数从略
private:
int *mem; // 动态申请矩阵空间
const int rows,cols; // 矩阵的行数和列数
};
Matrix::Matrix(int row,int col):rows(row),cols(col)
{
mem = new int[row*col];
}
bool Multiply(Matrix &m1, Matrix &m2, Matrix &m3)
{
// 确定矩阵是否能够进行相乘
if(m1.rows != m3.rows ||m2.cols != m3.cols || m1.cols != m2.rows) return false;
// 定义sum变量，用于计算乘积矩阵m3中每个元素的值
int sum;
// 请在下面编写剩余部分
}
