1.
https://imgur.com/gCMZRbp
这题答案是哪个
有看过A的也有看D的，
我对完答案后自己看过一遍还是觉得D比较好一点的说
8.
https://imgur.com/rd2hshv
https://imgur.com/j0jSLKm
这题的A^2可以看成走两步的方法数吗？
例如C选项为：10走到12走两步的方法数
如果可以的话，为何不是8?
我是想，w走到对面有8点，所以10走到对面有8个方法，各点回到12只有一条
所有总共为8
用这样判断DE不会错的说
10.
https://imgur.com/wrfhmY9
为什么Ｂ选项会对？
完全想不到..
13.
https://imgur.com/H56dv2a
A选项，什么叫做consistent system?
B选项，rank不都是取min{m,n}吗？
16.
https://imgur.com/PbFj7oS
如果eigenvalue对应到的eigenvecotr都是独立的
不是代表没有重根吗？
不就代表eigenvalue为相异吗?

1.记得立宇选a，我是a,b纠结啦但d把not移进去怎么看都是错的吧8我觉得你是对的 A^r是x到y的walk数10.b应该是错的吧，<没有antisymmetric，但在复数上好像有？ 求指正13.a 大于等于一个解称之r(A)覉in{m,n} 又不一定能生出整个对映域r(A)<=min{m,n}这边是说n(A)>=1，所以直接想维度定理就好了16.E 可对角化时am(λ)=gm(λ)，当λ重根时会有同样多条独立的特征向量，这时候特征向量才能张开特征空间，感觉你需要复习一下线代

1. 翻译一下应该是不存在有能力的人被他的所有朋友喜欢等价论述就是 对于所有人 若被所有朋友喜欢 implies 不是有能力的人 所以我会选A16 记得前面问过类似的了 只要矩阵可对角化 就能找到n个独立的eigenvector这是个双向定理 跟特征值相不相同没有任何关系举个例 I的特征值全是1 但他可对角化 而且也能找到n个线性独立的特征向量

10.b错的

谢谢各位，全部解决了唯独第一题，这种题目应该要怎么判断，每次遇到几乎都会错XDD是我逻辑太差吗

你对箭头跟and有盲点，if C(x) then blabla，那么只要有一个没有C(x)的人也是对的。你心里想的其实是and