10、群论中的陪集与拉格朗日定理

群论中的陪集与拉格朗日定理

在群论的研究中,陪集和拉格朗日定理是非常重要的概念和定理,它们为我们理解群的结构和性质提供了有力的工具。

1. 陪集的计算

首先来看一些关于陪集计算的问题。
- 问题 5.2 :设 (H = {0, \pm3, \pm6, \pm9, \cdots} = 3\mathbb{Z}),求 (\mathbb{Z}) 中 (H) 的所有左陪集。
- 因为 (H) 是 (\mathbb{Z}) 的子群,对于任意整数 (n),可写成 (n = 3q + r),其中 (0 \leq r < 3)。
- 那么 (n + H = r + 3q + H = r + H)(因为 (3q \in H),所以 (3q + H = H)),所以 (\mathbb{Z}) 中 (H) 的左陪集为 (H),(1 + H),(2 + H)。
- 问题 5.3 :设 (n) 是大于 1 的整数,(H = {0, \pm n, \pm 2n, \cdots}=\langle n\rangle),求 (\mathbb{Z}) 中 (H) 的所有左陪集及个数。
- 左陪集有 (0 + \langle n\rangle),(1 + \langle n\rangle),(2 + \langle n\rangle),(\cdots),((n - 1) + \langle n\rangle),(n + \langle n\rangle),((n + 1) + \langle n\rangle) 等。
- 由于 (n + \langle n\rangle = \langle n\ra

数据介绍:垃圾分类检测数据 一、基础信息 数据名称:垃圾分类检测数据 图片数量: 训练:2,817张图片 验证:621张图片 测试:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练、验证和测试分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用
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