线性代数问题。什么是主元，什么是主元列？如果以下图片显示的是增广矩阵，那么最后一列是主元列吗？如果

线性代数里面的主元，是指将一个矩阵A通过初等变换（包括初等行变换和列变换）化为规范阶梯型矩阵B后，矩阵B中每行从左往右，第一个非零的元素必定是1，这个1就是主元，所有主元的组合就是主元列。

增广矩阵去掉最后一列就组成了系数矩阵，得到主元列的方法相同，只是增广矩阵在初等变换列时多了一列。

简介

主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。新的映射空间的变量由原始数据变量的线性组合构成，从而大大降低了投影空间的维数。由于投影空间统计特征向量彼此正交，则消除了变量间的关联性，简化了原始过程特性分析的复杂程度。

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基本思路

主元分析法的基本思路是：寻找一组新变量来代替原变量，新变量是原变量的线性组合。从优化的角度看，新变量的个数要比原变量少，并且最大限度地携带原变量的有用信息，且新变量之间互不相关。其内容包括主元的定义和获取，以及通过主元的数据重构。

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定义

假设一个要研究的系统仅包含两个变量 x1 ， x2 。将两个变量的样本点表示在一个平面图上，可以看出所有的样本点集中在一个扁型的椭圆区域内。因为样本点之间的差异显然是由于 x1 ， x2 的变化而引起的。我们可以看出在沿着椭圆横轴的方向上（ y1 ）的变动较大，而纵轴方向上( y2 )的变动较小。这说明了样本点的主要变动都体现在横轴方向上，比如 85％以上，那么这时就可以将 y 2忽略而只考虑y1 。这样两个变量就可以简化为一个变量了。我们称 y1 ， y 2分别为 x1 ， x2 的第一主元和第二主元。一般情况下，如果样本有 p 个变量，若样本之间的差异能由 p 个变量的 K 个(K<p)个主元成分来概括，那么就能用 K 个主元来代替 p 个变量。

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主元得分向量

主元分析中数据总体的协方差阵往往是未知的，这需要利用过程的正常运行数据进行估计。假设采集得到过程数据样本为 X ∈ R n ×p，其中 n是样本的数量，p 为过程变量的个数。为了避免变量的不同量纲的影响，需首先对数据进行标准化处理，即将各个变量转化为均值为 0，方差为 1 的数据。

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确定方法

目前在主元个数的选择上，有两种比较普遍的方法，一种使主元回归检验法，一种是主元贡献率累积和百分比法（CPV）。

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检测统计量

检测统计

从统计的角度讲，要检测数据中是否包含过程的故障信息，可以通过建立统计量进行假设检验，判断过程数据是否背离了主元模型。通常的方法是主元子空间建立 Hotelling T2 统计量进行统计检验；在残差子空间中建立 Q 统计量进行统计检测。

百度百科上有的

http://baike.baidu.com/view/3656019.htm

所谓主元法分解因式就是在分解含多个字母的代数式时,选取其中一个字母为主元(未知数),将其它字母看成是常数,把代数式整理成关于主元的降幂排列(或升幂排列)的多项式,再尝试用公式法、配方法、分组法等分解因式的方法进行分解!

例如：

x^4+y^4+z^4-2x^2y^2-2y^2z^2-2z^2x^2=x^4-2(y^2+z^2)x+y^4+z^4-2y^2z^2

=x^4-2(y^2+z^2)x+y^4+z^4+2y^2z^2-4y^2z^2

=x^4-2(y^2+z^2)x^2+(y^2+z^2)^2-4y^2z^2

=[x^2-(y^2+z^2)]^2-(2yz)^2

=[x^2-(y^2+z^2)+2yz][x^2-(y^2+z^2)-2yz]

=[x^2-(y-z)^2][x^2-(y+z)^2]

=[x+(y-z)][x-(y-z)][x+(y+z)][x-(y+z)]

=(x+y-z)(x-y+z)(x+y+z)(x-y-z)

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