判断矩阵为什么要进行一致性检验?
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发布时间：2022-04-23 14:56
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时间：2023-09-06 18:20
一方面由于客观世界的复杂性和人们认识问题的多样性，另一方面是由于n个元素两两比较时并没有固定的参照物，那么人们在进行比较时就有可能做出一些违反常识的判断。
元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵。
扩展资料：
两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义。如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积C是一个m×p矩阵。
将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。
将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。
参考资料来源：百度百科--矩阵
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时间：2023-09-06 18:20
判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。
一方面由于客观世界的复杂性和人们认识问题的多样性，另一方面是由于n个元素两两比较时并没有固定的参照物，那么人们在进行比较时就有可能做出一些违反常识的判断。
例如：1 、次序不一致的判断 ，比如说如果人们判断A>B(表示A比B重要）,B>C，而C>A（按常识本应该是A>C) 2、基本不一致的判断，比如说如果人们判断A比B重要3倍，B比C重要2倍，当A与C再进行比较时又认为A比C重要4倍（本来应该是A比C重要6倍了）。
当这种违背常识的判断出现时判断矩阵就不完全一致了，虽然允许不完全一致，但要求判断矩阵具有大体的一致性，所以需要进行一致性检验。
扩展资料：
分类
一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
1、强一致性
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
2、弱一致性
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
3、最终一致性
所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。
参考资料：百度百科-一致性
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时间：2023-09-06 18:21
判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。
一方面由于客观世界的复杂性和人们认识问题的多样性，另一方面是由于n个元素两两比较时并没有固定的参照物，那么人们在进行比较时就有可能做出一些违反常识的判断。
例如：1 、次序不一致的判断 ，比如说如果人们判断A>B(表示A比B重要）,B>C，而C>A（按常识本应该是A>C) 2、基本不一致的判断，比如说如果人们判断A比B重要3倍，B比C重要2倍，当A与C再进行比较时又认为A比C重要4倍（本来应该是A比C重要6倍了）。
当这种违背常识的判断出现时判断矩阵就不完全一致了，虽然允许不完全一致，但要求判断矩阵具有大体的一致性，所以需要进行一致性检验。
扩展资料：
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一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
1、强一致性
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
2、弱一致性
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
3、最终一致性
所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。
参考资料来源：百度百科-一致性
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时间：2023-09-06 18:22
