∂|XXT|∂X=2|XXT|(XXT)−1X这是对的嘛

这个表达式看起来像是矩阵微分的一个公式，但它并不是标准的矩阵运算规则。根据上下文，`∂|XXT|∂X` 表示矩阵 `XXT` 的行列式关于矩阵 `X` 的导数，而 `|XXT|(XXT)^{-1}X` 似乎是对导数的一种特定计算或应用。

然而，行列式的导数并不像元素乘法那样简单，通常涉及到雅可比矩阵或者利用行列式与逆矩阵的关系。如果 `XXT` 是方阵并且非奇异（即 `(XXT)` 可逆），我们可以用链式法则来处理：

- 首先，`|XXT|$ 是一个标量函数，其导数是 `(XXT)` 的行列式的导数乘以其导数相对于 `X` 的系数。
- 其次，`(XXT)^{-1}` 表示逆矩阵，其导数与原矩阵的雅可比矩阵有关，即 `-XXT^(-1)(XXT)'`。

所以完整的等式可能需要更具体的上下文和矩阵微分的知识来确定是否正确。如果这是一个线性代数作业题目的一部分，可能还需要额外的假设或条件。

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重新读取文本文件pollution us Queens_ 2010 SO2_ 03 NO2_ CO new.Xxt,分别可视化显示2010年的NO2、SO2、 O3、CO的月均值，要求每幅图均包括图例、图标题，x、V轴均显示刻度值且x轴刻度值以月显示，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色、蓝色、黑色;每样污染物分别保存为png 图片保存，分辨率为400dpi, png 图片命名分别为NO2_ Mean.png、SO2_ Mean.png、 O3_ Mean.png、 CO_ Mean.png。

抱歉，作为AI语言模型，我无法执行本地文件的读取和可视化操作。我建议你使用Python编程语言中的matplotlib库来完成这个任务。以下是可能有用的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('pollution_us_queens_2010_so2_03_no2_co_new.csv')

# 将日期字符串转换为pandas日期时间格式
df['Date Local'] = pd.to_datetime(df['Date Local'], format='%Y-%m-%d')

# 计算每个月的平均值
monthly_means = df.groupby(df['Date Local'].dt.month).mean()

# 绘制NO2图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['NO2 Mean'], color='red')
plt.title('NO2 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('NO2 Mean (ppm)')
plt.savefig('NO2_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制SO2图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['SO2 Mean'], color='green')
plt.title('SO2 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('SO2 Mean (ppm)')
plt.savefig('SO2_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制O3图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['O3 Mean'], color='blue')
plt.title('O3 Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('O3 Mean (ppm)')
plt.savefig('O3_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

# 绘制CO图
plt.plot(monthly_means.index, monthly_means['CO Mean'], color='black')
plt.title('CO Mean')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('CO Mean (ppm)')
plt.savefig('CO_Mean.png', dpi=400)
plt.show()

这段代码假定数据文件名为'pollution_us_queens_2010_so2_03_no2_co_new.csv'，其中包含NO2、SO2、O3和CO的月均值。我希望这可以帮助你完成任务。

文法g:s → xys| t, t → xt|y 所识别的语言是

文法g所识别的语言是由非终结符s开始，以终结符x、y和t构成的字符串集合。

根据文法规则，s可以转化为三个不同的形式，即xs、ys和t，其中x和y为终结符，而s和t为非终结符。这意味着可以通过多次应用产生式将s扩展为包含任意数量的x和y的字符串，并以t结尾。

而t只能通过产生式转化为xt或y两种形式，其中x和y同样为终结符。

因此，根据这个文法的规则，所识别的语言包含了所有以x、y为终结符构成的字符串，并以t结尾。换句话说，语言中的字符串可以由任意数量的x和y组成，并以一个t结尾。

举例来说，根据这个文法，可以生成的一些有效字符串包括"xxt", "xyt", "yyxxt", "yxxt"，等等。

总结起来，文法g所识别的语言是由任意数量的x和y构成，并以t结尾的字符串集合。