————线性代数———

模型分类model

模型可以按照多个维度进行分类，以下是常见的几种模型分类方式：（1）根据应用领域分类：数学模型：基于数学原理和方程式来描述和解决问题，如微积分模型、线性代数模型等。

RS&·2023-09-25 11:10

基座向量施密特正交化

标准正交基在线性代数和向量空间理论中非常重要三、原始的基

GoodShot·2023-09-25 09:42

信息学奥赛一本通-编程启蒙3304：练51.1 向量点积计算

3304：练51.1向量点积计算时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:594通过数:477【题目描述】在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。

ptyz306·2023-09-25 02:14

动手学深度学习（pytorch版）第二章-2.3线性代数Note-linear-algebra

类型标量：仅包含一个数值被称为标量向量：向量可以被视为标量值组成的列表矩阵：正如向量将标量从零阶推广到一阶，矩阵将向量从一阶推广到二阶。A=torch.arange(20).reshape(5,4)A.T//转置张量：是描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法X=torch.arange(24).reshape(2,3,4)张量算法的基本性质张量与张量A=torch.arange(20,dtype=

Wall-E99·2023-09-25 00:36

MIT公开课18.06 Gilbert Strang 线性代数笔记1 - Ax=b和四个子空间

NP very hard·2023-09-24 17:00

线性代数笔记总结

线性代数百度网盘连接:链接：https://pan.baidu.com/s/1U3jkyBE-RA-QREMAQkhYTw?

JinDao.·2023-09-24 17:58

线性代数【二】：矩阵的概念与计算

本节为线性代数复习笔记的第二部分，矩阵的概念与计算，主要包括：几个特殊特殊矩阵，矩阵乘法，伴随矩阵，逆矩阵的运算性质以及求矩阵逆的五个方法。

不会算命的赵半仙·2023-09-24 17:26

线性代数—矩阵

矩阵矩阵的定义同型矩阵运算1、同型矩阵可加减2、矩阵乘以k（≠0），矩阵中所有元素乘以k3、Amn*Bns=Cms4、转置矩阵5、伴随矩阵6、逆矩阵(矩阵的逆理论）7、行阶梯矩阵8、正交矩阵矩阵的初等变换矩阵理论矩阵的逆理论—见逆矩阵矩阵的秩理论矩阵的定义形如：叫做m*n阶矩阵，可记为(aij)或(aij)m×nnote：若m=n称为n阶方阵若A=0，则矩阵中任意元素为零同型矩阵AnmBnm称为同

超级大头兵dyz·2023-09-24 17:56

线性代数知识点总结（干货满满）

文章目录1.行列式1.1余子式与代数余子式1.2行列式计算1.3克莱姆法则2.矩阵2.1矩阵的运算2.1.1加法运算2.1.2数乘运算2.1.3矩阵的乘法2.1.4矩阵的幂运算2.2矩阵的转置2.3方阵的行列式2.4伴随矩阵2.5逆矩阵2.5.1逆矩阵性质2.5.2逆矩阵的求法2.5.3逆矩阵的应用2.6矩阵的初等变换2.6.1初等矩阵2.7初等变换的应用2.7.1求逆矩阵2.1.2求解矩阵方程2

HugeYLH·2023-09-24 17:56

【线性代数】为什么 AA* = |A|E

AA∗矩阵相乘，刚好是行列式展开的定义AA*矩阵相乘，刚好是行列式展开的定义AA∗矩阵相乘，刚好是行列式展开的定义矩阵提取一个因子∣A∣，所有元素需要除∣A∣矩阵提取一个因子|A|，所有元素需要除|A|矩阵提取一个因子∣A∣，所有元素需要除∣A∣那么为什么其他位置的元素是0那么为什么其他位置的元素是0那么为什么其他位置的元素是0即行列式第i行元素和第j行的代数余子式乘积为0？即行列式第i行元素和第

灯笼只能来教室体验生活·2023-09-24 17:54

矩阵的c++实现

在大学数学课程《线性代数》中，就有矩阵和行列式的出现，这篇文章主要讲矩阵在c++中的实现和一些用途（目前我知道的）此篇文章只写c++的内容，不具体写到数学中矩阵的一些公式、性质。

liudabai__·2023-09-24 03:55

游戏编程算法与技巧 Game Programming Algorithms and Techniques (Sanjay Madhav 著)

http://gamealgorithms.net第1章游戏编程概述(已看)第2章2D图形(已看)第3章游戏中的线性代数(已看)第4章3D图形(已看)第5章游戏输入(已看)第6章声音(已看)第7章物理(

void87·2023-09-24 03:53

通信工程简介

Sunshine_晗晗·2023-09-23 09:12

Pytorch 深度学习实践 day01（背景）

准备线性代数，概率论与数理统计，Python理解随机变量和分布之间的关系人类智能和人工智能人类智能分为推理和预测推理：通过外界信息的输入，来进行的推测预测：例如，看到一个真实世界的实体，把它和抽象概念联系起来人工智能

丿罗小黑·2023-09-22 23:22

【李沐深度学习笔记】矩阵计算（2）

课程地址和说明线性代数实现p4本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。

魔理沙偷走了BUG·2023-09-22 22:34

2019-1-8晨间日记

晴朗干冷心情：好纪念日：人间行走11284天任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：听课，填简历，写Journal改进：无习惯养成：无周目标·完成进度优先听万门的课程，再听MOOC不迟学习·信息·阅读万门《线性代数

萌斯基·2023-09-22 16:40

【M malloc送书第二期】朋友圈大佬都去读研了，这份备考书单我码住了！

文章目录01《**数据结构与算法分析**》02《计算机网络：自顶向下方法》03《现代操作系统》04《深入理解计算机系统》01《概率论基础教程（原书第10版》03《线性代数及其应用》八九月的朋友圈刮起了一股晒通知书潮

M malloc·2023-09-21 22:27

【李沐深度学习笔记】线性代数实现

课程地址和说明线性代数实现p2本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。

魔理沙偷走了BUG·2023-09-21 16:54

【山河送书第十一期】：朋友圈大佬都去读研了，这份备考书单我码住了，考研书籍五本！！

朋友圈大佬都去读研了，这份备考书单我码住了《数据结构与算法分析》《计算机网络：自顶向下方法》《现代操作系统》《深入理解计算机系统》《概率论基础教程（原书第10版》《线性代数（原书第10版）》《线性代数及其应用

以山河作礼。·2023-09-21 11:18

Python基础学习笔记3

深度学习实践深度学习离不开编程深度学习离不开数学分析（高等数学）、线性代数、概率论等知识，更离不开以编程为核心的动手实践。

蔬菜院院长·2023-09-21 05:08

线性代数基础9--正交矩阵与行列式基础,代数余子式

1,正交基与正交矩阵标准正交向量组中,向量之间满足两两正交,并且每个基的长度为1将标准正交向量组成一个矩阵Q.则有一个重要的性质,并且不要求Q一定为方阵.如下这里我们将标准正交矩阵,并且只有在Q为方阵的情况下才,简称为正交矩阵.强调方阵是因为可逆也许有一个问题是正交矩阵是否可逆,但是正交矩阵符合可逆的定义,我们还找出了它的可逆矩阵,(如果这两个矩阵乘积为单位矩阵,并且是方阵,那么它们互为可逆),所

pu_pupupupupu·2023-09-21 04:07

线性代数 - 02行列式

行列式基础知识行列式展开计算基础知识几何意义[a11a12a21a22]\left[\begin{matrix}a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\end{matrix}\right][a11a21a12a22]表示平行四边形的面积,记α1\alpha_1α1=[a11a12]\left[\begin{matrix}a_{11}&a_{12}\end{matrix}\righ

程序员的记录·2023-09-21 04:07

线性代数-行列式知识总结

1、知识脉络如图2、二阶与三阶行列式（1）定义略（2）二阶行列式与三阶行列式的计算“对角线法则”，三阶可降为二阶（方便计算）如图注意符号（3）行列式线性方程组的关系如图简记列与b对应可得D下标/D=x下标3、全排列与逆序数及对换（1）定义1：全排列自然数1~n组成，不重复的有确定次序的排列----->简称n级排列（2）定义2：逆序与逆序数的区别举个简单的例子如1321的四级排列其中3与2构成一个逆

搁浅小泽·2023-09-21 04:37

#机器学习--线性代数基础--第一章：行列式

#机器学习--线性代数基础--第一章：行列式引言1、排列及其逆序数2、行列式定义2、行列式性质3、行列式按行展开4、本章总结引言本系列博客旨在为机器学习(深度学习)提供数学理论基础。

投笔丶从戎·2023-09-21 04:37

【线性代数】

0、线性代数的本质往往被淹没在计算的海洋中，无人问津！1、什么是向量？向量是带方向的箭头，向量是坐标。2、向量的线性组合两个向量不共线，即线性无关；两个向量共线，即线性相关。

我感觉。·2023-09-21 04:06

线性代数基础-行列式

一、行列式之前的概念1.全排列：把n个不同的元素排成一列，称为n个元素的全排列，简称排列（实际上就是我们所说的排列组合，符号是A，arrange）2.标准序列：前一项均小于后一项的序列就是标准序列比如1，3，6，7，9就是标准序列3.逆序数：序列中满足前一项大于后一项的数对个数比如有一个序列：{1，6，9，2，3，4}遍历该序列，看每个数之前有几个数比它大，加和就是逆序数的值4.奇偶排列排列的奇偶

YUE ZHEN PENG·2023-09-21 03:35

图形学线性代数

最近学图形学！学的是GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪↓会做点笔记Lecture03Transformation_哔哩哔哩_bilibili点乘1）主要作用是找到两个方向/向量的夹角2）找一个向量投影到另一个向量作用叉乘此处x,y,z都是坐标轴作用1）判断左和右如果a右b左，叉乘为负数，a左b右，叉乘为正数2）判断内和外通过ABC循环叉乘p判断方向得知P在AB，BC,AC左侧通过ACB

Scabbards_·2023-09-21 00:45

NumPy数值计算

Numpy是（NumericalPython的缩写）：一个开源的Python科学计算库使用NumPy可以方便的使数组、矩阵进行计算包含线性代数、傅里叶变换、随机数生成等大量函数1.2为什么使用Numpy

~小安同学·2023-09-20 12:26

线性代数一（基本概念）

③C’C一定是对称矩阵（C’C的转置==C’C）一、线性代数基本知识：1、线性：数乘运算与加法运算呈现线性。2、二、向量：1、向量的表示方法：其中的i、j、k是坐标轴方向的单位向量。

自学AI的鲨鱼儿·2023-09-20 08:51

线性代数1-向量相加，向量乘以标量

向量的基本操作向量的基本操作包括：向量相加，向量乘以标量。标量标量（scalar）：一个标量就是一个单独的数，我们在使用标量时，一般都要明确给出它是那种类型的数【1】。*a，其中a。从图像上说，向量乘以标量，是使得向量拉伸或者收缩了。例如，如果a>1，就是将向量拉伸了a倍；如果0

赵阳_c149·2023-09-19 21:57

如果人工智能的上半场是分类，那么下半场就是聚类

学了一堆不扎实的数学：微积分、线性代数、概率论、数理统计、复变函数、离散数学等等。

david_lv·2023-09-19 20:14

【张兔兔送书第一期：考研必备书单】

考研书单必备《数据结构与算法分析》《计算机网络：自顶向下方法》《现代操作系统》《深入理解计算机系统》《概率论基础教程（原书第10版》《线性代数（原书第10版）》《线性代数及其应用》赠书活动八九月的朋友圈刮起了一股晒通知书潮

家有娇妻张兔兔·2023-09-19 18:13

pycharm笔记-动手学深度学习（李沐）线性代数课后习题

1.证明一个矩阵的转置的转置是，即(⊤)⊤=(A⊤)⊤=A。#创建一个5*4的矩阵importtorchA=torch.arange(20).reshape(5,4)print(A.T.T==A)2.给出两个矩阵和，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即⊤+⊤=(+)⊤A⊤+B⊤=(A+B)⊤A=torch.arange(12).reshape(3,4)B=torch.arange(12,2

幸运的的飞起·2023-09-19 17:12

05线性代数（李沐深度学习笔记）

文章目录线性代数线性代数实现QA线性代数直观理解矩阵乘法相当于扭曲空间，向量通过一个矩阵相乘变成另外一个向量，相当于矩阵把一个空间进行了扭曲矩阵也有长度，即范数c和b是向量。

裂缘冰释·2023-09-19 17:41

李沐《动手学深度学习》笔记3-线性代数

标量向量长度：二范数点积正交矩阵线性代数的本质：矩阵是一个扭曲的空间F范数：对称，反对称，正定，正交置换矩阵特征向量，特征值此处不被改变指方向，与大小无关。

暄染落墨·2023-09-19 17:41

李沐：动手学习深度学习-线性代数笔记

torch.mv()与torch.mm()A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)x=torch.arange(4,dtype=torch.float32)A,x,A.shape,x.shape,torch.mv(A,x)(tensor([[0.,1.,2.,3.],[4.,5.,6.,7.],[8.,9.,10.,11.],[12.,

l 'm here·2023-09-19 17:40

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（2）

2线性代数2.1线性代数基础这一节其实就相当于啥呢，一个简单的了解：2.1.1标量、向量、矩阵那么之后李沐老师会讲一个用Python怎么实现，这里就不多赘述了。

Reedsway_Yuhan.C·2023-09-19 17:40

【李沐深度学习笔记】线性代数

线性代数标量标量（scalar），亦称“无向量”。有些物理量，只具有数值大小，而没有方向，部分有正负之分。物理学中，标量（或作纯量）指在坐标变换下保持不变的物理量。

魔理沙偷走了BUG·2023-09-19 17:39

线性代数的本质——几何角度理解

B站网课来自3Blue1Brown的翻译版，看完醍醐灌顶，强烈推荐：线性代数的本质本课程从几何的角度翻译了线代中各种核心的概念及性质，对做题和练习效果有实质性的提高，下面博主来总结一下自己的理解1.向量的本质在物理中的理解是一个有起点和终点的方向矢量

郝YH是人间理想·2023-09-19 11:28

线性代数与编程语言结合基础

什么是线性代数线性代数是数学的一个分支，研究向量空间和线性变换的理论与方法。它涉及了向量、矩阵、线性方程组、线性映射等概念与运算规则。

时雨h·2023-09-19 02:15

Eigen介绍及简单使用2020-05-07

Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。

OTTFFIVE·2023-09-18 16:45

线性代数基础-矩阵

八、矩阵的基础概念1.矩阵我们忘掉之前行列式的一切，列一种全新的数表，虽然长得很像，但是大不相同，首先一个区别就是矩阵不能展开成一个值，这里不讨论矩阵的空间意义{a11x1+a12x2+a13x3+...+a1nxn=b1a21x1+a22x2+a23x3+...+a2nxn=b2...an1x1+an2x2+an3x3+...+annxn=bn\begin{cases}a_{11}x_1+a_{

ZhenpengYue·2023-09-18 08:47

【考研数学】线性代数第五章 —— 特征值和特征向量（3，矩阵对角化理论）

文章目录引言三、矩阵对角化理论3.1一般矩阵的相似对角化3.2实对称矩阵的相似对角化3.2.1实对称矩阵相似对角化定理3.2.2实对称矩阵相似对角化过程写在最后引言承接前文，我们来看看矩阵的对角化理论。我们前面提到对角化是在矩阵相似那里，若存在可逆矩阵PPP，使得P−1AP=ΛP^{-1}AP=\LambdaP−1AP=Λ，其中Λ\LambdaΛ为对角矩阵，则称AAA可以相似对角化。三、矩阵对角化

Douglassssssss·2023-09-18 05:01

李沐深度学习笔记-05线性代数

1.线性代数标量由只有一个元素的张量表示importtorchx=torch.tensor([3.0])y=torch.tensor([2.0])x+y,x*y,x/y,x**y#输出(tensor([

爱的小胡·2023-09-17 17:21

国外AI大牛推荐的10大最有帮助免费在线机器学习课程

MIT的《线性代数》：这是我见过的最好的线性代数课程，由传奇教授GilbertStrang（吉尔伯特斯特朗）教授。斯坦福的CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络：平衡理论与实践。

机器学习与系统·2023-09-17 04:04

2022-06-14

这件事一直搞得我很郁闷，但我也很理解，其实很多人，也包括我在内，上大学的时候的3门“高等数学”（高等数学、线性代数、概率与数理统计，一般工科生的必修课，在这里，包括在我的书里统称“高等数学”）可能都没有学好

TIM全面库存管咨询程晓华·2023-09-16 19:25

【考研数学】线性代数第五章 —— 特征值和特征向量（2，特征值与特征向量的性质）

文章目录引言二、特征值与特征向量的性质2.1一般性质2.2实对称矩阵特征值与特征向量的性质写在最后引言承接前文，了解了一些基本概念后，我们来继续学习有关特征值和特征向量的内容。二、特征值与特征向量的性质2.1一般性质定理1——设A\pmb{A}A为nnn阶矩阵，λ1,λ2,⋯ ,λn\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_nλ1,λ2,⋯,λn为A\pmb{A}A的特

Douglassssssss·2023-09-16 06:48

行阶梯矩阵，行最简矩阵，分块矩阵的概念

目录初等矩阵与初等变换的性质行阶梯矩阵行最简矩阵分块矩阵的概念分块矩阵的运算方阵的行列式初等矩阵与初等变换的性质初等矩阵和初等变换是线性代数中的基本概念，它们具有以下性质：初等矩阵的转置仍为同类型的初等矩阵

Open-AI·2023-09-16 04:46

使用MATLAB求逆矩阵

使用MATLAB求逆矩阵求解矩阵的逆是在线性代数中常见的操作之一。在MATLAB中，可以使用内置的函数来计算矩阵的逆。本文将向您展示如何使用MATLAB来求解矩阵的逆，并提供相应的源代码。

qq_39605374·2023-09-16 01:54

向量点积计算

向量点积计算在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。给定两个n维向量a=(a1,a2,…,an)和b=(b1,b2,…,bn)，求点积a·b=a1b1+a2b2+…+anbn。

ccb_·2023-09-15 20:03

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