共轭

MATLAB数学公式的计算

fr=aladdin2、矩阵的常用算法https://www.cnblogs.com/zhouqing/p/3304945.html1.矩阵的加减乘除和(共轭)转置(1)矩阵的加法
Aimer_Chen·2017-12-28 18:54

矩阵分解 SVD分解

或者说正交矩阵和酉矩阵的共轭转置和它的逆矩阵相等。对任意矩阵，都能被奇异值分解为其中是的正交矩阵，是的正交矩阵，是由个沿对角线从大到小排列的奇异值组成的方阵，就是矩阵的秩。
billbliss·2017-11-20 09:20

矩阵分解 Cholesky分解

Cholesky分解的条件(这里针对复数矩阵)一、Hermitianmatrix（埃尔米特矩阵）：矩阵中的元素共轭对称（复数域的定义，类比于
billbliss·2017-11-17 11:08

共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)

是对称正定矩阵（spd），给定Rn中n个线性无关的向量r0,r1,⋯,rn−1,我们想要构造另外的一组基p0,p1,⋯,pn−1,并满足⟨pi,pj⟩=0,∀i≠j其中内积⟨⋅,⋅⟩待定，上述性质就是共轭性
Liang_Ling·2017-11-16 16:52

量子力学简介

另外，在讨论同一个问题时，如果左矢和右矢在括号内的描述相同的话，那么这两个矢量互为转置共轭。内积和外积对于任意的两个量子态内积一个数外积矩阵两能级系统TwoLevelSyste
普朗克AI·2017-11-15 16:24

Python中complex复数类型的简单介绍

分别输出它的实部和虚部：a=4.7+0.666j#定义一个虚数print(a)#输出这个虚数print(a.real)#输出实部print(a.imag)#输出虚部print(a.conjugate())#输出该复数的共轭复数其中
zhengyuv·2017-11-15 08:14

漫步最优化三十六——基本共轭方向法

用我的眼神，拍下你的睫毛，你微笑的嘴角。你的微笑像毒药，却洋溢着幸福的味道。我就是戒不掉，你粉嫩清秀的外表，像多汁的水蜜桃。你亮丽的唇膏，充盈着自信的骄傲。就想一直咬着水蜜桃，看着你的骄傲。——畅宝宝的傻逼哥哥上篇文章最后给出的x∗计算公式可以迭代运算，从初始点x0=0开始，连续进行n次调整αkdk。也就是说由关系xk+1=xk+αkdk其中αk=−bTdkdTkHdk生成一个序列，x0=0，当k
会敲键盘的猩猩·2017-11-02 21:11

下一代太阳自适应光学技术让太空“天气预报”更精准

从中科院光电技术研究所获悉，由该所饶长辉研究员牵头的太阳高分辨力光学成像研究小组，日前成功突破“多层共轭自适应光学”（MCAO）关键技术，实现对太阳活动区的大视场闭环校正成像观测。
Mark马拉松·2017-10-31 09:01

SVD在稀疏表示中的应用

或者说正交矩阵和酉矩阵的共轭转置和它的逆矩阵相等。对任意矩阵，都能被奇异值分解为其中是的正交矩阵，是的正交矩阵，是由r个沿对角线从大到小排列的奇异值组成的方阵，
跬步达千里·2017-10-18 16:50

opencv学习中——图片的数据结构

当我们需要向量时，我们使用1行的矩阵（或1列的矩阵，如果需要转置或共轭向量）创建二维矩阵的例程原型为：cvMat*cvCreateMat(introws,intcols,inttype);//这里type
高冷同·2017-10-10 09:02

范数(Norm)和谱半径(Spectral Radii)

向量(vector)x=[x1,x2,⋯,xn]T共轭转置(conjugatetranspose)x∗=[x1¯,x2¯,⋯,xn¯]向量2范数(vectornorm)||x||2=(∑i=1n|xi|
Liang_Ling·2017-10-03 23:55

【转】常见的几种最优化方法

转自Poll的笔记阅读目录梯度下降法（GradientDescent）牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）共轭梯度法（ConjugateGradient
JSong1122·2017-08-27 09:48

为何龙虾煮后变色？

橙色的胡萝卜素在体内可转变成酮基胡萝卜素，也就是虾红素，颜色变成红色，这是由于引入了四个氧原子，从而使胡萝卜素的共轭体系，从11个双键延展至虾红素的13个双键，还记得之前说过吗？
糊公子·2017-08-05 18:31

几个贝叶斯估计的例题

贝叶斯估计Dirichlet分布已知方差的正态分布正态分布此时不再是共轭后验先验分布了，会得到一个t分布，由于涉及的特殊函数积分和自由度计算的数学技巧比较高，所以我没能补全证明。
pku_zzy·2017-07-04 10:38

四元数的笔记

定义四元数\(h=a+bi+cj+dk\)共轭:$h^*=a-bi-cj-dk$逆：$h^{-1}=\frac{h^*}{|h|^2}$所以单位四元数的共轭等于他的逆单位四元数（绝对值为1的四元数）若实部为
逍遥客33·2017-06-30 16:00

优化问题中的对偶性理论

优化问题中的对偶性理论Standard本文讲的是优化问题中与对偶问题、对偶性理论相关的内容，包括对偶问题的最优解、弱对偶性、强对偶性、共轭函数、以及KKT条件等。
tongle.Wang·2017-06-09 20:37

《凸优化理论》-----共轭函数

《凸优化理论》C1S6：共轭函数二、凸函数：3.共轭函数、拟凸函数以及对数凸函数Conjugatefunction关于拉格朗日乘子法与KKT条件
AnneQiQi·2017-06-07 16:11

《凸优化理论》-----共轭函数

《凸优化理论》C1S6：共轭函数二、凸函数：3.共轭函数、拟凸函数以及对数凸函数Conjugatefunction关于拉格朗日乘子法与KKT条件
AnneQiQi·2017-06-07 16:00

Notes—LDA中的gamma函数和几个分布

article/details/41209515（详细推导见该链接）LDA模型中用到的数学知识：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型
code_caq·2017-06-03 10:24

目标跟踪之相关滤波：CF及后续改进篇

CorrelationFilter最早应用于信号处理，用来描述两个信号之间的相关性，或者说相似性（有点像早期的概率密度），先来看定义：对于两个数据f和g，则两个信号的相关性（correlation）为：其中f∗表示f的复共轭
linolzhang·2017-05-25 23:58

如何旋转苯环结构图

苯环(benzenering)是一个闭合的共轭体系，六个碳原子的π电子云分布是一样的。
xshell_xmanager·2017-05-04 15:07

最优化学习笔记（二十）——全局搜索算法

一、引言前边的博文我们讨论过一些迭代算法，包括梯度方法、牛顿法、共轭梯度法和拟牛顿法，能够从初始点出发，产生一个迭代序列，但是往往这些迭代序列只能收敛到局部极小点，而且这些迭代方法需要计算目标函数的一阶导数
_Kevin_Duan_·2017-04-15 10:14

几个优化方法

常见的几类优化算法有：梯度下降法(GD)、批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、NesterovMomentum、Adagrad、Adadelta
BojackHorseman·2017-04-01 11:55

旋转变换（三）四元数

1.1复数复数可以定义如下：z=a+bia,b∈Ri2=−1复数常用的基本运算如下：复数中一个比较重要的概念是共轭复数，将复数的虚部取相反数，得到它的共轭复数：z=
csxiaoshui·2017-03-29 11:38

概率分布之共轭分布

  共轭分布(conjugatedistribution)的概率中一共涉及到三个分布：先验、似然和后验，如果由先验分布和似然分布所确定的后验分布与该先验分布属于同一种类型的分布，则该先验分布为似然分布的共轭分布
jteng·2017-03-13 22:17

[机器学习篇]机器学习知识总结篇

e导数/梯度随机梯度下降Taylor展式的落地应用gini系数凸函数Jensen不等式组合数与信息熵的关系#2、机器学习的数学基础2-概率论与贝叶斯先验概率论基础古典概型贝叶斯公式先验分布/后验分布/共轭分布常见概率分布泊松分布和指数分布的物理意义协方差
刘玉刚·2017-03-08 22:48

matlab行向量,列向量

答：a([1:300],1)=1行向量：A=1:5B=A'%b是列向量A=[11+ii-i111];%共轭B1=A.'%非共轭B2=A'B1=1.00001.00001
ShellCollector·2017-02-27 00:14

数学基础-高斯模型

在之前的一篇文章[机器学习-Bayesian概念学习,简书]中提到了一组常用的共轭分布，beta分布-二项分布，它们都是离散型的概率分布，而一组更一般的离散型共轭分布为Dirichlet分布-多项分布。
cjianwyr·2017-02-07 11:44

最优化学习笔记（十四）——共轭梯度法

共轭梯度法不需要预先给定Q共轭方向，而是随着迭代的进行不断产生Q共轭方向。
_Kevin_Duan_·2016-12-18 21:04

基于阵列信号处理的矩阵基础知识心得

酉矩阵即对于复数域而言的正交矩阵，满足A的共轭转置乘以A等于A乘以A的共轭转置等于单位向量，其中A是酉矩阵的充要条件是A的列向量是标准正交的。
Guinan_Li·2016-12-15 21:38

Matlab 实用笔记（纯干货）

s=num2str(x);数字转字符串ceil(x);向上取整floor(x);向下取整round(x);四舍五入取整rand(l,m,n);生成l*m*n矩阵，矩阵元素为0-1之间的随机数A’矩阵A共轭转置
Wh_Fanatic·2016-11-20 22:25

四元数讲解

——题记内容结构介绍复数复数的加减复数的系数缩放复数的积复数的平方共轭复数复数的绝对值两复数的商i的幂复数平面旋转数（Rotors)四元数作为有序数的四元数四元数的加减四元数的积实四元数四元数的系数缩放纯四元数四元数的加
惊风无尘·2016-11-15 20:37

HDU - 1246 自共轭Ferrers图

这两个图称为一对共轭Ferrers图。有一些Ferrers图，沿虚轴转换后的Ferrers图仍为它本身，也就是说这
nameofcsdn·2016-11-11 22:00

向量的模和范数

平面向量=(x,y)，模长是：空间向量=(x,y,z)，模长是：对于向量属于n维复向量空间=(x1,x2…,xn)，的模为‖‖=sqrt((x,x*))(x与x共轭的内积再开方)模是绝对值在二维和三维空间的推广
夏日向日葵·2016-11-03 00:00

第七周 OJ练习-5

（2）如果方程是共轭复根，x1=m+ni，x2=m-ni，其中n>0。其中x1,x2,m,n均保留2位小数。*/#include#includeintmain
万悦·2016-10-24 13:40

数学优化入门：梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法

1、基本概念1.1方向导数1.2梯度的概念因此，对于一元函数，即y=f(x)，其梯度的方向总是指向x轴正方向或反方向，而大小即该点的导数。如果考虑z=f(x,y)描绘的是一座在点(x,y)的高度为f(x,y)的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。对于含有n个变量的标量函数，其梯度表示为1.3梯度与方向导数函数在某点的梯度是这样一个向量，它的方向与取
TangowL·2016-10-13 19:43

基于机器视觉的车道线检测与追踪

实现功能：视频图像采集图像预处理车道线检测与识别实现的效果：实现思路：视频采集部分：摄像头采集分为单目采集与多目（双目），双目采集采用立体视觉方法，虽然对于恢复物体的深度信息比较容易，但是图像共轭像点的匹配问题
BBBBB54321·2016-09-21 19:45

Matlab基本函数-conj函数

Matlab基本函数-conj函数1、conj函数：用于计算复数的共轭值2、用法说明：y=conj(x)函数计算复数x的共轭值。
奔流聚海·2016-09-18 21:00

机器学习理论与实验2

从频率论来看，可用极大似然函数来确定参数；而从贝叶斯论来看，需要引入共轭先验，它使得后验分布与先验分布
xuhaijiao99·2016-09-14 14:26

第四章 医学图像的变换

（3）对称共轭性（4）平
qq_22337877·2016-09-08 16:00

最优化学习笔记（九）——基本的共轭方向算法

一、基本共轭方向算法对于n维二次型函数的最小化问题：f(x)=12xTQx−xTb其中，Q=QT>0,x∈Rn。因为Q>0,所以函数f有一个全局极小点，可以通过求解Qx=b得到。
_Kevin_Duan_·2016-08-28 11:35

根轨迹法的校正正目标、原理和方法

闭环零极点分布于阶跃响应的定性分析要求系统稳定：闭环极点均需位于左半平面要求快速性好：瞬态分量衰减快——闭环极点应远离虚轴超调量小、振荡次数少：共轭复数极点最好接近±45°附近，此处阻尼比为0.707如果阻尼比小于
小耗子在南京·2016-08-26 18:46

二、Python'核心编程（数字）

双精度浮点型、十进制浮点型、复数整型一般以十进制表示八进制整型以数字0开始十六进制整型以0x或0X开始复数属性num.real该复数的实部num.imag该复数的虚部mun.conjugate返回该复数的共轭复数
HMLinux·2016-08-22 23:09

机器学习中的数学问题

凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe《统计学习方法》李航《PRML》1、机器学习中的数学基础Taylor展式的应用常见概率分布与共轭分布最大似然估计中心极限定理及其应用大数定理及其应用
Alchemist Notes·2016-08-16 18:14

最优化学习笔记（八）——共轭方向法

从这节开始，将学习共轭方向法的相关内容，本篇先做一个简短的开篇。共轭方向法的计算效率不如之前的牛顿法，但是也优于最速下降法。
_Kevin_Duan_·2016-08-07 11:39

[Learning OpenCV入门3] OpenCV数据结构及core组件

publicMatx *【3】我们可以看得出,它其实就是一个“一维的矩阵”,这是因为: *1--在OpenCv中没有向量(vector)结构,任何时候需要向量,都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量
·2016-07-02 17:00

深度学习之（十一）Deep learning中的优化方法：随机梯度下降、受限的BFGS、共轭梯度法

Deeplearning中的优化方法三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。
等待破茧·2016-06-22 17:12

机器学习中常见的几种最优化方法

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法
云鹤起舞·2016-06-07 10:17

Excel怎么计算复数? Excel对复数进行加减乘除指数对数模的教程

本文分享给大家如何使用身边的Excel，进行复数的加减乘除四则运算，以及求复数的指数、对数、正弦、余弦、模、共轭等函数。
佚名·2016-05-16 15:05

先验概率、后验概率以及共轭先验

在贝叶斯学派的观点中，先验概率、后验概率以及共轭分布的概念非常重要。而在机器学习中，我们阅读很多资料时也要频繁地跟他们打交道。所以理清这些概念很有必要。
baimafujinji·2016-05-11 22:00
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