正定第17页

机器学习：matlab和python实现SVD（奇异值分解）算法

假设我们现在有一个矩阵M(m×n)，如果其存在一个分解：M=UDVT其中，U（m×m，酉矩阵，即UT=U-1）；D（m×n，半正定矩阵）；VT（n×n，酉矩阵，V的共轭转置矩阵）；这样的分解称为M的奇异值

AugustMe·2020-08-18 10:20

如何判断函数凸或非凸？

如果函数存在二阶导并且为正，或者多元函数的Hessian矩阵半正定则均为凸函数。「注意」：中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的。ConvexFunction在某些中国

飒白·2020-08-18 10:35

【第1章】凸集——几种重要的凸集

凸集——几种重要的凸集2.几种重要的凸集2.1超平面与半空间2.2球和椭球2.3多面体(关注单纯形)2.4半正定锥2.5参考Date:2020/04/11Editor:萧潇子（Jesse）Contact

萧潇子·2020-08-18 02:11

【小总结】用答案的性质来求解一些ACM题目

举个线性代数上的例子，如果我们想维护一个正定二次型矩阵，我们可以不必要求每次维护完毕后

Robin_Lo·2020-08-17 23:56

凸集与凸函数

其示意图如下所示：常见的凸集有：n维实数空间；一些范数约束形式的集合；仿射子空间；凸集的交集；n维半正定矩阵集；这些都可以通过凸集的定义去证明。

NBtingwu·2020-08-17 20:03

s1491695565·2020-08-17 19:34

平方根法和改进的平方根法解线性方程组（Matlab程序）

%定理2.2.3：对阵正定矩阵的楚列斯基（Cholesky）分解%设A为n阶对阵正定矩阵，则存在一个可逆的下三角矩阵G，使得%A=GG’，当限定G的对角元为正时，这种分解是唯一的%--------A=GG

zhangchao3322218·2020-08-17 17:07

Crout分解法

前面介绍了Cholesky分解法，但是Cholesky分解法只是用于对称正定矩阵，对于不是对称矩阵、或不是正定矩阵时，要计算线性方程组时，在矩阵阶数不是很大时可以采用Cramer法则，也可以采用高斯消元法来求解

xwebsite·2020-08-17 17:23

数值分析学习记录——第5章解线性方程组的直接方法

列主元消去法算法1(列主元素消去法)定理8(列主元素的三角分解定理)矩阵三角分解法直接三角分解法不选主元的三角分解法选主元的三角分解法算法2(选主元的三角分解法)平方根法定理9(对称阵的三角分解定理)定理10(对称正定阵的三角分解或楚列斯基分解

Petrichor_972·2020-08-17 16:59

改进的平方根法

clearclcA=input('请输入对称正定矩阵A=')b=input('请输入b=')n=length(A(:,1));%求A矩阵第一列的长度，即矩阵维数fork=1:nif(det(A(1:k,

cuienen1912·2020-08-17 16:36

平方根法

clearclcA=input('请输入对称正定矩阵A=')b=input('请输入b=')n=length(A(:,1));%求A矩阵第一列的长度，即矩阵维数fork=1:nif(det(A(1:k,

cuienen1912·2020-08-17 16:36

矩阵论中的常见概念

nidentitymatrix.ForsquarematricesAandBofequalsize,forann×nmatrix.IfAisatriangularmatrix,i.e.ai,j=0wheneveri>jor,alternatively,wheneveri0，则称M为正定矩阵

narutojxl·2020-08-17 15:31

凸二次规划

如果Hessian矩阵是半正定的，则我们说该式是一个凸二次规划，在这种情况下该问题的困难程度类似于线性规划。如果有至少一个向量满足约束并且在可行域有下界，则凸二次规划问题就有一个全局最小值。

haodumiao·2020-08-17 15:29

正定矩阵性质

正定矩阵性质：若矩阵A是n阶方阵，并且它的二次型大于0，即{X^T}AX>0，则矩阵A是正定矩阵。

tly11·2020-08-17 15:21

计算方法（三）平方根法及其改进解线性方程组

一：概述本篇文章介绍解线性方程组的平方根法及改进平方根法，适用范围为系数矩阵为正定Hermite矩阵（下称H阵）的线性方程组。

水法天天·2020-08-17 13:35

解方程组的列主元高斯消元法和Cholesky分解

如何矩阵的所有顺序主子式都不为零，那么LU分解是存在且唯一的，那么正定矩阵一定可进行这个分解。普通的高斯消元方法，引起的误差比较大，为了避免比较小的数做分母，我们可以改为

lsec小陆·2020-08-17 13:47

线性方程组的迭代解法

首先利用对称正定的系数矩阵，将方程组的求解问题转换成

dfj77477·2020-08-17 12:13

数值计算之第四期：追赶法和范数

数值分析教程刘长安西北工业大学出版社数值计算方法黄云清科学出版社数值分析简明教程王能超高等教育出版社第二版追赶法解三对角矩阵上一期末尾提到了cholesky分解和追赶法，但是没有展开来讲，这期就提一下追赶法的计算步骤.至于cholesky分解，后面会有专门针对正定矩阵

axehead·2020-08-17 12:00

同济线代慕课：正定二次型、线性空间

1.二次型用矩阵符号写出如何用矩阵记号写出来：根据二次型的定义：平方系数对应的位置是i=j一排其余的以为例，当j>i时，取aji=aij，则aij=aji=1/2（xixj的系数）所以x（x1）相当于第一排y相当于第二个（即x2），所以a12=a21=-22.用正交变换化二次型为标准型第一步即用矩阵写出二次型二到四步是上节课求一个正交矩阵P使得A对角化第五步：P即的可逆变换记作x=cy中的c至于为

あのther·2020-08-17 12:26

数值分析(3)-解线性方程组直接法

解线性方程组直接法解线性代数方程组直接法高斯消元，高斯主元素消元矩阵三角分解法，列主元三角分解平方根法追赶法方程组性态和误差分析解线性代数方程组直接法高斯消元，高斯主元素消元矩阵三角分解法，列主元三角分解平方根法**AAA**为n阶对称正定矩阵

zhao23333·2020-08-17 11:57

Gaussian Process understanding

核函数的选择要求满足Mercer定理（Mercer’stheorem），即核函数在样本空间内的任意格拉姆矩阵（Grammatrix）为半正定矩阵（semi-positivedefinite。

bald·2020-08-16 11:21

希尔伯特空间/再生核希尔伯特空间

欧式空间/欧几里得空间(EuclideanSpace)设VV是实数域RR上的线性空间（或称为向量空间），若VV上定义着正定对称双线性型gg（gg称为内积

小鹅鹅·2020-08-16 05:33

应用信息论基础第五章信道编码笔记

学习要点：信道编码分析联合典型序列信道编码定理信源信道联合编码定理信道编码设计经验主义设计编码错误概率典型信道编码文章目录5.1基本概念5.2典型设计5.3信道编码定理证明正定理证明逆定理5.4典型信道编码

wineandchord·2020-08-15 14:26

读后感 - 他在厦门的三年

也令我想起了，脱贫攻坚、精准扶贫等政策，我想和他上山下乡、河北正定的经历、厦门同安军营村的调研都有着一定的关系。还记得他说的几句话：功成不必在我；

乐生活与爱IT·2020-08-15 13:56

LMI工具箱求解线性矩阵不等式（2）

C=[10;01];A=[1.53;12];B=[30.1;0.22.5];b=1.5，u=0.5，L=I，以下均为二阶矩阵，存在对称正定矩阵P，Q_i(i=1，2，3，4)，三个正定对角矩阵E，F，G

yin_bu_feng·2020-08-14 22:44

LMI工具箱求解线性矩阵不等式(1)

首先，我们先来介绍LMI工具箱的一种很实用的用法：通过求解线性不等矩阵方程，根据正定的实对称矩阵P是否有解来判断系统是否稳定.下面我们将通过一个例子来为大家介绍它的第一个用法：已知A=[11.42.5;

yin_bu_feng·2020-08-14 22:44

Cholesky分解法

Cholesky分解法又叫平方根法，是求解对称正定线性方程组最常用的方法之一。对于一般矩阵，为了消除LU分解的局限性和误差的过分积累，采用了选主元的方法，但对于对称正定矩阵而言，选主元是不必要的。

qq_43193797·2020-08-14 19:24

矩阵的模

扩展资料：矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之外，还规定

hellocsz·2020-08-14 17:54

机器学习中的数学（1）

Hessian矩阵：这个Hessian矩阵时一个正定的矩阵。那么为什么沿

嘻哈过路人·2020-08-13 21:11

C语言回调函数熟练---使用方法（构建程序框架方便好用）

//少占鱼河北正定欢迎您长沙航空职业技术学院QQ:411656434通俗点不行吗?啊，不行吗？老外把国人玩的都不是人了。国人还自己玩自己。非把一个简单的东西复杂化。叫那么难理解！！窝里斗。。。。。。

少占鱼-正定·2020-08-13 18:10

《凸优化》7 学习笔记

,k]有B,Ai,Xi∈SmB,Ai,Xi∈Sm.SmSm指的是一切长宽都为mm的对称矩阵的集合.且A(X)⪯BA(X)⪯B意味着B−A(X)⪰0B−A(X)⪰0,就是说B−A(X)B−A(X)是个半正定矩阵

lanadeus·2020-08-11 21:10

什么是思维模型？什么是原则？

查了部分书和文章，发现有很多人在谈思维模型，但能真正定义清楚的却很少。最后，在《seekingwisdom》中找到了非常清晰的定义。一个思维模型，应该能帮我们更好地理解世界是如何运行的。

黄小猿·2020-08-11 20:35

无约束问题的最优化方法

—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————第一种方法：梯度下降法其中是步长，且，是正定矩阵

Captain_zp·2020-08-10 11:58

线性回归模型和最小二乘法

关于β微分，得到∂RSS∂β=−2XT(y−XTβ)假定X是列满秩的，从而XTX是正定的。

godspeedkaka·2020-08-10 11:03

手写SVM（SMO）实现对马疝病数据集的分类

前面我从以下几个方面分别讨论了SVM的大致原理：机器学习之SVM(HingeLoss+KernelTrick)原理推导与解析强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明（对偶问题的几何证明）核方法概述----正定核以及核技巧

Cyril_KI·2020-08-10 05:15

牛顿法

/p/46536960(理解图会容易)https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/79677948拟牛顿法：DFP,BFGS拟牛顿法实际上是用了一个正定矩阵来代替

serenysdfg·2020-08-10 00:13

SDPSOL：矩阵结构的SDP和MAXDET问题的解析/求解工具包

SDPSOL是矩阵结构行列式最大化（MAXDET）和半正定规划（SDP）问题的解析/求解工具包。

梅花香——苦寒来·2020-08-07 21:20

CVX基础

cvx_beginquiet禁止求解过程中的屏幕输出cvx_beginsdp调用半正定规划cvx_begingp调用几何规划修饰词可以组合使用2变量所有的变量必须在使用前以variable（或者variab

一一亿·2020-08-07 19:20

Quadratic Form(约束条件下的最值)牛客多校第一场D题

QuadraticForm题意：给出一个正定n×nn\timesnn×n矩阵，和一个nnn维的向量bbb,现在叫你找到一个x1,x2,x3,...,xnx_1,x_2,x_3,...,x_nx1,x2,

KXL5180·2020-08-07 11:14

uboot启动至引导kernel流程分析图

而这个变量的真正定义是在板级的config.mk中的TEXT_BASE。如smdk2410是0x33f8000，Hi3516a是0x80800000。

Don't back·2020-08-05 12:01

Lyapunov、Sylvester和Riccati方程的Matlab求解

一、Lyapunov方程1、连续Lyapunov方程连续Lyapunov方程可以表示为Lyapunov方程来源与微分方程稳定性理论，其中要求C为对称正定的n×n方阵，从而可以证明解X亦为n×n对称矩阵，

NoEndForLearning·2020-08-05 04:19

矩阵方程的计算求解（Matlab实现）

一、Lyapunov方程的计算求解1、连续Lyapunov方程连续Lyapunov方程可以表示为：AX+XA*=-C%其中A*是A的转置Lyapunov方程源于微分方程稳定性理论，其中要求-C为对称正定的

Alicewhale·2020-08-05 03:49

Lyapunov函数对微分方程稳定性的判别

稳定性判别定理考虑系统x˙=f(x)\dot{x}=f(x)x˙=f(x),设xe=0x_e=0xe=0为一平衡点，如果存在连续可微的标量函数V(x)V(x)V(x)满足：（1）V(x)V(x)V(x)正定

Mr.zwX·2020-08-05 01:41

第三章——Lyapunov理论基础

文章目录3.1非线性系统和平衡点非线性系统自治与非自治系统平衡点常规运动3.2稳定性的概念稳定性与非稳定性渐进稳定性和指数稳定性局部和全局稳定性3.3线性化和局部稳定性3.4Lyapunov直接法正定函数和

Andrew_Qian·2020-08-05 01:30

Matlab求解李雅普诺夫(Lyapunov)方程

恰好与理论定义的转置是反着的所以我们应该这样使用P=lyap(A',Q)%一般令Q=I（I指单位阵）Matlab中可以调用eig函数解矩阵特征值可以直接计算A的特征值验证是否满足渐进稳定的充要条件1也可以用于计算P的特征值验证是否为正定矩阵

o66oCZRo99o·2020-08-04 23:11

优化理论基础

一、最优化数学基础1正定矩阵1正定矩阵定义对应着半正定矩阵，负定矩阵，半负定矩阵和不定矩阵，这里只以正定矩阵为例。则A为正定矩阵。定义是一种常用的，用来判定某个对称矩阵是否是正定矩阵的方法。

yuechunyu123·2020-08-04 09:55

支持向量机SVM(3)-非线性支持向量机与核函数

非线性支持向量机与核函数本节包括以下内容1.非线性分类问题2.核函数的定义3.核技巧在支持向量机中的应用4.正定核  \;核心问题:函数K(x,z)K(x,z)K(x,z)满足什么条件才能称为核函数

Xu_mWam·2020-08-04 08:37

2020牛客多校第一场D题 Quadratic Form 拉格朗日乘子

QuadraticForm题意X=(x1,x2,...,xn)TX=(x_1,x_2,...,x_n)^TX=(x1,x2,...,xn)T,AAA为n×nn×nn×n的正定二次型，bbb为n×1n×1n

linbinwu123·2020-08-04 07:51

凸优化第二章凸集 2.4广义不等式

严格偏序关系:当时，这种偏序关系也就是R上实际的例子：分量不等式：矩阵不等式:，半正定。广义不等式的性质：对于加法保序：传递性：非负数乘保序性：自反的：反对称的：极限运算保序：最小元和极小元在介绍

沐阳听风666·2020-08-04 03:36

最优化方法：共轭梯度法（Conjugate Gradient）

details/39891197共轭梯度法（ConjugateGradient）共轭梯度法（英语：Conjugategradientmethod），是求解数学特定线性方程组的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定

-柚子皮-·2020-08-03 20:54

推荐频道

正定