高等数学+线性代数

3.1 量子力学中的数学形式 Mathematical formalism in QM

v=CpOofKV5WR0&list=PL65jGfVh1ilueHVVsuCxNXoxrLI3OZAPI&index=35前言量子力学的数学形式就是无限维度的向量空间的线性代数，如果你对这个不熟悉，别怕
莎野椰·2024-01-11 18:08

线性代数基础【4】线性方程组

第四章线性方程组一、线性方程组的基本概念与表达形式二、线性方程组解的基本定理定理1设A为mXn矩阵,则(1)齐次线性方程组AX=0只有零解的充分必要条件是r(A)=n;(2)齐次线性方程组AX=0有非零解(或有无数个解)的充分必要条件是r(A)＜n推论1设A为n阶矩阵,则(1)齐次线性方程组AX=0只有零解的充分必要条件是|A|≠0;(2)齐次线性方程组AX=0有非零解(或有无数个解)的充分必要条
吴名氏.·2024-01-11 18:36

儿子高数考了81分啦，为儿子点赞

我是文科生，因为当年的数学就是学得不好，所以一听说大学里的高等数学特别难，我就很庆幸自己是学文科的，不然我肯定高数考不及格。
西瓜甜甜啦·2024-01-11 15:19

【高等数学之泰勒公式】

一、从零开始1.1、泰勒中值定理1什么是泰勒公式?我们先看看权威解读:那么我们从古至今到底是如何创造出泰勒公式的呢?由上图可知，任一无穷小数均可以表示成用一系列数字的求和而得出的结果，我们称之为“无穷算法”。那么同理我们想对任一曲线来表达出其相对准确的值，则想出了与数字相同的处理方法，将曲线也表示成一系列自变量的和，这便是泰勒公式的由来。以下我们用一组图片来更直观的了解泰勒公式的厉害之处:将泰勒公
爱里承欢。·2024-01-11 09:35

线性代数 --- 矩阵行列式的性质

矩阵行列式的性质矩阵的行列式(Determinant)既可以表示成“detA”,也可以用“|A|”来表示。矩阵的行列式是一个数，这个数能够反应一些关于矩阵的信息。行列式只对方阵有效。若矩阵A为：则A的行列式为：最重要的三个性质性质1：单位矩阵的行列式等于1性质2：行与行之间的交换会改变det的正负号以2x2单位矩阵为例:换行后：此外，如果进行过多次交换。行交换的次数为偶数，则det的行列式的符号不
松下J27·2024-01-11 09:02

【高等数学】无穷级数篇

【高等数学】无穷级数篇1、首先，我们借助思维导图来看看无穷级数这一章节的关键问题有哪些：2、这里，我们着重分享任意函数展开成幂级数的理解由幂级数的和函数的求解可知，一个幂级数可以在其收敛区间内表示成一个函数
雨后新空·2024-01-11 06:29

高等数学第七版总结（同济大学版）

目录导数公式基本积分表一些初等函数两个重要极限三角函数公式诱导公式和差化角公式和差化积公式倍角公式半角公式正弦定理余弦定理反三角函数性质高阶导数公式——莱布尼兹（Leibniz）公式中值定理与导数应用曲率定积分的近似计算定积分应用相关公式空间解析几何和向量代数多元函数微分法及应用微分法在几何上的应用方向导数与梯度多元函数的极值及其求法重积分及其应用柱面坐标和球面坐标曲线积分与曲面积分曲线积分曲面积
是yu不是jin·2024-01-10 12:10

线性代数_同济第七版

contents前言第1章行列式1.1二阶与三阶行列式1.1.1二元线性方程组与二阶行列所式1.1.2三阶行列式1.2全排列和对换1.2.1排列及其逆序数1.2.2对换1.3n阶行列式的定义1.4行列式的性质1.5行列式按行（列）展开1.5.1引理1.5.2定理1.5.3推论*几种特殊的行列式*.1分块行列式*.22n2n2n阶行列式*.3范德蒙德行列式:star:第2章矩阵及其运算2.1线性方程
Mr_Dwj·2024-01-10 12:06

奇异值分解（SVD）的推导和应用简介

特征值分解学过线性代数的同学都知道，n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵，特征值组成对角矩阵，表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。
图学习小组·2024-01-09 20:27

Python中的线性可分性

数学中的线性可分线性可分性是在线性代数
python收藏家·2024-01-09 19:18

C# 多项式拟合、线性回归、 MathNet.Numerics

涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics，首先安装它的Nuget包：NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric
gewen_1988·2024-01-09 19:03

利用矩阵特征值解决微分方程【1】

目录一.特征值介绍二.单变量常微分方程三.利用矩阵解决微分方程问题四.小结4.1矩阵论4.2特征值与特征向量内涵4.3应用一.特征值介绍线性代数有两大基础问题：如果A为对角阵的话，那么问题就很好解决。
唠嗑！·2024-01-09 18:34

《高等数学》第六版 上册 - 目录

同济大学数学系目录第一章函数与极限第一节映射与函数第二节数列的极限什么是数列？第三节函数的极限第四节无穷小与无穷大第五节极限运算法则第六节极限存在的准则两个重要极限第七节无穷小的比较第八节函数的连续性与间断点第九节连续函数的运算与初等函数的连续性第十节闭区间上连续函数的性质第二章导数与微分第一节导数概念第二节函数的求导法则第三节高阶导数第四节隐函数及由参数方程所确定的函数的导数相关变化率第五节函数
廖马儿·2024-01-09 08:39

动手学深度学习4 线性代数

动手学深度学习4线性代数1.线性代数--数学意义2.线性代数的实现3.按特定轴求和4.线性代数QA1.线性代数–数学意义视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1U7Qy
陌上阳光·2024-01-09 07:10

MIT_线性代数笔记：复习二

目录第二单元主要内容例题第二单元主要内容正交矩阵Q，用矩阵形式描述正交性质。投影矩阵P，最小二乘法，在方程无解时求“最优解”。Gram-Schmidt正交化——从任意一组基得到标准正交基，策略是从向量中减去投影到其它向量方向的分量。行列式det(A)三个性质定义了行列式，可以推导出之后的性质4~10。行列式展开公式包含n！个非零项，一半取+，一半取-。代数余子式公式，以及推导出逆矩阵公式A−1=1
浊酒南街·2024-01-09 06:23

4.2 MATRIX MULTIPLICATION

矩阵乘法是基本线性代数子程序（BLAS）标准的重要组成部分（见第3章中的“线性代数函数”边栏：可扩展并行执行）。该函数是许多线性代数求解器（如LU分解）的基础。
王莽v2·2024-01-09 06:10

AI人工智能学习路线图

学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识，包括Python、C++等编程语言。学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。
AI论道·2024-01-09 01:43

线性代数笔记六 基变换

一、基的概念这里可以先参考知乎回答中的部分内容：如何直观形象、生动有趣地给文科学生介绍傅里叶变换？-王小龙的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/19991026/answer/26857622从数学的角度，提供一个形象有趣的解释。理解傅里叶变换的钥匙是理解基♂，它能让你重新认识世界。1.什么是基？假设一个科研所有四个所长（一正三副），四个所长各司其职，把整个科研
合肥黑·2024-01-08 19:59

高等数学II-知识点（1）——原函数的概念、不定积分、求原函数的两种常用方法 （凑微分法、第二换元法）、分部积分法、有理函数原函数求法、典型三角函数原函数求法

目录原函数的概念不定积分定义不定积分的基本积分公式不定积分的运算法则求原函数的两种常用方法第一换元法（凑微分法）第二换元法分部积分法有理函数原函数求法典型三角函数原函数求法原函数的概念设在区间上有定义，若存在函数,对任意，都有或.则称为在区间上的一个原函数。例：由，知是在上的一个原函数；由，知是在上的一个原函数。因为：（原函数可以有无数个）所以：原函数可以表达为不定积分定义函数的全体函数称为的不定
qiyi.sky·2024-01-08 10:26

线性代数笔记6 1.6

学习视频：2.2矩阵运算（二）_哔哩哔哩_bilibili包括内容：p294.4方程组解的结构（一）p304.4方程组解的结构（二）p325.1矩阵的特征值与特征向量（一）p335.1矩阵的特征值与特征向量（二）p345.1特征值和特征向量的性质p365.2相似矩阵和矩阵可对角化的条件p375.3实对称矩阵的对角化（一）p385.3实对称矩阵的对角化（二）
simplesin·2024-01-08 10:16

线性代数笔记6 1.4

学习视频：2.2矩阵运算（二）_哔哩哔哩_bilibili包括内容：p233.2线性相关线性无关p243.3向量的秩（一）p253.3向量的秩（二）p264.1线性方程组p274.2线性方程组有解判定p284.3齐次方程组的解
simplesin·2024-01-08 10:46

离散数学1

注：线性代数已经更新了最大部分的内容，因此过段时间再补充剩余内容。小王能歌善舞。因此，小王必须得会唱歌也必须得会跳舞，才满足题意小王能唱歌或者小王能跳舞。因此，小王会唱歌也会跳舞满足。
simplesin·2024-01-08 10:13

矩阵对角化

FireShotCapture4-漫步线性代数二十七——矩阵对角化-_-https___blog.csdn.net_u010182633_article_details_53400889.pngreference
婉妃·2024-01-08 04:12

线性代数的本质_ 笔记1_矩阵坐标变换（图片按顺序编辑）

线性代数的本质讲得十分精彩，用0.5倍速还显得快了，我把一些关键的知识节点截了屏，作为笔记，大家可以慢慢看。
三闾小学·2024-01-07 20:09

4/71天阅读

按照惯例这不是高潮，他10天拿下过线性代数，12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机科学的33门课程！那么整体性学习到底怎么个学法
皮卡丘_83e1·2024-01-07 17:03

正定矩阵的四个重要性质（附例子）

需要用到几个线性代数的基础结论：矩阵特征值的和等于对角线元素的和，
唠嗑！·2024-01-07 06:08

线性代数 --- 为什么LU分解中L矩阵的行列式一定等于正负1？

以下是关于下三角矩阵L的行列式一定等于+-1的一些说明笔者的一些话(写在最前面)：这是一篇小文，是我写的关于求解矩阵行列式的一篇文章中的一部分。之所以把这一段专门提溜出来，是因为这一段相对于原文是可以完全独立的，也是因为我自认为这是原文中很精彩的一段论证。为了便于我自己后续翻阅和查找，也是为了给我CSDN文章里面凑数，这才有了这篇文章。证明：在LU分解中，下三角矩阵L的行列式一定是.在证明之前，我
松下J27·2024-01-07 06:07

甲寅日

在想大学的高等数学，怎么蒙混过关的，自己出奇的把数学学成了语文，但是数学思维和数学的方法自己是一点都没
创越时间·2024-01-07 03:35

C#，数值计算，矩阵相乘的源代码与数据可视化

算法：矩阵A的第一行每个元素分别与B的第一列相乘再求和，得到C矩阵的第一个数；然后A矩阵的第一行再与B矩阵的第二列相乘，得到C矩阵的第二个数；以此类推…在线性代数中，矩阵在处理不同的概念中扮演着重要的角色
深度混淆·2024-01-07 01:52

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b
叮咚Zz·2024-01-07 00:17

第三部分 连续型需要的积分

4例5例6例7求分段函数在到未知数的定积分方法：例8求简单的二重积分方法：例9例10例11求f(x,y)的二重积分方法：例12例13例14温馨提示：因为接下来的学习要用到积分，所以在这里补充一节，如果高等数学学的不错可以跳过本节求积分求分段函数在确定区间的定积分方法
星与星熙.·2024-01-06 23:45

一周总结

剩下的时间都被我用来学习线性代数和英语了。英语将刘晓燕讲的《语法和长难句句》过了一遍，讲的内容通俗易懂，让我这个多年不用语法的人有种熟悉的味道，感觉沉睡在“血脉”中多年的感觉回来了。
张玉坤_强化班·2024-01-06 20:22

Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)

这里数值过程用于求解微分方程，数值方法将微分转化为代数方程，可以使用传统的线性代数方法求解。
亚图跨际·2024-01-06 17:21

AI技术体系和领域浅总结

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础
TisUs·2024-01-06 16:26

线性代数 --- 为什么LU分解中的下三角矩阵L的主对角线上都是1?

为什么LU分解中的下三角矩阵L的主对角线上都是1?笔者的一些话：为什么LU分解中L矩阵的主对角线上都是1？因为最近一段时间在研究LU分解的编程实现，这个问题也就时不时的从我脑子里面冒出来。但大多时候都是一闪而过，没有太在意。有时候，查了一些资料后，明白了，或者是当时明白了，又或者是似乎明白了，没过多久又忘了。索性趁着这两天有空，干脆写一篇CSDN记录下来，自己以后要看了，就回来翻翻。正文：一方面，
松下J27·2024-01-06 12:20

数学与高维空间研究

在数学中，高维空间是研究抽象结构和理论模型的重要概念，它扩展了我们对三维物理空间的认识，并且在众多数学分支中占据核心地位：1、线性代数：高维空间首先在数学上表现为向量空间，可以是有限维或无限维的。
科学禅道·2024-01-06 07:56

人工智能教程（四）：概率论入门

点击跳转到网站在本系列的上一篇文章中，我们进一步讨论了矩阵和线性代数，并学习了用JupyterLab来运行Python代码。
库库的里昂·2024-01-06 07:03

eigen源码阅读笔记-1

Eigen是一个C++模板库，提供了许多用于线性代数、矩阵运算和数值计算的功能。它被设计用来高效地进行数学运算，并且具有良好的性能。
zhaoyqcsdn·2024-01-06 06:48

线性代数 为什么齐次线性方程有非零解的充要条件是系数行列式不等于零?

因为齐次线性方程一定存在零解（齐次线性方程组为AX=0,其中A为矩阵），而系数行列式不等于零那么线性方程必然只有1个解组（0），所以对于齐次方程来说有非0解则系数行列式一定要等于零。求解步骤1、对系数矩阵A进行初等行变换，将其化为行阶梯形矩阵；2、若r(A)=r=n（未知量的个数），则原方程组仅有零解，即x=0，求解结束；若r(A)=r
ykzcs2000·2024-01-06 06:32

线性代数_第二章矩阵

1.矩阵只有一行（列）的矩阵：行（列）矩阵，行（列）向量。1.1线性变换：系数矩阵：系数为矩阵：单位矩阵主对角线上的元素是1，其余元素为0；线性变换为n个恒等式对角矩阵：主对角线上的元素是等式系数，其余元素为0；线性变换为n个线性方程1.2投影变换向量在x轴，y轴上的投影，
crystal Ye·2024-01-06 02:38

线性代数基础--矩阵

矩阵矩阵是由排列在矩形阵列中的数字或其他数学对象组成的表格结构。它由行和列组成，并且在数学和应用领域中广泛使用。基本概念元素：矩阵中的每个数字称为元素。元素可以是实数、复数或其他数学对象。维度：矩阵的维度表示矩阵的行数和列数。一个m×n的矩阵有m行和n列。行向量和列向量：矩阵中的行可以看作是行向量，列可以看作是列向量。主对角线：矩阵从左上角到右下角的对角线称为主对角线。主对角线上的元素称为主对角元
我还可以熬_·2024-01-06 02:36

基于python随机生成线性代数对称矩阵

基于python随机生成对称矩阵对称矩阵的基本性质：1、每个实方形矩阵都可写作两个实对称矩阵的积，每个复方形矩阵都可写作两个复对称矩阵的积。2、若对称矩阵A的每个元素均为实数，A是Symmetric矩阵。3、一个矩阵同时为对称矩阵及斜对称矩阵当且仅当所有元素都是零的时候成立。4、如果X是对称矩阵，那么对于任意的矩阵A，AXAT也是对称矩阵。5、n阶实对称矩阵，是n维欧式空间V（R）的对称变换在单位
是空空.v·2024-01-06 02:35

python 生成对称矩阵_对称矩阵| 使用Python的线性代数

python生成对称矩阵Prerequisites:先决条件：Definingamatrix定义矩阵Identitymatrix身份矩阵Transposematrix
cumudi0723·2024-01-06 02:05

python 生成对称矩阵_对称矩阵之和| 使用Python的线性代数

python生成对称矩阵Prerequisite:先决条件：DefiningMatrixusingNumpy使用Numpy定义矩阵SymmetricMatrices对称矩阵Here,wewilllearnhowtocreatetwosymmetricmatricesandwilladdthem?Addingtwosymmetricmatricesresultsinasymmetricmatrix.
cumtv80668·2024-01-06 02:04

判断线性相关性

线性相关是线性代数中的一个重要概念，用于描述向量或向量组之间的线性关系。以下是判断向量组是否线性相关的几种方法：1.
Guff_hys·2024-01-06 02:32

线性代数_逆矩阵性质

逆矩阵是线性代数中一个非常重要的概念，它具有以下几个基本性质：1.可逆矩阵一定是方阵：一个矩阵若要可逆，必须是方阵，即它的行数和列数相等。
Guff_hys·2024-01-06 02:32

线性代数_对角矩阵

对角矩阵是线性代数中一种特殊的矩阵类型，它在数学理论和实际应用中都有着重要的地位。
Guff_hys·2024-01-06 02:32

线性代数_对称矩阵

对称矩阵是线性代数中一种非常重要的矩阵结构，它具有许多独特的性质和应用。下面是对称矩阵的详细描述：###定义对称矩阵，即对称方阵，是指一个n阶方阵A，其转置矩阵等于其本身，即A^T=A。
Guff_hys·2024-01-06 02:30

MIT_线性代数笔记：第 24 讲 马尔可夫矩阵；傅里叶级数

目录马尔可夫矩阵Markovmatrices傅里叶级数Fourierseries本讲学习马尔可夫矩阵和傅里叶级数，两者是关于特征值和投影矩阵的应用。马尔可夫矩阵MarkovmatricesA=[0.10.010.30.20.990.30.700.4]A=\begin{bmatrix}0.1&0.01&0.3\\0.2&0.99&0.3\\0.7&0&0.4\end{bmatrix}A=0.10.2
浊酒南街·2024-01-05 22:52

MIT_线性代数笔记：第 23 讲 微分方程和 exp(At)

Differentialequations矩阵指数函数MatrixexponentialeAte^{At}eAt二阶微分方程Secondorderdifferentialequations本讲中我们将面对微分方程，将一阶常系数微分方程转化为线性代数问题进行处理
浊酒南街·2024-01-05 22:51
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