Algebra

Function Set in OPEN CASCADE

implementationofthemostfrequentlyusedmathematicalalgorithms.Theseinclude:algorithmstosolveasetoflinearalgebraice
eryar·2016-01-16 13:00

Minor, cofactor and adjoint matrix

Cofactors代数余子式1Cofactorexpansionofthedeterminant2Cofactorforcomputinginverseofamatrix1.Minor（余子式）Inlinearalgebra
艳艳儿·2016-01-14 13:44

Function Set in OPEN CASCADE

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opencascade·2016-01-13 19:00

Function Set in OPEN CASCADE

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eryar·2016-01-13 19:00

lie group and computer vision : 李群、李代数在计算机视觉中的应用

然而，在很多论文中，作者们却喜欢用Liealgebrase(3)、so(3)以及LiegroupSE(3)、SO(3)之类的表示。
heyijia0327·2016-01-05 14:00

代数拓扑初步

代数拓扑：algebraictopologyV：VerticesE：EdgesF：Faces
lanchunhui·2016-01-02 20:00

alpha-mask PK the scanline boolean algebra

I also suspect that you couldn't use the scanline boolean algebra because it works only with the scanline
fengyuzaitu·2015-12-31 13:47

alpha-mask PK the scanline boolean algebra

I also suspect that you couldn't use the scanline boolean algebra because it works only with the scanline
fengyuzaitu·2015-12-31 13:47

Algebra 【矩阵快速幂】【最坑的输入】

题意：令a*b=q，a+b=p，现在给你q、p、n，问你a^n+b^n的值。构造矩阵吧，比较简单。但输入太坑爹了，上面说的是——Inputisterminatedbyalinecontainingonlytwozeroes.当输入一行只有两个0时结束，用while(scanf("%d%d",&p,&q),p||q)就悲剧了。思路：((a-1)^n+(b-1)^n)*(a+b)=a^n+b^n+((
笑着走完自己的路·2015-12-14 20:48

矩阵的奇异值分解

定义如下：Inlinearalgebra,thesingularvaluedecomposition(SVD)isafactorizationofarealorcomplexmatrix.Ithasmanyusefulapplicationsinsignalprocessingandstatistics.Formally
dongchao_pro·2015-12-06 14:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十四课 特征值与特征向量的应用——马尔科夫矩阵、傅里叶级数

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~马尔科夫矩阵MarkovMatrix马尔科夫矩阵MarkovMatrix有两个性质：所有元素大于等于0，所有矩阵的列相加等于1。这里性质导致一些有趣的特性：马尔科夫矩阵MarkovMatrix的幂依然是马尔科夫矩阵MarkovMatrix马尔科夫矩阵MarkovMatrix的其中一个特征值为1，其他所有的特
a352611·2015-11-28 23:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十三课 微分方程与exp(At)

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~一阶常系数微分方程Au=dudt将一阶常系数微分方程转换为线性代数问题的关键在于常系数微分方程的解一定是指数形式的。那么我们的需要求解的东西就是指数的系数和指数的幂，而这可以转换为线性代数问题。解的指数形式通常是自然常数e的指数（猜测是因为时域信号可以转到频域，傅里叶变换，这方面学识浅薄）这个形式很容易让我
a352611·2015-11-24 21:00

数据库应用之关系代数（relational algebra）

关系代数表达式的五个基本算子1.选择（selection）：即选择某些行。代码：select···from···where。表达式：σ（）。2.投影（projection）：即选择某些列。代码：select···distinctfrom···（distinct有去重的功能）。表达式：Π()。3.叉乘（crossproduct）：笛卡尔积，就像矩阵相乘。表达式：X。4.做差（set-differen
u013816144·2015-11-23 23:00

机器学习和计算机视觉有关的数学

1.线性代数(LinearAlgebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。
GarfieldEr007·2015-11-21 11:22

Ubuntu14.04安装Theano详细教程

环境操作系统：ubuntu14.04Python：2.7.6需要联网相关库简介BLAS（BasicLinearAlgebraSubprograms）是基础线性代数子程序库，里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序
xuezhisdc·2015-11-19 16:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十二课 特征分解与矩阵的幂

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~特征分解A=SΛS−1S由特征向量组成，要求这些特征向量线性无关，这样S才可逆，首先:现在我们知道AS=SΛ⇒S−1AS=Λ⇒A=SΛS−1这就是特征分解Eigendecomposition矩阵的幂Ax=λx⇒A2x=λAx=λ2x从特征分解角度看A2=SΛS−1SΛS−1=SΛ2S−1⇒Ak=SΛkS−1
a352611·2015-11-18 21:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十一课 特征值与特征向量

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~何为特征向量、特征值Ax就好比f(x)，这是一种针对多维的操作，而我们关心的就是经过变换后方向不变的向量即Ax=λx，x就是特征向量，λ就是特征值。我们的目的就是要找到矩阵A的所有特征值和对应的特征向量，很自然的我们会关注存在λ为零的情况，此时要想特征向量x存在，那么就等于要使得Ax=0中的A为奇异矩阵Si
a352611·2015-11-16 22:00

OpenCASCADE Quaternion

The quaternions are members of a noncommutative division algebra first invented by William Rowan Hamilton
·2015-11-13 22:17

Transposed Matrix

Transposed Matrix In linear algebra, the transpose of a matrix A is another matrix AT
·2015-11-13 07:45

十天内掌握线性代数：惊人的超速学习实验

转自：http://kb.cnblogs.com/page/162480/ 　英文原文：Mastering Linear Algebra in 10 Days: Astoundin 　　译者：MapleFlying
·2015-11-13 04:01

牛人林达华推荐有关机器学习的数学书籍

 线性代数 (Linear Algebra)： 我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。
·2015-11-13 03:32

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十课 行列式的应用

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~求解逆矩阵A−1=1det(A)CT,其中CT为代数余子式cofactors组成的矩阵的转置。要证明A−1=1det(A)CT，即证明ACT=det(A)I对角线上的值为det(A)，这很好理解，但是为什么其他位置的元素全是0呢？，我们观察结果的第二行第一列，其值等于A的第二行a21,a22...a2n分别
a352611·2015-11-12 22:00

走进LAPACK（一）

一、LAPACK简介     LAPACK是一个高性能的线性代数计算库，以BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）为基础，用Fortran
·2015-11-12 14:55

机器学习和计算机视觉必须的数学基础

Linear Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计学) 是最重要和不可缺少的。 这代表了Machine Learning中最主流的两大类
·2015-11-12 10:29

最优化方法在图像处理中的应用【4】

In linear algebra, a symmetric n × n real matrix M is said to be positive definite if z^TMz is
·2015-11-12 09:38

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 10. Eigenvalues and Eigenvectors

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:10

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 9. Adequacy of Solutions

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:09

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 7. LU Decomposition

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:08

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 8. Gauss-Seidel Method

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:07

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 6. Gaussian Elimination

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:07

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 5. System of Equations

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:05

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 4. Unary Matrix Operations

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:02

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 3. Binary Matrix Operations

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:01

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 2. Vectors

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:00

A.Kaw矩阵代数初步学习笔记 1. Introduction

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。
·2015-11-11 17:59

Digital design之Boolean Algebra

1.　0 and 1 (duality: 0 -- 1, · -- +) 　　X + 0 = X,　　X · 1 = X 　　X + 1 = 1,　　X · 0 = 0 2.　Idempotent 　　X + X = X,　　X · X = X 3.　Involution 　　(X
·2015-11-11 15:34

cdoj793-A Linear Algebra Problem

http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/793   A Linear Algebra Problem Time Limit: 3000/1000MS
·2015-11-11 09:35

Matrix Alalysis, Matrix Algebra, Linear Algebra有什么区别

Stephen Tashi   Posts: 2,174 Recognitions: Science Advisor Quote by nn0p [B] Would some explain about what are the differences between them? Linear al
·2015-11-11 04:45

林达华推荐的几本数学书

 线性代数 (Linear Algebra)： 我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。
·2015-11-11 00:18

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第十九课 行列式的公式

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~行列式的公式上一节课中学习了行列式的十个性质，但我们还不知道什么是行列式呢？这一节课我们将会说明行列式是个什么东西。之所以先说性质再说定义的原因在于，其定义难以直观的推导出来，而通过性质我们能推导出其定义。从2乘2矩阵说起，根据性质能写出等式来，记下来看3乘3好吧，居然写满了整个黑板。不难看出其实我们挑选的
a352611·2015-11-10 22:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第十八课 行列式的性质

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~行列式determinant行列式最早是应用在用来判断方程组是否有解，在矩阵被发明后，行列式就拥有了更多的性质和应用。其强大之处在于将整个矩阵的信息压缩到了一个值当中。所以行列式的英文名为determinant：决定因素，因为他可以决定方程组是否有解即矩阵是否可逆，从另外一个角度来理解，行列式代表了这个矩阵
a352611·2015-11-09 22:00

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第十七课 正交基和正交矩阵

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~1.标准正交基与正交矩阵标准正交向量组orthonomalvectors彼此正交orthogonal且模长norm为1(normalized)当做columnvecor写成矩阵形式：对于这样的矩阵，我们理所当然的要去观察他的QTQ这个式子对任意的Q都成立，但我们更关注Q为方阵时的情况，因为其有逆且由QTQ=
a352611·2015-11-08 17:00

Algebra ( 矩阵快速幂 )

Algebra ( 矩阵快速幂 )     #include <cstdio> #include <cstring> #include
·2015-11-08 16:24

[译]Vector space model(向量空间模型)

Vector space model (or term vector model) is an algebraic model for representing text documents (and
·2015-11-08 13:05

SPOJ Classical problems 4 TRANSFORM THE EXPRESSION(ONP)

http://www.spoj.pl/problems/ONP/ Transform the algebraic expression with brackets into RPN form (Reverse
·2015-11-08 09:51

Such complex, very wow – A guide to Algorithmic Complexity

Such complex, very wow – A guide to Algorithmic Complexity Prerequisites: Exponentiation Basic algebra
·2015-11-07 10:36

website about the mathematical problem

thewebsitehttp://mathworld.wolfram.com/topics/Algebra.htmlisfullofloadsofmathematicalproblemsandsolutions.So
htlbydgod·2015-11-05 15:59

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htlbydgod·2015-11-05 15:59

【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第十六课 Ax=b的解、最小二乘法与矩阵

本系列笔记为方便日后自己查阅而写，更多的是个人见解，也算一种学习的复习与总结，望善始善终吧~基本子空间与投影矩阵上一节课我们已经了解了投影矩阵projectionmatrix,P=A(ATA)−1AT结合我们过去学习到的四个基本子空间的内容，对于Pb即b的投影：-若b在A的columnspace则其投影为其本身b-若b垂直于A的columnspace则其投影为一个点，没有长度，为0这是一张很重要的
a352611·2015-11-04 22:00

Lie群、Lie代数

ThefollowingtablelistssomeLiegroupswithsimpleLiealgebrasofsmalldimension.Thegroupsonagivenlinea
u010401391·2015-11-03 23:00
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