本博客仅用来记录重要概念。 线性代数学习请移步https://www.bilibili.com/video/av6731067 不得不说，这位up主讲的是真心好，尤其是点积叉积那一部分，直接刷新世界观QWQ。 基 空间内的一组基指的是：张成该空间的一个线性无关向量的集合 张成 所有可以表示为给定向量线性组合的
程序员的数学：微积分 程序员的数学：线性代数 程序员的数学：概率统计 程序员的数学：优化理论 程序员的数学：马尔可夫过程 程序员的数学：线性代数 程序员的数学：概率统计 程序员的数学：优化理论 程序员的数学：马尔可夫过程
数学一是考研数学一是考研数学中难度最大，范围最广的。数学一的考试科目包括高等数学、线性代数、概率统计三科。其中高等数学占比百分之五十六；线性代数占比百分之二十二；概率统计占比百分之二十二； 数学二是考研数学二是考研数学中考试范围最小，但是高等数学占比最高的。考研数学二的
1 矩阵和方程组 1.4 矩阵代数 2 行列式 2.2 行列式的性质 引理 2.2.1 令\(A\)为一\(n\times n\)矩阵。若 \(A_{jk}\) 表示 \(a_{jk}\) 的余子式，其中\(k=1,\cdots,n\)，则 \[a_{i1}A_{j1}+a_{i2}A_{j2}+\cdots+a_{in}A_{jn}=\begin{cases} \det(A) &i=j \\ 0 &i\ne j \end{cases} \]
考研计划 院校:北京工业大学 学院:信息学部计算机学院(暂时) 专业:电子信息(0854) 学费:8000元/学年 优势:211,不歧视同等学历逆袭选手,录取人数较多(91全9非全) 初试科目: ①101思想政治理论 ②201英语二 ③301数学二 ④408计算机学科专业基础综合 复试科目: ①离散数学 ②
I. Groups 在介绍向量空间之前有必要介绍一下什么Group，其定义如下： 注意定义中的\(\bigotimes\)不是乘法，而是一种运算符号的统一标识，可以是乘法也可以是加法等。 此外，如果\(\forall{x,y}∈\mathcal{G}:x⊗y=y⊗x\),那么此时\(G=(\mathcal{G,⊗})\)是Abelian Group(阿尔贝群)。
向量内积 这个基本上是中学当中数学课本上的概念，两个向量的内积非常简单，我们直接看公式回顾一下： 这里X和Y都是n维的向量，两个向量能够计算内积的前提是两个向量的维度一样。从上面公式可以看出来，两个向量的内积就等于两个向量对应各个维度的分量的乘积的和。 为了和矩阵乘法以及
本节为ML/DL-复习笔记【一】数学基础（线性代数、概率论、数值分析），主要内容包括：矩阵特征向量的求解、主成分分析、奇异值分解、线性方程组的解法、Moore_Penrose伪逆、概率计算公式、随机变量的常见分布类型。 1. 主成分分析和奇异值分解 线性代数【七】特征值、特征向量 ht
最近在B站了解线代本质，其中有一节介绍点积，有一段看了很多遍才明白：为什么i-hat点乘u-hat的本质 就是 i-hat在u-hat上的投影？ 1、首先u-hat的坐标分别为x、y，长度为1，i-hat坐标为1,0，长度为1 2、i-hat变换为u-hat，写作 3、i-hat 点乘 u-hat，写作 4、又u-hat在i-hat上
矩阵和行列式 矩阵 矩阵乘法 规定两个矩阵 \(A, B\) 可乘，当且仅当 \(A\)的列数 \(=\) \(B\)的行数（即\(A, B\)相容）. 设矩阵 \(C\) \(=\) \(A\times B\) ，则 \(\forall(i, j)\) ，有 \(c_{i,j}=\sum\limits_{k=1}^{N} a_{i,k}b_{k,j}\) 。可见\(C\)的行数 \(=\) \(A\)的行数，\(C\)的列数
这节课主要讲了什么是行列式及行列式的十条性质，以前3条简单的推出后面7条。 最吸引我的一句话：一个数很难告诉你矩阵长什么样子，但是这个数可以！ |A|这是一个行列式 第一条 单位矩阵的行列式值为1 第二条 矩阵若进行奇数次行变换，则行列式取反，偶数次，则符号不变 第三条 a)
线性代数是个有趣的东西。 过于基础的定义（例如矩阵运算等）不会提及。 I.基于行变换的线性代数 I.I.高斯消元、行变换与线性方程组 高斯消元是一切线代科技的基础。 高斯消元，是指通过以下三种变换： 倍加变换，即将一行的一定倍数加到另一行上 对换变换，即交换两行 倍乘变化，即将某一行中
1. 线性代数知识图谱 2. 行列式 2.1 定义 矩阵的行列式，determinate（简称det），是基于矩阵所包含的行列数据计算得到的一个标量。是为求解线性方程组而引入的。 2.2 二阶行列式 计算方式：对角线法则 2.3 三阶行列式 计算方式：对角线法则
我是灼灼，一只初学Java的大一金渐层。 向往余秀华和狄兰·托马斯的疯狂，时常沉溺于将情感以诗相寄；追逐过王尔德、王小波的文字，后陷于毛姆和斯蒂芬·金不可自拔；热爱文学的浪潮，白日梦到底却总在现实里清醒；艳羡平静又极度渴盼奔跑的力量。 欢迎与我交流鸭· QQ:1517526827； 个人博
线性代数之向量空间 1.向量表示物理数学 2.向量的加减与数乘加减数乘 3.向量的线性组合与线性相关线性组合线性相关结束 1.向量表示 向量是线性代数的基石,基本上所有的知识都是在向量的基础上搭建的,任何一个数学概念都有一个严格的定义,我们来简单的看一下 物理 就像
逆矩阵： 概念：逆矩阵说明了是否可以将一个Vector或Matrix还原；比如AB = C, 就是将B经过A的变化成为C，如果 C 可以被inv(A) 变回B，那么矩阵A存在逆矩阵，即 A*B = C; B = inv(A)*C；判断是否存在逆矩阵：如果Ax = 0，且x!= 0 时，A 不可逆；解释一下就是，x 就是一个 Vector 或 Matrix， 如果矩
What & Why PCA (主成分分析)PCA，Principal components analyses，主成分分析。广泛应用于降维，有损数据压缩，特征提取和数据可视化。也被称为Karhunen-Loeve变换从降维的方法角度来看，有两种PCA的定义方式，这里需要有一个直观的理解：什么是变换（线性代数基础），想整理一下自己线性代数的可以移
目录 一、线性变换 二、标量 三、向量 四、矩阵 五、代码示例 一、线性变换 线性代数的本质：https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E 可以将线性变换看做对空间的挤压伸展，它保持网络线平行且等距分布，并且保持原点不变。 例如： 二维矩阵的复合变换： 二、标量 三、向量
1、武大黄正华老师的个人网站 【简介】其中有矩阵论、概率论、高数、线性代数、离散数学等有关pdf下载，还有Latex教程等。 http://aff.whu.edu.cn/huangzh/ 2、百度文库-线性代数 【简介】总结的简捷明朗，适用于刚学完线代课程为考试复习的同学使用。 https://wenku.baidu.c
#include <stdio.h> #define SIZE 20 int i=0; int result=0,tempresult=1; //tempresult是乘起来每一项的积，result是答案 int s[SIZE][SIZE]; //行列式 int temp[SIZE];
线性代数知识 1，特征值、特征向量计算
2.1 标量、向量、矩阵和张量 标量：一个标量就是一个数，一般用斜体表示标量，标量通常被赋予小写的变量名称。介绍标量的时候，通常会明确表示标量的类型。比如“令 s ∈ R
NVIDIA GPU上的Tensor线性代数 cuTENSOR库是同类中第一个GPU加速的张量线性代数库，提供张量收缩，归约和逐元素运算。cuTENSOR用于加速在深度学习训练和推理，计算机视觉，量子化学和计算物理领域的应用。使用cuTENSOR，应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构。 cutensor性能 cu
GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程，这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法。提供了可用于构建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被从事机器学习，计算流体力学，地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用。使用cuSPARSE，应
