GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程（BLAS）的GPU加速实现。cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序。cuBLAS库包含用于批处理操作，跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展。使用cuBLAS，应用程序会自动受益于常规
题意描述： 洛谷 给你一个 \(n\times n\) 的矩阵 \(B\) 和一个 \(1\times n\) 的矩阵 \(C\) , 让你求一个 \(1\times n\) 的 \(01\) 矩阵 \(A\), 使得： \(D = （A\times B - C）\times A^T\) 的值最大，输出这个最大值。 注： \(A^T\) 即 \(A\) 的转置，也就是将 \(A\) 的行和列交换后得到的矩
在本系列中，我的个人见解将使用斜体标注。由于时间关系，移除了例题部分，可参考答案链接，如有疑问，可在评论区处留言。由于文章是我独自整理的，缺乏审阅，难免出现错误，如有发现欢迎在评论区中指正。 目录Part 1：上三角矩阵Part 2：对角矩阵 Part 1：上三角矩阵 本节含有许多实用性的结果，并且证明
使用数组进行文件输入和输出 NumPy可以在硬盘中将数据以文本或二进制文件的形式进行存入硬盘或由硬盘载入。 np.save和np.load是高效存取硬盘数据的两大工具函数。数组在默认情况下是以未压缩的格式进行存储的，后缀名是．npy： In [122]: arr = np.arange(10) In [123]: np.save(
一：概念、定理 二：标准形【配方法、正交变换法*】 三：正定
题意： 戳这里 分析： \[D=\sum_{j=1}^nA_{1,j}\times (\sum_{i=1}^nA_{1,i}B_{i,j}-C_{1,j}) \]我们观察式子可以发现 \(B_{i,j}\) 会被选当且仅当 \(A_{1,i},A_{1,j}\) 都为 1，\(-C_{1,j}\) 会被选当且仅当 \(A_{1,j}\) 为 1 也就是说 \(B_{i,j}\) 和 \(-C_{1,i},-C_{1,j}\) 必须同时
难点：选择题、证明题 一：概念、运算 二：线性表示 三：相关、无关 四：秩（向量组、矩阵、向量空间）
线性代数基础知识整理 行列式上（下）三角行列式副对角线行列式特殊拉普拉斯展开式范德蒙德行列式行和列和相等的行列式分块矩阵的行列式行列式公式 矩阵矩阵和伴随矩阵秩的关系特征值和特征向量施密特正交化二次型正定矩阵 行列式 上（下）三角行列式
向量 向量:既有大小又有方向的量 向量的三种表示方式: 1.空间中的箭头 2. v ⃗ \vec{v} v 3. [
在进行矩阵的运算的时候，我们会发现我们没有定义矩阵的除法，但是经常又需要做类似的操作，因而我们引入矩阵的逆的概念，用以填补这个空白。 矩阵的逆 由于我们在定义矩阵运算的时候只定义了数乘和矩阵乘法，而没有除法运算。和逆元的产生一样，我们为了定义出除法，我们采用乘一个数/矩
这是一个新系列，是《线性代数应该这样学》的学习笔记。《线性代数应该这样学》这本书着眼于向量空间、线性映射而不是欧式空间和行列式，因此能提供一种学习线性代数的新视野。 在本系列中，我的个人见解将使用斜体标注。每篇文章的最后，我将选择摘录一些例题。 Part 1：数域 这里主要强调
线性代数基础 参考资料： 3blue1brown，从几何的角度介绍线代，推荐观看，一共十几个视频，每个视频不到 15分钟。官方地址 https://www.patreon.com/3blue1brown/posts 《线性代数及其应用》，工科强烈推荐阅读 immersivemath，交互式线性代数学习网站 《程序员的数学3——线性代数》 常见概
☞ ░ 老猿Python博文目录░ 一、向量空间（线性空间）及基域 线性空间是在考察了大量的数学对象(如几何学与物理学中的向量，代数学中的n元向量、矩阵、多项式，分析学中的函数等)的本质属性后抽象出来的数学概念。 1.1、详细定义 向量空间也称线性空间，设V是一个非空集合，P是一个数域
如果需要小编其他数学基础博客，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里我打算再补充一下关于线性代数的基础。 （注意：目前自己补充到的所有知识点，均按照自己网课视频中老师课程知识点走的，同时一
线性代数知识点总结 1. 基础概念和符号1.1 基本符号 2.矩阵乘法2.1 向量-向量乘法2.2 矩阵-向量乘法2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性3.1 单位矩阵和对角矩阵3.2 转置3.3 对称矩阵3.4 矩阵的迹3.5 范数3.6 线性相关性和秩3.7 方阵的逆3.8 正交阵3.9 矩阵的值域和零空间3.10
Stanford cs229 manchine learning课程，相比于Coursera中的机器学习有更多的数学要求和公式的推导，课程全英文，基础材料部分还没有翻译。这个基础材料主要分为线性代数和概率论，而且针对机器学习课程做了优化，非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分，最近石振宇博士翻译完了概率论部分，
https://www.zuowenzhai.com/yao-126915218.html A 可逆时，二者相等。 一、线性代数中的矩阵的转置和矩阵的逆矩阵有2点不同： 1、两者的含义不同： （1）矩阵转置的含义：将A的所有元素绕着一条从第1行第1列元素出发的右下方45度的射线作镜面反转，即得到A的转置。一个矩阵M, 把它的第一
A adjont(adjugate) of matrix A A 的伴随矩阵 augmented matrix A 的增广矩阵 B block diagonal matrix 块对角矩阵 block matrix 块矩阵 basic solution set 基础解系 C Cauchy-Schwarz inequality 柯西 - 许瓦兹不等式 characteristic equation 特征方程 characteristic polyno
本讲义是自己上课所用幻灯片，里面没有详细的推导过程（笔者板书推导）只以大纲的方式来展示课上的内容，以方便大家下来复习。 本章主要介绍向量空间的知识，与前两章一样本章也可以通过研究解线性方程组的解把所有知识点串联起来，比如研究齐次线性方程组的解可以得到线性相关、线性无
I型初等变换 ： 方程组中除第 i,k 个之外的所有的方程保持不动，而第 i,k 个方程交换位置。 II型初等变换 ：除第 i 个之外的所有方程保持不变，而第 i 个方程变为 形如(*)的形式[见书中第10页] 定理 1 如果一个线性方程组是由另一个线性方程组经过有限多次初等变换得到的，则这两个方
线性代数 Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix 对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并
线性代数 Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix 对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官
Task09学习思维导图 TODO 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明。 前言 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能： 函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。vdot两个向量的点积inn
Numpy 定义了 matrix 类型，使用 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算默认采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix对象，用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并不推荐在程序中使
