title: [线性代数]3-6:四个子空间的维度(Dimensions of the Four Subspaces) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Four Subspaces toc: true date: 2017-09-25 15:21:01 Abstract: 四个向量空间的dimensions的一些性质 Keywords: Dimensions,Four Subspaces 开篇废话 这几天在一边完成线性代数的博客一边…

title: [线性代数]3-5:独立性,基和维度(Independence,Basis and Dimension) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Independence Basis Dimension Span toc: true date: 2017-09-25 15:20:46 Abstract: 本文是本章最重要的知识点,也是整个线性代数中非常核心的内容,包括independence ,basis和dimension等…

1   表空间是什么 1.1.数据表看做的货品,表空间就是存放货品的仓库.SQLserver 用户可以把表空间看做 SQLserver 中的数据库. 1.2.引用[日记二]的总结来解释表空间. 一个数据库由一个或多个表空间组成,一个表空间只能属于一个数据库一个表空间由一个或多个多个数据文件组成,一个数据文件只能属于一个表空间一个数据文件由一个或多个操作系统块组成,每一个操作系统块只能数以一个数据文件一个表空间可以包含一个或多个段,一个段只能属于一个表空间一个段由一个或多个区组成,每一个区只能属于…

title: [线性代数]4-1:四个正交子空间(Orthogonality of the Four Subspace) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Orthogonality Four Subspace Orthogonal Complements Fundamental Theorem of Linear Algebra Combining Bases from Subspaces Split toc: true date:…

在开始之前先上一张图 在上一节中我们实现了底部Button,这一弹我们要实现点击四个按钮分别切换到不同页面,我们可以把页面分为两部分,顶部栏和中间内容部分,我们可以通过线性布局包裹两部分内容,顶部栏又是一个线性布局:一个TextView,一个ImageButton,中间内容采用帧布局. 1.项目结构: 2.四个页面的基类BasePager package com.vitoyan.myangtzeu.base; import android.content.Context; import andr…

基本关系:数据库---表空间---数据段---分区---数据块 表空间(tablespace)表空间(tablespace)是包含物理数据文件的逻辑实体,存放数据库的所有可用数据,因此表空间的尺寸也是包含数据的数据文件尺寸的总和,是oracle 主要的逻辑存储结构. tablespace是数据库中数据逻辑存储的地方,一个tablespace可以包含多个数据文件.若数据块(data Block)配置PCTFREE,PCTUSER,FREELIST三个的配置如果和tablespace的配置有冲突,以…

一 线性方程组 Ax=b 的解释 线性方程组 Ax=b,其中矩阵 A 尺寸为 m*n, 当 A 为方正时,可使用消元法判断解是否存在并求解.当 A 为长方形矩阵时,同样可使用消元法判断解存在情况并求解. 线性方程组 Ax=b 可以使用不同观点看待: 1)可看作函数 f(x)=b,即输入任意 n 维向量 x,经过矩阵 A 变换处理,输出 m 维向量 b,即向量 b 由向量 x 通过矩阵 A 线性变换得到: 2)令 , ,Ax=b 可表示为 , 进一步改写得 , 当 b 是矩阵 A 列向量  的线性…

Abstract: 通过学习MIT 18.06课程,总结出的线性代数的知识点相互依赖关系,后续博客将会按照相应的依赖关系进行介绍.(2017-08-18 16:28:36) Keywords: Linear Algebra,Big Picture 开篇废话 废话不多说,网易公开课有MIT 18.06的课程翻译,MIT OCW提供相关练习,如有需要都可以进行下载. Gilbert Strang教授的讲授能够让大多数人入门,掌握这门课的大部分内容. 本课程教材使用的也是professor Stran…

title: [线性代数]6-6:相似矩阵(Similar Matrices) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Similar Matrices Jordan Form Eigenvalues Eigenvectors toc: true date: 2017-11-29 09:08:12 Abstract: 本文主要介绍根据矩阵对角化以及特征值引出的相似矩阵的性质和特点 Keywords: Similar Matrices,Jor…

SVD 分解是线性代数的一大亮点. 1. SVD 分解 \(A\) 是任意的 \(m×n\) 矩阵,它的秩为 \(r\),我们要对其进行对角化,但不是通过 \(S^{-1}A S\).\(S\) 中的特征向量有三个大问题:它们通常不是正交的:并不总是有足够的特征向量:\(Ax=\lambda x\) 需要 \(A\) 是一个方阵.\(A\) 的奇异向量很好地解决了上述所有问题. 代价是我们需要两组奇异向量,一组是 \(\boldsymbol{u}\), 一组是 \(\boldsymbol{v}\…