宜言饮酒,与子偕老.琴瑟在御,莫不静好. 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 在数学(特别是线性代数)中,Woodbury矩阵恒等式是以Max A.Woodbury命名的,它 可以通过对原矩阵的逆进行秩k校正来计算某个矩阵的秩k校正的逆.这个公式的另一个名字是矩阵逆引理,谢尔曼-莫里森-伍德伯里(Sherman–Morrison–Woodbury formula)公式或只是伍德伯里公式.然而,在伍德伯里发现之前,这一等式出现在其他文献中. 1. 伍德伯里矩阵恒等式 \[\di…

woodbury matrix identity 2014/6/20 [转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi http://en.wikipedia.org/wiki/Woodbury_matrix_identity Today I'm going to write down a proof of this Woodbury matrix identity, which is very important in some practical situati…

[译文]程序员能力矩阵 Programmer Competency Matrix [译文]程序员能力矩阵 Programmer Competency Matrix 注意:每个层次的知识都是渐增的,位于层次n,也蕴涵了你需了解所有低于层次n的知识. 计算机科学 Computer Science   2n (Level 0) n2 (Level 1) n (Level 2) log(n) (Level 3) Comments 数据结构 不知道数组和链表的差异 能够解释和使用数组,链表,字典等,并且能…

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式…

作者:桂. 时间:2017-04-13  07:43:03 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解(NMF)的应用,总觉得NMF与谱聚类(Spectral clustering)的思想很相似,打算分析对比一下.谱聚类更像是基于图(Graph)的思想,其中涉及到一个重要概念就是拉普拉斯矩阵(Laplace matrix),想着先梳理一下这个矩阵: 1)拉普拉斯矩阵基…

from:版权声明:本文作者靖心,靖空间地址:http://blog.csdn.net/kenden23/,未经本作者允许不得转载. 什么是透视图投射矩阵perspective projective matrix? 空间物体的坐标乘以投射矩阵,那么就可以把空间的物体投射到屏幕上. 大体是这样的矩阵: 这里探讨一个问题:为什么乘以这个矩阵就可以把空间物体投射到屏幕上了呢? 看看下面的图: 其中的Projection Window就是我们的屏幕位置. 我们需要把所有两条斜边和Near Plane 和…

学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning https://explained.ai/matrix-calculus/index.html 本文试图解释为了理解深度神经网络的训练所需的所有矩阵演算.我们假设除了您在微积分1中学到的知识之外没有任何数学知识,并提供链接以帮助您在需要时刷新必要的数学.请注意,你不会需要你开始学习训练,并在实践中使用深度学习之前,了解该材料; 相反,这些材料适用于那些已经熟悉神经网络基础知识的人,并希望…

[ 矩 阵 乘 法 ] M a t r i x P o w e r S e r i e s [矩阵乘法]Matrix Power Series [矩阵乘法]MatrixPowerSeries Description Given a n × n n × n n×n matrix A A A and a positive integer k k k, find the sum S = A + A 2 + A 3 + . . . + A k S = A + A^2 + A^3 + ... + A^k…

设平面为(nx,ny,nz,d),则以此平面为镜面的列主序反射矩阵如下: 推导如下: 一,平面的表示: 如图所示,过点p,法向量为n的平面,可表示为: np+d=0 其中d为平面到原点的有向距离.如果平面面向原点,则d为正,如果平面背向原点,则d为负. 于是平面可以表示为四维向量(nx,ny,nz,d). 二,reflection matrix推导: 如图平面为np+d=0,Q为空间任一点,Q'为Q在平面上的投影,Q''为Q关于平面的对称点,有如下关系: r=Q-p a=(rn)n b=r-a…

引言: 无意间看到国外一个网站写的Matrix类,实现了加减乘除基本运算以及各自的const版本等等,功能还算比较完善,,于是记录下来,以备后用: #ifndef MATRIX_H #define MATRIX_H #include <iostream> #include <functional> #include <algorithm> using namespace std; template <size_t Rows,size_t Cols,typename…