设M是n阶方阵,如果对任何非零向量z,都有zTMz> 0,其中zT 表示z的转置,就称M正定矩阵. 正定矩阵在合同变换下可化为标准型, 即对角矩阵. 所有特征值大于零的对称矩阵也是正定矩阵.   判定定理1:对称阵A为正定的充分必要条件是:A的特征值全为正. 判定定理2:对称阵A为正定的充分必要条件是:A的各阶顺序主子式都为正. 判定定理3:任意阵A为正定的充分必要条件是:A合同于单位阵.   正定矩阵的性质: 1.正定矩阵的任一主子矩阵也是正定矩阵. 2.若A为n阶对称正定矩阵,则存在唯一的主

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I. 范数(Norm) 定义: 向量空间\(V\)上的范数(norm)是如下函数: \[ \begin{align} \|·\|:V→R, \notag \\ x→\|x\| \notag \end{align} \] 该函数会赋予每个向量\(x\)自身的长度\(\|x\|∈R\),并且对于\(\lambda∈R,\,\,x,y∈V\)满足如下性质: Absolutely homogeneous:\(\|\lambda x\|=|\lambda|\|x\|\) Triangle inequali

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|__all together ship |__SLAM__ |__Graph SLAM__ |__完成约束 |__完成Graph SLAM__ |                                   |__完成约束(格子) |                                   |__加入地标 | |__ Ω和§ |            |__编程(Init_pos,move1,move2) |                                 

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我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训

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