SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) $,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \(A = UΣV^T = U\begin{bmatrix} \sum &0\\ 0&0 \end{bmatrix}V = σ_1u_1v^T_1+σ_2u_2v^T_2+σ_ru_rv^T_r \qquad s.t.:U 和V都为正交矩阵\) 几何含义 A矩

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

奇异值分解,是在A不为方阵时的对特征值分解的一种拓展.奇异值和特征值的重要意义相似,都是为了提取出矩阵的主要特征. 对于齐次线性方程 A*X =0;当A的秩大于列数时,就需要求解最小二乘解,在||X||=1的约束下,其最小二乘解为矩阵A'A最小特征值所对应的特征向量. 假设x为A'A的特征向量的情况下,为什么是最小的特征值对应的x能够是目标函数最小?具体证明如下: 齐次线性方程组的最小二乘问题可以写成如下:min ||Ax||  s.t:    ||x||=1 目标函数:||Ax|| = x'A

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.

题目大意:给出n个数字a[],将a[]分解为质因子(保证分解所得的质因子不大于2000),任选一个或多个质因子,使其乘积为完全平方数.求其方法数. 学长学姐们比赛时做的,当时我一脸懵逼的不会搞……所以第二天上午花了一上午学习了一下线性代数. 题目思路: 任选一个或多个质因子,起乘积为完全数m,因为组成它的均为素数,假设组成m的素数的种类为n,那么这n类素数中每类素数的个数应为偶数. 可设:a[i][j]=0代表第i种素数可在a[j]中分离出的个数为偶数,a[i][j]=1代表第i种素数可在a[j

常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

Day 1; 1.常见的高精 输入输出都用字符数组: 字符数组的实际长度用strlen()来求: 运算时倒序运算,把每一个字符都-‘0’ 进位的处理上也要注意: 小数减大数时先判断大小然后加负号 只能用while不能用if    因为if只能去掉一个0,while去掉所有的前导零 高精减: 高精乘: 通过逐位相乘,进完位之后输出 2.特殊处理 高精数除以单精数 压位技巧: 把对十取模变成了%10000或者更长,对加和减没啥用,但是乘除的时候能够大量提高速度,复杂度为o(n/m); 在int下可以

奇异值分解 SVD(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是特征分解在任意矩阵上的推广,SVD是在机器学习领域广泛应用的算法. 特征值和特征向量 定义:设 A 是 n 阶矩阵,若数 λ 和 n 维非零向量 x 满足 那么,数 λ 称为方阵 A 的特征值,x 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量 说明:特征向量 x 不等于0,特征值问题仅仅针对方阵:n 阶方阵 A 的特征值,就是使得齐次线性方程组 (A-λE)x = 0 有非零解的 λ 值

@.如果线性方程组无解,则称该方程组是不相容的(inconsistent). @.如果线性方程组至少存在一个解,则称该方程组是相容的(consistent). @.等价方程组(equivalent systems). @.定义:若两个含有相同变量的方程组具有相同的解集,则称它们是等价的(equivalent). @.得到等价的方程组: 1.交换任意两个方程的顺序. 2.任一方程两边同乘一个非零的实数. 3.任一方程的倍数加到另一方程上. @.定义:若方程组中,第k个方程的前k-1个变量的系数均为

1. 线性组合 概念很简单: 当然,这里向量前面的系数都是标量. 2. Span 向量v1,v2,.... ,vn的所有线性组合构成的集合,称为v1,v2,... ,vn的张成(span).向量v1,v2,...vn的张成记为Span{v1,v2,... ,vn}. 回顾上一次课里面的电脑登陆认证的过程,假设黑客知道使用 GF(2) 加密,截获到一组电脑的问题 alpha 以及用户的回答 beta: 那么即使黑客不知道密码, alpha 所组成的 span 里面的所有问题都可以通过线性组合来得到

本文转载自陈洪葛的博客$,$ 而实际上来自xida博客朝花夕拾$,$ 可惜该博客已经失效 $\mathrm{Jordan}$ 标准形定理是线性代数中的基本定理$,$ 专门为它写一篇长文好像有点多余$:$ 这方面的教材讲义实在是太多了$!$ 一个陈旧的定理还能写出什么新意来呢$?$理由有两个$.$ 第一个原因是我曾经在给学生讲这个定理的时候$,$ 突然发现不知道该怎么启发学生为好$.$ 虽然我知道 $\mathrm{Jordan}$ 标准形定理的很多种证法$,$ 照念几个不在话下$,$ 但是感觉有

OpenGLES 怎样在十天内掌握线性代数 - 希望这是真的! 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino.否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 下面网易公开课相比較而言,可汗学院的视频更基础一些.字幕翻译也都不错.网易精品来着

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

  上图讲述的两组数据,可以看到左图的数据离散度比较大,相关性比较弱,右图数据的相关性比较强:我们在使用PCA的时候,就是要将相关性强的数据进行降维,以减少处理的数据量. 那么怎么描述数据的相关性呢?使用期望,协方差以及相关系数:下面分别是左图和右图的数字特征:   其实其关键性做得是R,R说明了点间的相关性,但是想要知道R你必须要知道Sigma(X),想要知道Sigma(X)你有必须要知道期望,所以获取点间的关系,必须要求得期望和协方差. 协方差的价值有量个: 1.协方差大于零说明两套数据变化

n阶方阵A可逆 充分必要条件:<=> A非奇异(非奇异矩阵就是对应的行列式不等于等于0的方阵)<=> |A|≠0 <=> r(A) = n <=> A的特征值都不为0 <=> 齐次线性方程组AX=0 仅有零解 <=> 非 齐次线性方程组AX=b 有唯一解 <=> A可表示成初等矩阵的乘积<=> A等价于n阶单位矩阵<=> A的列(行)向量组线性无关<=> 任一n维向量可由A的列(或行)向

基本线性代数 [R jb]=rref(A)将A化为行最简型矩阵.R为所得行最简型矩阵,jb是一个向量显示每行首非0元所在列号. inv(A)求方阵A的逆,注意结果可能出现错误.当结果中出现Inf和NaN时一定有错. pinv(A)求矩阵伪逆 A \ b 矩阵左除计算,返回Ax = b的一个特解.当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方阵时只能使用左除计算而不能使用inv(A). A / b 矩阵右除运算,当矩阵A为方阵时 A  b等价于 inv(a) * b:当A不是方

Kinect想必大家已经很熟悉了,最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊!看到很多国外大牛用Kinect做三维重建,其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了,可以看看下面这个视频http://v.ku6.com/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html,或者http://v.youku.com/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html. 可惜Kinect Fusion是不开源的,不过PCL实现了一个差不多的开源版本,http

原文地址: WebGL之物体选择 使用WebGL将图形绘制到画布后,如何与外部进行交互?这其中最关键的就是如何实现物体的选择.比如鼠标点击后判断是否选中了某个图形或图形的某个部分. 本节实现的效果: WebGL选中物体 如何实现选中物体 颜色区分法 <WebGL编程指南>中提出了一个原理很简单的解决方案,步骤如下: 鼠标按下时物体重绘为红色或其他能区分的颜色 读取鼠标点击处像素的颜色 gl.readPixels(x,y,width,height,format,type,pixels) 使用物体

1. 行列式的定义 一阶行列式: \[ \begin{vmatrix} a_1 \end{vmatrix} = a_1 \] 二阶行列式: \[ \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{vmatrix} = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21} \] 三阶行列式: \[ \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a

题目3 : 图像算子 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 在图像处理的技术中,经常会用到算子与图像进行卷积运算,从而达到平滑图像或是查找边界的效果. 假设原图为H × W的矩阵A,算子矩阵为D × D的矩阵Op,则处理后的矩阵B大小为(H-D+1) × (W-D+1).其中: B[i][j] = ∑(A[i-1+dx][j-1+dy]*Op[dx][dy]) | (dx = 1 .. D, dy = 1 .. D), 1 ≤ i ≤ H-D+1, 1 ≤