第1章 线性代数中的线性方程组 (已看) 介绍性实例 经济学与工程中的线性模型 1.1 线性方程组 1.2 行化简与阶梯形矩阵 1.3 向量方程 1.4 矩阵方程Ax=b 1.5 线性方程组的解集 1.6 线性方程组的应用 1.7 线性无关 1.8 线性变换介绍 1.9 线性变换的矩阵 1.10 经济学,科学和工程中的线性模型 第2章 矩阵代数 介绍性实例 飞机设计中的计算机模型 2.1 矩阵运算 2.2 矩阵的逆 2.3 可逆矩阵的特征 2.4 分块矩阵 2.5 矩阵因式分解 2.6 列昂惕夫

<国外优秀数学教材选评>推荐书目下载 具体内容请查看原内容: http://www.library.fudan.edu.cn/wjzx/list/373-1-20.htm 或者http://202.120.227.7/wjzx/list/373-1-20.htm 注: 由于国外教材更新频繁,其中非数学专业教材尤为显著,相较于原版本,其中有部分版本已经更新,以下提供的是尽所能搜索到的最新版本 所有文件都来源网络,余不敢独享,特整理发布.尽力择高质量版本分享,但难免有所疏漏,烦请提出宝贵意见 由于

在遇到维度灾难的时候,作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析). 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍,两者之间也有着某种千丝万缕的联系.本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系,以及两者适用的场景和得到的效果. 一.SVD 1.1 特征值分解 在说奇异值分解之前,先说说特征值分解,特征值分解 \(A = PDP^{-1}\) ,只对A为正交矩阵来说,且得到的D是对角的.由于特征值分解和奇异值分解的本质都是矩阵分解,其本身

原英文地址:dcm_tutorial 感觉这篇文章还是很有学习价值的,所以就抽出了一些时间对本文进行的翻译.下面这个好多人用的算法就是一种DCM 滤波器. //====================================================================================== // IMU.c // S.O.H. Madgwick // 25th September 2010 //==============================

原地址http://www.starlino.com/dcm_tutorial.html Introduction This article is a continuation of my IMU Guide, covering additional orientation kinematics topics. I will go through some theory first and then I will present a practical example with code bui

3996: [TJOI2015]线性代数 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1054  Solved: 684[Submit][Status][Discuss] Description 给出一个N*N的矩阵B和一个1*N的矩阵C.求出一个1*N的01矩阵A.使得 D=(A*B-C)*A^T最大.其中A^T为A的转置.输出D Input 第一行输入一个整数N,接下来N行输入B矩阵,第i行第J个数字代表Bij. 接下来一行输入N个整数,代

转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com)  出处:

#include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #include<vector> #include<queue> #include<map> #include<set> #include<stack> #include<cstdlib> #inc

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

调试DeepFlow光流算法,由于作者给出的算法是基于Linux系统的,所以要在Windows上运行,不得不做大量的修改工作.移植到Windows平台,除了一些头文件找不到外,还有一些函数也找不到.这其中就涉及到三个函数:sgemv_,sgemm­,saxpy­_.百度了一下,原来这三个函数是很有来头的.它们仨来自于Basic Linear Algebra Subprograms(BLAS),即基础线性代数子程序库.这个库其实就是关于向量和矩阵之间的运算的. BLAS维百介绍:https://e

网络流/最小割/最大权闭合图 2333好开心,除了一开始把$500^2$算成25000……导致数组没开够RE了一发,可以算是一次AC~ 咳咳还是回归正题来说题解吧: 一拿到这道题,我就想:这是什么鬼玩意……矩阵乘法早忘了……画了半天也想不起来到底是谁乘谁,只记得有个式子:$c[i][j]=\sum a[i][k]*b[k][j]$ 好吧没关系,既然画图不行了,我们就先拿这个东西,纯代数来搞! D的表达式,里面那层我们可以写成:$\sum a[i][k]*b[k][j] - c[i][j]$ 然而

戴维·威廉·唐纳德·卡梅伦(英语:David William Donald Cameron,1966年10月9日-),汉化译名为甘民乐.现任英国首相.第一财政大臣.公务员事务部部长和保守党党魁,也是英国下议院威特尼选区的现任议员,而且是英国近二百年来最年轻的首相.卡梅伦内阁也是二战后英国首个联合政府. 爱不应该被法律而分开,如果法律这样做了,那么这个法律需要被改变. 假如你们不喜欢我,我不会永远在这个位置上.假如你们不喜欢现在的政府,它也不会永远执政下去. 但如果你们离开英国,那就真的永远回不来

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

概述 个人认为线性代数从三个角度,或者说三个工具来阐述了线性关系,分别是: 向量 矩阵 空间 这三个工具有各自的一套方法,而彼此之间又存在这密切的联系,通过这些抽象出来的工具可以用来干一些实际的活,最为直接的就是解方程组,进一步衍生出来最小二乘法等等. 这一部分主要讲了三个工具的各自的一些基本方法,以及用其解方程组的一套理论.另外,由于是总结,就不按照课程的顺序,而且各点之间都有穿插. 向量(Vector) 对于向量而言,大部分与中学一致,基本的就不说了,关注重点. 线性相关性 线性相关性用于描

矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 在C++中,我们把矩阵封装成类.. 程序清单: Matrix.h//未完待续 #ifndef _MATRIX_H #define _MATRIX_H #include<iostream> #include<vector> using namespace std; template <typename T> class Matrix { public://矩阵基本运算 Matrix operator*(const Matrix<

矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 所以我们把矩阵的运算封装成矩阵类.以C++为主进行详解. 点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:现在的位置 [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html

前段时间在 哔哩哔哩 上偶然发现了 3blue1brown 精美的动画,配上生动的讲解,非常适合帮助建立数学的形象思维 其中两大系列,非常值得反复观看: 线性代数的本质(Essence of linear algebra) 微积分的本质(Essence of calculus) 主站:http://www.3blue1brown.com/ Youtube 频道:https://www.youtube.com/c/3blue1brown 哔哩哔哩 频道:https://space.bilibili

David Cutler,大卫·卡特勒,一位传奇程序员,1988年去微软前号称硅谷最牛的内核开发人员,是VMS和Windows NT的首席设计师,被人们成为“操作系统天神”.他曾供职于杜邦.DEC等公司,1988年,由比尔 ·盖茨招募到微软,他用了5年时间花费了15亿美金,负责组织NT的开发. 戴夫·卡特勒(Dave Cutler)是在逆境中长大的.他很小的时候就学会了照顾自己,坚持己见,以及如何寻找方法跨过前进道路上的障碍. 他1942年3月13 日出生于密歇根州首府兰辛.兰辛是一座汽车城,许

最近学习机器学习 才发现以前数学没有学好 开始从线性代数开始学起 读完行列式一章写了些C#的代码学习一下. 直接上C#代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Runtime.InteropServices; using System.IO; namespace LYF.Math { /// <summary> /// 行列式 De

1. 线性代数 numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算,进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行: matrix对象由matrix类创建,其四则运算都默认采用矩阵运算,和matlab十>分相似: a = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) a * a matrix([[ 30, 36, 42],[ 66, 81, 96],[102, 126, 15