将学习到什么 矩阵 \(A\) 与 \(\dfrac{1}{2}(A+A^T)\) 两者生成相同的二次型,而后面那个矩阵是对称的,这样以来,为了研究实的或者复的二次型,就只需要研究由对称矩阵生成的二次型.   基本概念   定义1: 矩阵 \(A=[a_{ij}] \in M_n\) 称为 Hermite 的,如果 \(A=A^*\):它是斜 Hermite 的,如果 \(A=-A^*\). 对于 \(A,B \in M_n\),可得出很多简单明了的结论:   (1) \(A+A^*\), \(

手动博客搬家: 本文发表于20181212 09:37:21, 原地址https://blog.csdn.net/suncongbo/article/details/84962727 呜啊怎么又是数学了啊...数学比例\(\frac{16}{33}=0.4848\) orz yhx-12243神仙 题目链接: https://codeforces.com/contest/947/problem/E 题意: 有一个\([0,n]\)的随机数\(x\)初始为\(i\)的概率为\(p_i\). \(m

将要学习 关于 Hermite 矩阵的特征值不等式. Weyl 定理 以及推论.   Weyl 定理 Hermann Weyl 的如下定理是大量不等式的基础,这些不等式要么涉及两个 Hermite 矩阵之和,要么与加边的 Hermite 矩阵有关.     定理1(Weyl): 设 \(A,B \in M_n\) 是 Hermite 矩阵,又设 \(A,B\) 以及 \(A+B\) 各自的特征值分别是 \(\{\lambda_i(A)\}_{i=1}^n, \{\lambda_i(B)\}_{i

在读线代书.因为之前并没有上过线性代数的课.所以决定把基础打牢牢. 读书的时候当然会出现不懂的概念和术语或者定理什么的.所以在这记录一下啦--- hermit矩阵要理解它好像先要知道什么是共轭(conjugate). 参见百度百科:https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B1%E8%BD%AD/31802 本意:两头牛背上的架子称为轭,轭使两头牛同步行走.共轭即为按一定的规律相配的一对.通俗点说就是孪生. 共轭关系,通俗来说一般用以描述两件事物以一定规律相互配对或

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置

这节课的题目是Deep learning,个人以为说的跟Deep learning比较浅,跟autoencoder和PCA这块内容比较紧密. 林介绍了deep learning近年来受到了很大的关注:deep NNet概念很早就有,只是受限于硬件的计算能力和参数学习方法. 近年来深度学习长足进步的原因有两个: 1)pre-training技术获得了发展 2)regularization的技术获得了发展 接下来,林开始介绍autoencoder的motivation. 每过一个隐层,可以看做是做了

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/COpYKxQDMhqJRuMK2raMKQ 微分方程指含有未知函数及其导数的关系式,解微分方程就是找出未知函数.未知函数是一元函数的,叫常微分方程:未知函数是多元函数的,叫做偏微分方程.常微分方程有时也简称方程.微分方程是一门复杂的学科,对于常微分方程来说,可以使用特征值和特征向量的知识求解. 相关前置知识: 微分方程:单变量微积分11——常微分方程和分离变量 泰勒公式:单变量微积分30——幂级数和泰勒级数 泰勒公式在0点展开的原因:

读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标,然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器.而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本,目标的周围区域为负样本,当然越靠近目

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

参考:https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5925019.html 参考:https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/50884830  循环矩阵: KCF里的所有矩阵都是由目标样本循环位移得到,向量的循环可以由排列矩阵得到,如: 为给定向量,通过转换矩阵如: 实现移动: (实现移动的方向为:水平方向的移动) 或者通过如下实现不同方向的移动: 通过xQ来实现移动: (实现移动的方向为:列方向的移动

参考:http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/50642732 参考:https://www.zhihu.com/question/38319536 对角化的概念: 已知n x n的矩阵M,如果对于i≠j,Mij=0,则该矩阵为对角矩阵,如果存在一个矩阵A,使得A-1MA的结果为对角矩阵,则称矩阵A将矩阵M对角化.对一个矩阵来说,不一定存在将其对角化的矩阵,但是对于任意一个n x n的矩阵如果存在n个线性不相关的特征向量,则该矩阵可以被

Today we have learned the Matrix Factorization, and I want to record my study notes. Some kownledge which I have learned before is forgot...(呜呜) 1.Terminology 单位矩阵:identity matrix 特征值:eigenvalues 特征向量:eigenvectors 矩阵的秩:rank 对角矩阵:diagonal matrix 对角化矩阵

前面我们讲了 QR 分解有一些优良的特性,但是 QR 分解仅仅是对矩阵的行进行操作(左乘一个酉矩阵),可以得到列空间.这一小节的 SVD 分解则是将行与列同等看待,既左乘酉矩阵,又右乘酉矩阵,可以得出更有意思的信息.奇异值分解( SVD, Singular Value Decomposition ) 在计算矩阵的伪逆( pseudoinverse ),最小二乘法最优解,矩阵近似,确定矩阵的列向量空间,秩以及线性系统的解集空间都有应用. 1. SVD 的形式 对于一个任意的 m×n 的矩阵 A,S

线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙.比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人,后无来者”的古怪概念,然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热闹,可就是压根看不出这个东西有嘛用.大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕:连这是个什么东西都模模糊糊的,就开始钻火圈表演了,这未免

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

作者:张帅链接:https://www.zhihu.com/question/21082351/answer/34361293来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Action 我开始以为矩阵是为了把线性方程组的系数抽取出来,方便方程组化简和求解,后来发现矩阵的用处不止如此,不然就不会写一本书了. 矩阵可以方便的用来表示线性空间,一个简单的二维数阵,就可以表示成n维线性空间. 一个毫无意义的有序数阵,我们赋予它意义,他就可以表示成一个空间.那为什么要这么

目录 目录 前言 (一)矩阵的创建-Matrix() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)常用的构造矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)基本操作 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)矩阵的运算 1.加减法 2.乘法与求逆 (五)行列式 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (六)对角化矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 今天我们学习的是,有关sympy的矩阵操作 对应官方的:Matrices 官方教程 https://docs.sympy.org

[Math for ML]矩阵分解(Matrix Decompositions) (上) I. 奇异值分解(Singular Value Decomposition) 1. 定义 Singular Value Decomposition (SVD)是线性代数中十分重要的矩阵分解方法,被称为"线性代数的基本理论",因为它不仅可以运用于所有矩阵(不像特征值分解只能用于方阵),而且奇异值总是存在的. SVD定理 设一个矩阵\(A^{m×n}\)的秩为\(r∈[0,min(m,n)]\),矩阵