首先上(下)三角矩阵乘以上(下)三角矩阵结果还是上(下)三角矩阵, 另外我们考虑相乘后的对角元素可发现,对角原始是原来2矩阵对应对角元素的乘积. 另外对角线都是1的上(下)三角矩阵必定可以只是用行运算III化为单位矩阵. 行运算III 对应左乘第3类初等矩阵,因此U1^-1(L2^-1) 可以看成是一系列 第三类(并且是上(下)三角初等矩阵的乘积) 由于这些初等矩阵对角元素都是1,所以相乘后的U1^-1(L2^2-1)其对角元素也是1. 上面根据方程  左是下三角,右是上三角,两边如果要相等,必

[原] E.J.Hoffman; J.C.Loessi; R.C.Moore The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory *[译]* EXP 2017-12-29 注意 由于原文使用了"m皇后"进行描述,所以本文从现在开始也使用"m皇后"进行描述. 我这里就不调整为大多数人习惯的"n皇后"了,避免某些数学公式参数混淆. *[写在前面]* 这是现在网上流传的一套关于M皇后问题的构造

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

在RLS自适应滤波器的实现过程中,难免不涉及矩阵的求逆运算.而求逆操作双是非常耗时的,一个很自然的想法就是尽可能的避免直接对矩阵进行求逆运算.那么,在RLS自适应滤波器的实现中,有没有一种方法能避免直接求逆运算呢?答案当然是用的:使用矩阵求逆引理来避免对矩阵进行直接求逆. 这里先对矩阵求逆引理做下介绍,也叫做Woodbury矩阵恒等式(或者称做Sherman–Morrison formula,这里统一称矩阵求逆引理)在线性代数中: \[{\left( {A + UCV} \right)^{ -

Lyndon Word 定义:对于字符串\(s\),若\(s\)的最小后缀为其本身,那么称\(s\)为Lyndon串 等价性:\(s\)为Lyndon串等价于\(s\)本身是其循环移位中最小的一个 性质 任意字符串\(s\)都可以分解为\(s = s_1 s_2 \dots s_k\),其中\(\forall s_i\)为Lyndon串且\(s_i \geqslant s_{i +1}\).且这种分解方法是唯一的 存在性 引理1:若\(u, v\)为Lyndon串,且\(u < v\),那么\(

上一篇文章讲了PCA的数据原理,明白了PCA主要的思想及使用PCA做数据降维的步骤,本文我们详细探讨下另一种数据降维技术—奇异值分解(SVD). 在介绍奇异值分解前,先谈谈这个比较奇怪的名字:奇异值分解,英文全称为Singular Value Decomposition.首先我们要明白,SVD是众多的矩阵分解技术中的一种,矩阵分解方式很多,如三角分解(LU分解.LDU分解.乔列斯基分解等).QR分解及这里所说的奇异值分解:其次,singular是奇特的.突出的.非凡的意思,从分解的过程及意义来看

本学期将继续进行高等代数每周一题的活动.计划从第一教学周开始,到第十六教学周为止(根据法定节假日安排,中间个别周会适当地停止),每周的周末将公布1道思考题(共16道),供大家思考和解答.每周一题通过“谢启鸿高等代数官方博客(以博文的形式)”和“高等代数在线课程17级课群(以课群话题的形式)”这两个渠道同时发布,并通过17级高等代数微信群及时通知大家.有兴趣的同学可以将每周一题的解答写在纸上,并拍成图片上传到该每周一题对应的课群话题中.谢启鸿老师或研究生助教会对每周一题的解答进行批改和评价,并将优

很遗憾前面只看过 Michael Jordan 写的一部分,这次打算把 Daphne Koller 和 Nir Friedman 合著的 Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques 好好过一遍. 作者认为与通常写一个 specific 程序解决一个具体的统计问题不一样,probabilistic graphical model 试图从另外一个角度来看这些问题,给出具有普适性的算法,而这依赖于一个 declarative re

title: 本站目录 categories: Other sticky: 10 toc: true keywords: 机器学习基础 深度学习基础 人工智能数学知识 机器学习入门 date: 9999-12-31 23:59:59 本站包含作者原创的关于人工智能的理论,算法等博客,目前包括:强化学习,深度学习,机器学习,线性代数,概率论,数理统计,Python,爬虫等在目前人工智能领域需要用到的基础知识,欢迎大家订阅关注. 本站目录 首先插入一下我的整体研究思路,也是人工智能的技能树,我们要顺

Abstract: 通过学习MIT 18.06课程,总结出的线性代数的知识点相互依赖关系,后续博客将会按照相应的依赖关系进行介绍.(2017-08-18 16:28:36) Keywords: Linear Algebra,Big Picture 开篇废话 废话不多说,网易公开课有MIT 18.06的课程翻译,MIT OCW提供相关练习,如有需要都可以进行下载. Gilbert Strang教授的讲授能够让大多数人入门,掌握这门课的大部分内容. 本课程教材使用的也是professor Stran

学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始,今天介绍OTSU算法,本算法比前面给出的算法更能够给出数学上的最佳阈值,不需要任何输入附加参数.与同样不需要输入附加参数的迭代均值和均值阈值来比较

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

导引 有理数集是"稀疏的"和"稠密的". 选择公理 考虑以下问题:容易找到两个无理数 a, b 使 a + b 为有理数,或者使 ab 为有理数,但是能否使得 ab 也是有理数? 答:令  如果 x 是一个有理数,则即可. 如果 x 是无理数,则令 ,而 ,则,通过Gelfond-Schneider 定理可知:如果 α ≠ 0, 1 是一个代数数,而 β 是一个代数数而非有理数,则 αβ 是一个超越数.因此, 是一个超越数,也是一个无理数.由此可证. 选择公理是从一

兰道定理的内容: 一个竞赛图强连通的充要条件是:把它的所有顶点按照入度d从小到大排序,对于任意\(k\in [0,n-1]\)都不满足\(\sum_{i=0}^k d_i=\binom{k+1}{2}\). 兰道定理的证明: 引理: 一个竞赛图强连通的充要条件是对于任意\(S \subsetneq 点集V\),都存在一个点\(u \notin S\),满足u到S有边. 证明: 1.必要性:比较显然 2.充分性:假设我们现在已经得到了\(V\)中的一个强连通子集\(S\),想办法不断扩展\(S\)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52098864 非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix factorization) NMF的发展及原理 著名的科学杂志<Nature>于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果.该文提出了一种新的矩阵分解思想--非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所

0 写在前面 0.0 前言 由于我太菜了,导致一些东西一学就忘,特开此文来记录下最让我头痛的数学相关问题. 一些引用的文字都注释了原文链接,若侵犯了您的权益,敬请告知:若文章中出现错误,也烦请告知. 该文于 2018.3.31 完成最后一次修改(若有出错的地方,之后也会进行维护).其主要内容限于数论和组合计数类数学相关问题.因为版面原因,其余数学方面的总结会以全新的博文呈现. 感谢你的造访. 0.1 记号说明 由于该文完成的间隔跨度太大,不同时期的内容的写法不严谨,甚至 $LaTeX$ 也有许多

知识点简单总结--Lyndon分解 Lyndon串 定义:一个字符串的最小后缀就是整个串本身. 等效理解:这个串为其所有循环表示中最小的. Lyndon分解 定义:将字符串分割为 $ s_{1} s_{2} ... s_{k} $ 任意段使得每一段都是Lyndon串且 $ \forall i < j , s_{i} \ge s_{j} $ . 引理一:若 $ u < v $ 且 $ u , v $ 均为Lyndon串,则 $ uv $ 为Lyndon串. 关于证明,它咕了. 引理二:Lyndo

Mittag-Leffler分解定理的证明有多种,比如可以利用一维$\overline{\partial}$的解来构造相应的函数,还可以利用极点主部的Taylor多项式来进行修正使得$\sum(g_{n}-P_{n})$在$\mathbb C$上一致收敛来构造函数. 这里要说一下,因为上述级数是一个亚纯函数的级数,是有极点的.所以这里在$K$的收敛,均是指级数$\sum(g_{n}-P_{n})$仅有有限项在$K$中有极点,同时去掉这些项以后所得新的级数收敛.但是无论是哪一种证明,都无法给出函数

线段树属于二叉树, 其核心特征就是支持区间加法,这样就可以把任意待查询的区间$[L, R]$分解到线段树的节点上去,再把这些节点的信息合并起来从而得到区间$[L,R]$的信息. 下面证明在线段树上查询任意区间的复杂度是$O(\log{N})$的,$N$是区间总长度. 由于访问一个节点(即获得一个节点内与待查询区间$[L, R]$相关的信息)是$O(1)$的,只要证明查询一个区间要访问的节点数是$O(\log{N})$的. 如果某个节点完全包含在$[L,R]$内,则不会再向下查询,我们称这样的节点