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  線性代數(shù)的學(xué)習(xí)和整理20，關(guān)于向量/矩陣和正交相關(guān)，相似矩陣等

  目錄 1 什么是正交 1.1 正交相關(guān)名詞 1.2 正交的定義 1.3 正交向量 1.4 正交基 1.5 正交矩陣的特點(diǎn) 1.6 正交矩陣的用處 orthogonal set 正交向量組 正交變換 orthogonal matrix 正交矩陣 orthogonal basis 正交基 orthogonal decomposition 正交分解 正交的定義：內(nèi)積為0 正交一定線性無關(guān) 其實(shí)不共線也

  2024年02月09日

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  線性代數(shù)的學(xué)習(xí)和整理20，關(guān)于向量/矩陣和正交相關(guān)，相似矩陣等（草稿）

  目錄 1 什么是正交 1.1 正交相關(guān)名詞 1.2 正交的定義 1.3 正交向量 1.4 正交基 1.5 正交矩陣的特點(diǎn) 1.6 正交矩陣的用處 orthogonal set 正交向量組 正交變換 orthogonal matrix 正交矩陣 orthogonal basis 正交基 orthogonal decomposition 正交分解 正交的定義：內(nèi)積為0 正交一定線性無關(guān) 其實(shí)不共線也

  2024年02月09日

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• 計(jì)算兩個(gè)或多個(gè)向量之間的相關(guān)性（Matlab 實(shí)現(xiàn)）

  本文首次在公眾號【零妖閣】上發(fā)表，為了方便閱讀和分享，我們將在其他平臺進(jìn)行自動同步。由于不同平臺的排版格式可能存在差異，為了避免影響閱讀體驗(yàn)，建議如有排版問題，可前往公眾號查看原文。感謝您的閱讀和支持！ 兩個(gè)隨機(jī)變量 x x x 、 y y y 的 Pearson 線性相關(guān)

  2024年02月04日

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  線性代數(shù)(三) 線性方程組&向量空間

  如何利用行列式，矩陣求解線性方程組。 用矩陣方程表示 齊次線性方程組：Ax=0； 非齊次線性方程組：Ax=b. 可以理解 齊次線性方程組 是特殊的 非齊次線性方程組 如何判斷線性方程組的解 其中R(A)表示矩陣A的秩 B表示A的增廣矩陣 n表示末知數(shù)個(gè)數(shù) 增廣矩陣 矩陣的秩 秩r= 未知

  2024年02月13日

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  線性代數(shù) --- 向量的長度

  從代數(shù)的角度定義向量的長度 ： ??????正如我在另外一篇文章中（見本文底部的推薦鏈接）提到的，兩個(gè)向量（這是默認(rèn)是兩個(gè)列向量）的內(nèi)積，可以表示為也可以表示為?，F(xiàn)在我們考慮一種特殊情形，現(xiàn)在我們有一個(gè)向量v=(1,2,3),那么這個(gè)向量自己和自己的內(nèi)積是多少呢

  2024年02月02日

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  線性代數(shù)基礎(chǔ)--向量

  目錄 向量的概念 基本概念 抽象概念 向量的意義? 幾何意義 物理意義 歐式空間 特點(diǎn)和性質(zhì) ?行向量與列向量 行向量 列向量 兩者的關(guān)系 向量的基本運(yùn)算與范數(shù) 向量的基本運(yùn)算 向量的加法 數(shù)乘運(yùn)算（實(shí)數(shù)與向量相乘） 轉(zhuǎn)置 向量的范數(shù) 向量的模與內(nèi)積 向量的模 向量的內(nèi)積

  2024年02月11日

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  線性代數(shù)（一）——向量基礎(chǔ)

  線性代數(shù)的核心是向量的加和乘兩種運(yùn)算的組合，本篇博客為線性代數(shù)的一個(gè)引子，主要從向量、線性組合和矩陣逐步引出線性代數(shù)的相關(guān)知識。 首先介紹的是向量相關(guān)，向量是基礎(chǔ)。 已知列向量： υ = [ v 1 v 2 ] boldsymbol{upsilon}=left[begin{matrix} v_1 \\\\ v_2end{matrix} right] υ =

  2024年03月21日

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  線性代數(shù)基礎(chǔ)【3】向量

  一、基本概念 ①向量 ②向量的模(長度) ③向量的單位化 ④向量的三則運(yùn)算 ⑤向量的內(nèi)積 二、向量運(yùn)算的性質(zhì) (一)向量三則運(yùn)算的性質(zhì) α + β = β + α α + (β + γ) = (α + β) + γ k (α + β) = kα + kβ (k + l) α = kα + lα (二)向量內(nèi)積運(yùn)算的性質(zhì) (α , β) = (β , α) = α^Tβ = β^Tα (α , α)

  2024年02月03日

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• 線性代數(shù)之向量組

  文章目錄 前言 一、定義與定理 1、定義 1.1、n維向量 1.2、線性組合 1.3、線性表示（出）? ?1.4、線性相關(guān) 1.5、線性無關(guān) 2、判別線性相關(guān)的七大定理 2.1、定理一： 2.2、定理二： 2.3、定理三： 2.4、定理四： 2.5、定理五： 2.6、定理六： 2.7、定理七： 二、具體型向量關(guān)系 1.與

  2024年03月26日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)-線性代數(shù)-向量、基底及向量空間

  理解 直觀理解 行向量：把數(shù)字排成一行A = [ 4 ? 5 ] [4~ 5] [ 4 ? 5 ] 列向量：把數(shù)字排成一列A = ? [ 4 5 ] left [ begin{matrix} 4 \\\\ 5 \\\\ end{matrix} right ] ? [ 4 5 ? ] 幾何意義 默認(rèn)在基底條件下(直角坐標(biāo)系)中的坐標(biāo)表示的一個(gè)點(diǎn)，也可以理解以原點(diǎn)為起點(diǎn)，到目標(biāo)終點(diǎn)A的有向線段

  2024年02月06日

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