最近刚好在学习有约束的条件下最优化问题，顺带记录分享学习过程，其中确实坑比较多。有约束的最优化在金融领域还是比较常见的。随便举两个例子 基金的归因分析在研究基金的过程中，往往需要对基金的风格进行分析。方法很多，其中一种就是在将基金的收益率序列对几大风格指数进行回归。下列方程式来源于wind 通过对大盘价值、大盘成长、小盘价值、小盘成长、中债等风格指数回归，最小化残差平方也就是最小二乘、约束是权
转载
2023-09-04 23:19:14
71阅读
目录 第1章 Tensor运算概述1.1 概述1.3 “in place“运算 1.4 Tensor的广播机制: 不同维度的张量运算1.5 环境准备1.6 张量的线性代数运算第2章 向量的点乘(是基础)：dot()2.1 定义2.2 向量内积的几何意义2.3 代码示例第3章 向量的叉乘3.1 定义3.2 几何意义3.3 代码示例第4章 矩阵的内
目标对于游戏行业程序员来说，向量“点乘”和“叉乘”是非常熟悉的运算。从代码上看他们运算过程并不复杂：（以下代码选自UE4的“Vector.h”）点乘就是各分量逐项相乘，最终得到了一个标量：FORCEINLINE float FVector::DotProduct(const FVector& A, const FVector& B)
{
return X*V.X + Y*V.Y
在训练数据时经常涉及到矩阵运算，有段时间没有练习过了，手便生疏了，今天重新测了一把，python中各类矩阵运算举例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)= A@C都属于叉乘，而tf.multiply(A,C)= A*C=A∙C属于点乘。Python测试编码如下： import tensorflow as tf
import numpy as np
a = n
转载
2023-06-03 07:22:41
190阅读
向量乘法实际向量乘法有三种：标量乘：对应元素相乘点乘(内积)：结果是标量，向量投影叉乘(外积)：结果是向量，方向为法向量，大小为面积矩阵乘法实际矩阵乘法有三种：对应元素乘法即矩阵的Hadamard也称为SchurA∘B=aijbij∈Cm×n普通矩阵乘法(matmul product)，即对应行乘以列矩阵的KroneckerA⊗B=a11B⋯a1nB⋮⋱⋮am1B⋯amnB∈Cm×nnumpy中的
转载
2023-06-02 23:29:17
851阅读
目录一、矩阵1）矩阵点乘——各个矩阵对应元素相乘2）矩阵叉乘——矩阵乘法规则运算二、向量1）向量点乘——欧几里得空间的标准内积 2) 向量叉乘一、矩阵在数学中，矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。由m×n个数排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m×n矩阵。记作： &n
一 前言1.可以解决的问题I.如何计算角度II.如何判断前后III.如何判断逆时针还是顺时针。IV.如何判断其他物体在目标物体左右。 V.如何计算平行四边形面积2.概述主要概述了点乘，叉乘的实用例子，没有讲述什么原理性的，偏向应用层。点乘叉乘数学原理性的东西比较“难记”，网上很多。实用举例，网上算是比较少吧。故，来总结一番。二 理论知识1.点乘性质a · b = |a|*|b| cosθ
1、矩阵叉乘（内积）矩阵的乘法就是矩阵a的第一行乘以矩阵b的第一列，各个元素对应相乘然后求和作为第一元素的值。矩阵只有当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,它们才可以相乘,乘积矩阵的行数等于左边矩阵的行数,乘积矩阵的列数等于右边矩阵的列数 。2.矩阵点乘（外积）矩阵点乘是对应位置相乘，表征向量的映射。向量和矩阵的范数，L1范数和L2范数范数定义：两个标量我们可以比较大小，比如1，2，我们
# 向量叉乘在Python中的应用
在高等数学和线性代数中，向量叉乘（cross product）是一个重要的概念，常用于计算三维空间中两个向量的垂直向量。它主要用于物理学、计算机图形学、机器人技术等领域。本文将详细讲解向量叉乘的基本概念，并通过Python代码示例进行演示。
## 向量叉乘的基本概念
给定两个向量 \(\mathbf{a}\) 和 \(\mathbf{b}\)，它们在三维空
# Python向量叉乘的实现
## 1. 引言
在数学和计算机科学中，向量是非常重要的概念。向量叉乘是向量运算中的一种常见操作，它用于计算两个向量的叉乘结果。本文将介绍如何在Python中实现向量叉乘，并给出详细的代码示例。
## 2. 算法流程
下面是实现Python向量叉乘的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建两个向量 |
| 2 | 计算两
原创
2023-09-04 14:57:39
1330阅读
# Python中的Numpy库及其叉乘操作
在Python编程语言中，NumPy是一个非常流行的数值计算库，提供了许多用于高效处理大型多维数组的函数和工具。其中，叉乘是NumPy中的一个重要操作，用于计算两个向量的叉乘结果。在这篇文章中，我们将学习如何在Python中使用NumPy库进行叉乘操作，并演示一些示例代码。
## NumPy的安装
如果你还没有安装NumPy库，可以通过以下命令在
# Python中向量的叉乘实现教程
## 1. 整体流程
首先我们需要明确一下整个实现向量叉乘的流程，可以用以下表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|--------------|--------------------------|
| 1 | 输入两个向量 | vector1 =
# Python矩阵叉乘
## 简介
矩阵叉乘是线性代数中常见的运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种方法来执行矩阵叉乘操作。本文将介绍Python中矩阵叉乘的概念、用途以及几种实现方式。
## 矩阵叉乘的定义
矩阵叉乘是一种基于矩阵的运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。假设有两个矩阵A和B，若A的列数等于B的行数，则可以进行矩阵叉乘运算。设
先说结论：叉乘用于《线性代数》中的矩阵运算，得到的是一个矩阵；点乘用于《高等数学》中的数值/数字运算，得到的是一个数。注意运用就是冒号表达式在高等数学计算中的运用。 下面具体介绍。 &nb
### Python矩阵点乘和叉乘
在数学和计算机科学领域，矩阵的运算是非常常见且重要的操作。在Python中，我们可以使用NumPy库来进行矩阵的点乘和叉乘运算。本文将介绍矩阵的点乘和叉乘的概念，并提供相应的代码示例来帮助读者更好地理解。
#### 矩阵点乘
矩阵的点乘，也称为矩阵的乘法，是一种常见的矩阵运算。在点乘运算中，两个矩阵的对应元素相乘，然后将结果相加，得到新的矩阵。要进行矩阵的
原创
2023-07-29 15:26:24
565阅读
# 向量叉乘、点乘及其在Python中的实现
在线性代数中，向量叉乘和点乘是两种常见的运算。向量叉乘又称为叉积或叉乘积，是两个向量的一种二元运算，结果是一个向量。而向量点乘又称为点积或数量积，是两个向量的一种二元运算，结果是一个标量。
## 向量叉乘
向量叉乘的定义如下：给定三维空间中的两个向量a和b，在数学上，这两个向量的叉积是一个向量，记为a × b。向量叉乘的计算方法如下：
![向量
Numpy实现基本的矩阵运算a*b实现矩阵叉乘，使用代码和运行结果如图#矩阵相乘
import numpy as np
a1=np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]); #3*3
a2=np.mat([[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]]);#3*3
print(a1*a2)dot()实现矩阵点乘，使用代码和运行结果如图#矩阵点乘
impor
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。点乘公式对于向量a和向量b： ...
转载
2017-08-26 21:37:00
766阅读
2评论
# 教你如何实现“python numpy 矩阵乘积 点乘 叉乘”
## 整体流程
首先，我们需要了解什么是矩阵乘积、点乘和叉乘。矩阵乘积是两个矩阵相乘得到的结果，点乘是两个矩阵对应位置元素相乘再相加得到的结果，叉乘是两个矩阵的叉积运算得到的结果。
下面是实现这三种操作的步骤表格：
```mermaid
erDiagram
|步骤1:|定义两个矩阵|
|步骤2:|进行矩阵乘
# Python中的叉乘和点乘
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有简洁、易读的语法，适合用于各种应用场景，包括科学计算、数据分析和机器学习等领域。在Python中，叉乘和点乘是两种常见的向量运算，它们在数学和计算机科学中都有重要的应用。
## 叉乘和点乘的定义
- **叉乘（cross product）**：叉乘是一种运算，通常用于计算两个向量之间的向量积。叉乘的结果是一个新的
