对称矩阵、Hermite矩阵、正交矩阵、酉矩阵、奇异矩阵、正规矩阵、幂等矩阵
原创
2021-07-15 09:52:20
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#include #include#include#include#include#include#include#include#define N 100using namespace std;templateout_type convert(const in_value & t){ str...
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2015-10-27 20:44:00
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问题： 现在有一个五子棋盘，如下，需要你进行存盘，然后以后在玩的时候还可以继续上一盘，你可以直接把这个11X11的棋盘直接保存到一个二维数组中，然后写进文件夹，但是你会发现，此时11X11的棋盘只有3个数据，其他都是无用的，占用内存空间，这显然转换成稀疏矩阵在存储，明显可以省略很多空间，接下来我们用Java代码模拟把它转换成稀疏矩阵，再从稀疏矩
参考的是《游戏和图形学的3D数学入门教程》，非常不错的书，推荐阅读，老外很喜欢把一个东西解释的很详细。
原创
2022-09-04 01:44:51
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一、基本概念1.1 协方差矩阵 及推导1.2 黑塞矩阵 示例1.3 正定矩阵定义及性质1.4 正
原创
2022-10-05 22:52:56
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将矩阵分为很多由lowbit 组成的小矩阵 , 然后就跟树状数组一样维护了求和的时候用矩阵前缀和的思想(s[x2][y2]-s[x1-1][y2]-s[x2][y1-1]+s[x1-1][y1-1]) 单
原创
2022-07-05 10:37:20
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矩阵专题介绍矩阵有一个神奇的作用，它可以用来快速求递推式的第\(n\)项，学会这个技能，你需要掌握这两个前置芝士 矩阵快速幂,矩阵加速（数列）具体怎么优化呢？ 这个博客已经总结的较为全面，在这里我就不再加赘述。代码贴一发我写的模板矩阵快速幂#include#include#include#include#define int long long
#define mod 1000000007
usi
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2020-11-01 23:50:00
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一、矩阵构造、1、列举元素、2、顺序列举、3、矩阵重复设置、4、生成元素 1 矩阵、二、矩阵计算、1、矩阵相加、2、矩阵相减、3、矩阵相乘、4、矩阵对应相乘、5、矩阵相除、6、矩阵对应相除、三、代码示例、
原创
2022-03-08 11:39:23
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大家好，这是我的第一篇博客。 矩阵求导（Matrix Derivation，或者Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。其本质是多元变量的微积分，只是把求导应用在了矩阵上，不同在于这些求导是按照一定规则排列的。因此，说简单也很简单，在矩阵理论的书籍中一般会介绍雅克比（Jacobi）矩阵，点到为止，也
1.对称矩阵 2.Hermite矩阵 3.正交矩阵 4.酉矩阵
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2020-05-30 23:53:00
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定义4 设A=（aij) 是一个m×s矩阵，B=（bij) 是一个s×n矩阵，那么规定矩 阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =（cij），并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律，即在一般情形下，A B≠BA矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律和分配律（假设运算都 是可行的）：（i）（A B）C = A（B C）；（ii）λ（A B）=（λA）B = A（
原创
2022-01-25 11:57:39
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文章目录0 参考链接（尊重原著）1 SVD分解原理2 SVD分解意义3 SVD分解的应用4 SVD数学举例5 为什么Ax=0的解为最小奇异值对应的向量？ 0 参考链接（尊重原著）下面这个讲的很好很全面视觉SLAM常见的QR分解SVD分解等矩阵分解方式求解满秩和亏秩最小二乘问题（最全的方法分析总结）矩阵分解SVD原理1 SVD分解原理奇异值和特征值有相似的重要意义，都是为了提取出矩阵的主要特征。假
什么是Affinity Matrix?An Affinity Matrix, also called a Similarity Matrix, is an essential statistical technique used to organize the mutual similarities between a set of data points. Similarity is simil
概念：压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵 对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵，被称之为特殊矩阵，而对于那些零元素数据远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称之为稀疏矩阵。一、特殊矩阵 分类：1、 diagonal）：M是一个对角矩阵当且仅当i！=j时有M（i
矩阵等价定义如果矩阵A经过有限次初等行变换变成矩阵B，就称矩阵A与B行等价。如果矩阵A经过有限次初等列变换变成矩阵B，就称矩阵A与B列等价。如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B，就称矩阵A与B等价。性质反身性：A~A对称性：若A~B，则B~A传递性：若A~B,B~C,则A~C推论：有两个m×n阶矩阵A和B，如果这两个矩阵满足B=QAP（P是n×n阶可逆矩阵，Q是m×m阶可逆矩阵），那么这两个矩阵
相似是研究线性变换矩阵之间的关系，首先需要确定一个线性空间，这是必要的，研究不同线性空间中变换矩阵的关系没啥意义，确定了线性空间，那么向量的维数，基中向量的个数都被定下来了。定义：若 $A$ 和 $B$ 都是 $n$ 阶矩阵，如果存在可逆矩阵 $P$，使得 $P^{-1}AP = B$，则称矩阵 $A$ 与 $B$ 相似，记为 $A\sim B$。理解相似矩阵，得先理解线性变换。通俗一点来描述相似
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2023-09-15 16:53:03
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一、矩阵的加法
设A，B是m行，n列的同型矩阵
，把它们对应位置上的元素相加得到的矩阵，称为A与B的和，记作A+B
例1 已知矩阵，，求A+B。解： A+B=+=注意：只有同型矩阵才能进行加法运算。
二、数与矩阵相乘
用数l乘以矩阵A的每一个元素而得到的矩阵，称为l与A的乘积, 记为lA或Al, 规定为lA=(laij).特别地，l=-1时，
，该矩
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2023-06-03 19:01:18
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特殊矩阵——对称矩阵(Symmetric Matrix)注：压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵。对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵，被称之为特殊矩阵。对于那些零元素数据远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称之为稀疏矩阵。1. 对称矩阵的概念元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵。2. 对称矩阵的特性对角矩阵都是对称矩阵，对称矩阵必须是方形矩阵。设一个n
1.对角矩阵 不在主对角线上的元素全部为0的n阶方阵，称为对角矩阵.2.分块矩阵的对角阵
原创
2021-07-29 10:57:35
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