线性代数笔记
线代笔记 ——https://space.bilibili.com/88461692#/ 1.线性相关 （1）你有多个向量，并且可以移除其中一个而不减少张成的空间,当这种情况发生时，相关术语称它们是“线性相关”的。另一种表述就是，这个向量可以表示为其它向量的线性组合，因为这个向量已经落在 ...
原文：线性代数笔记16——图和网络
图 Graph 是离散数学中的一种常见数据结构，由节点和边组成，如果边有方向，就是有向图。下图是一个有 个节点 条边的有向图： 这个图 Graph 可以表示电网 网络或建筑物通道的数学模型。 关联矩阵 可以通过一个矩阵来解析有向图，这个矩阵称为关联矩阵 Incidence Matrix 。 个节点 条边的图用一个 的矩阵表示，用正负表示边的方向，矩阵的一行相当于图的一条边，矩阵的一列对应图的一个 ...
2018-10-18 14:05 0 770 推荐指数：
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线性代数笔记
说明 课堂教的云里雾里，非常懵，其实线性代数的思路很简单 把细节忘了都行，把思路消化 矩阵就是向量的映射 矩阵就是向量的映射 矩阵就是向量的映射 也可以看做对空间的线性变换 类似f(g(x)),多个矩阵相继变换A(B(x))简写作ABx，即\(x \rightarrow_{B ...
线性代数笔记4——向量3（叉积）
什么是叉积 向量的叉积也叫外积、向量积、叉乘或矢量积。两个向量的叉积是这样表示的： 在二维空间内，向量A = <a1, a2>，B = <b1, b2> ...
线性代数笔记1——矩阵的基本运算
简单来说，矩阵是充满数字的表格。 A和B是两个典型的矩阵，A有2行2列，是2×2矩阵；B有2行3列，是2×3矩阵；A中的元素可用小写字母加行列下标表示，如a1,2 = 2, a2,2 = ...
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线性代数笔记31——奇异值分解
原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/HrN8vno4obF_ey0ifCEvQw 奇异值分解（Singular value decomposition）简称SVD ...
线性代数笔记23——矩阵的对角化和方幂
特征值矩阵 假设A有n个线性无关的特征向量x1,x2……xn，这些特征向量按列组成矩阵S，S称为特征向量矩阵。来看一下A乘以S会得到什么： 最终得到了S和一个以特征值为对角线的对角矩阵的乘积，这个对角矩阵就是特征值矩阵，用Λ表示： 没有人关心线性相关的特征向量，上式有意义 ...
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