就这个东西看了好久才看懂，我在想啥啊 结论：相似矩阵的特征多项式相同。 证明：代入定义式即可。 \(A\) 与 \(B\) 相似也就是存在可逆矩阵 \(P\) 使得 \(A=P^{-1}BP\)。 只要在对 \(A\) 做初等行变换的时候，同时左乘上它的逆，就可以维持相似性。具体实现背代码 ...

零化多项式/特征多项式/最小多项式/常系数线性齐次递推 约定: \(I_n\)是\(n\)阶单位矩阵，即主对角线是\(1\)的\(n\)阶矩阵 一个矩阵\(A\)的\(|A|\)是\(A\)的行列式 默认\(A\)是一个\(n\times n\)的矩阵 定义 零化多项式 ...

定义 矩阵\(A\)的次数最低的、最高次数为\(1\)的化零多项式称为\(A\)的最小多项式。 定理 设 \(m(x)\),\(C(x)\) 分别是矩阵\(A\)的最小多项式和特征多项式，则 \(m(x)|C(x)\)，并且，对 \(\lambda_0\in C\)(这里\(C\)指复数域 ...

crv_fit.h //多项式曲线拟合 f(x)=a0+a1x+a2x^2+a3x^3+...anx^n class Crv_fit { public : Crv_fit(void); void clear(void); //~Crv_fit(void); public ...

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式，给定了x,y的一些样本数据，通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a、b，解决该问题时，首先想到的是通过spark mllib去学习，可是结果并不理想：少量的文档，参数也很难调整。于是转变了解决问题的方式：采用了最小二乘法做 ...

最近在分析一些数据，就是数据拟合的一些事情，用到了matlab的polyfit函数，效果不错。 因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的，所以就搜了相关资料。 这个文档介绍的还不错，我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚。 推导就不再写了，我主要参考下面两页PPT，公式和例子讲 ...

文章没有写完，近期填完这坑 参考文章： https://www.luogu.com.cn/blog/froggy/duo-xiang-shi-tai-za-hui https://www.cnb ...

。 它的实质是离散情况下的最小平方趋近，基本思想和处理方法也具有相似性。其几何解释是：求一条曲 ...