就這個東西看了好久才看懂，我在想啥啊 結論：相似矩陣的特征多項式相同。 證明：代入定義式即可。 \(A\) 與 \(B\) 相似也就是存在可逆矩陣 \(P\) 使得 \(A=P^{-1}BP\)。 只要在對 \(A\) 做初等行變換的時候，同時左乘上它的逆，就可以維持相似性。具體實現背代碼 ...

零化多項式/特征多項式/最小多項式/常系數線性齊次遞推 約定: \(I_n\)是\(n\)階單位矩陣，即主對角線是\(1\)的\(n\)階矩陣 一個矩陣\(A\)的\(|A|\)是\(A\)的行列式 默認\(A\)是一個\(n\times n\)的矩陣 定義 零化多項式 ...

定義 矩陣\(A\)的次數最低的、最高次數為\(1\)的化零多項式稱為\(A\)的最小多項式。 定理 設 \(m(x)\),\(C(x)\) 分別是矩陣\(A\)的最小多項式和特征多項式，則 \(m(x)|C(x)\)，並且，對 \(\lambda_0\in C\)(這里\(C\)指復數域 ...

crv_fit.h //多項式曲線擬合 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 由項目中需要根據一些已有數據學習出一個y=ax+b的一元二項式，給定了x,y的一些樣本數據，通過梯度下降或最小二乘法做多項式擬合得到a、b，解決該問題時，首先想到的是通過spark mllib去學習，可是結果並不理想：少量的文檔，參數也很難調整。於是轉變了解決問題的方式：采用了最小二乘法做 ...

最近在分析一些數據，就是數據擬合的一些事情，用到了matlab的polyfit函數，效果不錯。 因此想了解一下這個多項式具體是如何擬合出來的，所以就搜了相關資料。 這個文檔介紹的還不錯，我估計任何一本數值分析教材上講的都非常清楚。 推導就不再寫了，我主要參考下面兩頁PPT，公式和例子講 ...

文章沒有寫完，近期填完這坑 參考文章： https://www.luogu.com.cn/blog/froggy/duo-xiang-shi-tai-za-hui https://www.cnb ...

。 它的實質是離散情況下的最小平方趨近，基本思想和處理方法也具有相似性。其幾何解釋是：求一條曲 ...