特征多項式與常系數線性齊次遞推 一般來說，這個東西是用來優化能用矩陣乘法優化的遞推式子的。 通常，這種遞推式子的特征是在齊次的條件下，轉移系數也可以通過遞推得到。 對於這樣的遞推，通常解法為$O(NK)$的遞推或者$O(k^3\log n)$的矩陣乘法，但是有些**毒瘤**的出題人~~吉老師 ...

按：今天看Tanenbaum的計算機網絡時講到了Dijkstra算法。關於算法的正確性，《算法導論》給出了嚴格的證明。CLRS的證明基於一個通用的框架，非常清晰。今天只是隨意想想是否有其他證明的方式，結果發現是有的。雖然這種證明方法可能早已有人用過，不算新鮮。不過自己想了一通就把它放到這里純粹博大 ...

多項式特征（在原有特征的基礎上進行變換得到的特征），使用多項式回歸，設置當前degree為5 ...

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 ...

一個比較慢的做法 　　首先你要知道矩陣的特征多項式是什么。 　　直接消元就可以了。 　　時間復雜度：\(O(n^5)\)或\(O(n^4)\)。 一個稍微快一點的做法 　　觀察到特征多項式的次數是\(n\)。 　　我們就可以插值。 　　具體來說，先求出當\(x=0\ldots n ...

　　這個項目大概是在2年前了，因為要用嵌入式編程，所以無法用opencv的庫函數，一切算法純靠手寫（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要計算Haar特征，於是就有了下面的故事： 　　在模式識別領域，Haar特征是大家非常熟悉的一種圖像特征了，它可以應用於許多目標檢測的算法中。與Haar相似，圖像 ...

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 ...

select c.*,u.user_name as host_name ,uc.user_name as create_name,(select group_concat(case when real ...