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向量点乘
目录定义分配律在坐标表示下的数值 定义 向量点积的定义： \[\vec a\cdot \vec b = |\vec a||\vec b|\cos<\vec a,\vec b> \]其中 \(\cos<\vec a,\vec b>\) 表示 \(\vec a\) 和 \(\vec b\) 之间的小于等于 \(\pi\) 的夹角。 分配律 向量的点积具有对向量加法的分配律，即，\(\vec c\c等值演算公式
等值演算中的部分运算律 （1）交换律：A ∨ B ⇔ B ∨ A; A ∧ B ⇔ B ∧ A。 （2）结合律：(A ∨ B) ∨ C ⇔ A ∨ (B ∨ C); (A ∧ B) ∧ C ⇔ A ∧ (B ∧ C)。 （3）分配律：A ∨ (B ∧ C) ⇔ (A ∨ B) ∧ (A ∨关于信号中卷积的理解
卷积 借助下式可以很好的理解卷积的基本思想。 对于一个LTI系统而言，知道冲激响应后： 卷积积分代数属性 交换律分配律结合率 时移 该式子表明 微分与积分 卷积和及其性质 针对离散信号 同样也有 这里表现为加权求和矩阵——矩阵快速幂
以下是本蒟蒻从百度百科上整理的一些比较重要的矩阵的一些基本的定义: 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 基本运算 - 加法 减法 数乘 矩阵乘法 定义： 设A为\(m*n\)的矩阵，B为\(p*n\)的矩阵，那么称\(m*n\)的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作\(C关于矩阵乘法结合律的证明
其实很naive... 证明的主要意义在于说明两种运算如有分配律就可以做矩乘 若二元运算 \(\oplus , \otimes\) 分别满足交换律，且有 \(\otimes\) 对 \(\oplus\) 的分配律，即 \[a \otimes ( b \oplus c ) = a \otimes b + a \otimes c = (b \oplus c) \otimes a \]（事实上如果没有交换律布尔代数的运算
布尔运算 ~ 对应于逻辑运算NOT & 对应于逻辑运算AND | 对应于逻辑运算OR ^ 对应于逻辑运算异或 布尔运算|对&的分配律：a | (b & c)=(a | b) & (a | c) 布尔运算&对|的分配律：a & (b | c)=(a & b) | (a & c) 对于任何值a，a ^ a=0（用0来表示全0的位向量）(a ^ b) ^ a=b 136. Single集合的运算律
交换律：$A \cup B = B \cup A，A \cap B = B \cap A$ 结合律：$(A \cup B) \cup C = A \cup (B \cup C)，(A \cap B) \cap C = A \cap (B \cap C)$ 分配律：$(A \cup B) \cap C = (A \cap C) \cup (B \cap C)，(A \cap B) \cup C = (A \cup C) \cap (B \cup C)$ 对偶律：$模运算的运算规则
转载链接： http://www.hankcs.com/program/cpp/poj-1995-raising-modulo-numbers.html 运算规则 模运算与基本四则运算有些相似，但是除法例外。其规则如下： (a + b) % p = (a % p + b % p) % p （1） (a – b) % p = (a % p – b % p) % p （2） (a * b) % p = (a % p * b % p) % p （3） (a^