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GSoC'22 工作产品提交
GSoC'22 工作产品提交 组织： ** 朱利希研究中心** ** .** 基本信息： 姓名：V. Sai Suraj。 电子邮件： [email protected] GitHub： 西苏拉吉 27 . 领英： 赛苏拉杰 . 提议： 我的_propsal . 以下博客总结了我的工作 亥姆霍兹分析 作为一部分 2022 年谷歌代码之夏 . 我感谢我的导师 丹尼尔·题型-数学
函数 极限 连续 计算极限 等价无穷小 一元函数微分学 隐函数求导 定积分 反常积分敛散性的判断 给定一个带参反常积分，若收敛，求参数取值范围 给定三个积分区域相同的定积分，比较大小 代入 做差->代入 向量组 给定两个等价的带参向量组，求参数 构造等式->三秩相等->行阶梯 线性方程组特征向量分解的eig函数
[V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。 目前还差矩阵的特征值分解的学习，只有矩阵是对角阵？？还是说正定矩阵，才可以进行矩阵的特征分解，即分解成P∑P-1的形式？程序修改题--矩阵对角元素互换
没想到i的初值是0，还有就是没有照抄t[][N]反向传播算法
一、公式定义 举例： 二、推导过程 （1）求解第k层的参数： 注：loss表示误差，由误差函数作用于神经网络最后一层输出值和真实值而得出。 将参数表示为矩阵： 注：另外一些文章的Wk可能是这种表示方式的转置。 则： （a0即为输入层x0）（公式1） （公式2） 显然，ak-1在前向传播过程中已经得到，要3.5 矩阵的压缩存储（一维数组、二维数组、对称、三角、三对角、稀疏矩阵）
1. 知识总览2. 一维数组的存储结构3. 二维数组的存储结构4. 普通矩阵的存储5. 对称矩阵的压缩存储6. 三角矩阵的压缩存储7. 三对角矩阵的压缩存储8. 稀疏矩阵的压缩存储 8.1 顺序存储–三元组<行，列，值>8.2 链式存储-十字链表法 9. 知识回顾 1. 知识总览 2. 一维数组的存储结行列式与矩阵分类
行列式分类（一个数值）---行列地位等同 定义：n*n个数值，按n行n列排 值=符号为-1的逆序数次方的不同行不同列的数值相乘累加和。 1.一般行列式 如爪形，行和相等型等等，根据规律和性质 化0以及化1，提取公因式 化为上（下）三角、上（下）副三角、范德蒙 2.上（下）三角行列式 值=主对角线乘积 3.上（下）副MATLAB课程笔记(六)—— 矩阵处理
通用的特殊矩阵： zeros函数：产生全0矩阵。 ones函数：产生全1矩阵. eye函数：产生对角线为1的矩阵。 rand函数：产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵。 randn函数，产生均值为0.5，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 >> zeros(3,2)机器学习中的数学——特殊类型的向量和矩阵
分类目录：《算法设计与分析》总目录 有些特殊类型的向量和矩阵是特别有用的，本文将介绍它们。 单位向量 单位向量是具有单位范数的向量： ∣ ∣ x线性代数-矩阵的分块
矩阵分块的意思是将一个大矩阵分隔为几个小的矩阵，将每个小的矩阵作为新的矩阵元素。分块可以降低大矩阵运算带来的复杂性。分块后的小矩阵，叫做矩阵的子块，以字块为元素的形式上的矩阵叫做分块矩阵。 如将矩阵A进行分块，A11、A12、A21、A22位子矩阵。分块矩阵的运算与普通矩阵数据挖掘复习1
数据挖掘复习 数据挖掘的功能：描述 数据中的一般性质和预测在当前数据进行归纳 数据的统计描述方式： 均值（mean） 权重：所有加权/总权重 数据的中心趋势度量 中位数（Median）数据集规模大开销大 或众数（mode） 中列数（MAX+MIN/2） 数据的离散程度 极差（MAX=MIN）最大的离散程度 五数概括：中位数，四分位军队文职(数学2+物理)——线性代数 2、矩阵
由高斯消元法的定义可知，高斯消元法需要掌握矩阵、增广矩阵、行阶梯阵相关的知识 一、矩阵的概念 由m×n个数排成m行n列的数表，记为。 二、特殊矩阵 1)同型矩阵 2)n阶矩阵(方阵) 当m=n时，称作n阶矩阵或方阵，记作,题目中的方【译】N 皇后问题 – 构造法原理与证明 时间复杂度O(1)
[原] E.J.Hoffman; J.C.Loessi; R.C.Moore The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory *[译]* EXP 2017-12-29 注意 由于原文使用了“m皇后”进行描述，所以本文从现在开始也使用“m皇后”进行描述。 我这里就不调整为大多数人习惯的“n皇后”了，避免某些数学公式Matlab矩阵函数
线性代数中经常出现计算矩阵的行列式值、求矩阵的秩以及特征值等运算。矩阵的分解是矩阵和数据分析的基础。 基本的矩阵函数 函数名称功能和定义cond(A)求矩阵A的条件数det(A)求矩阵A的行列式值dot(A,B)求矩阵A和B的点积eig(A)求矩阵A的特征值和特征向量norm(A,1线性代数应该这样学9：上三角矩阵、对角矩阵
在本系列中，我的个人见解将使用斜体标注。由于时间关系，移除了例题部分，可参考答案链接，如有疑问，可在评论区处留言。由于文章是我独自整理的，缺乏审阅，难免出现错误，如有发现欢迎在评论区中指正。 目录Part 1：上三角矩阵Part 2：对角矩阵 Part 1：上三角矩阵 本节含有许多实用性的结果，并且证明设计一个求n维矩阵所有次对角元素之和的函数
1-23.设计一个求n维矩阵所有次对角元素之和的函数 题目来源数据结构朱战立第五版 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define M 100 void MATRIX_SUM(int n,int a[][100]); int main(void) { int n,a[M][M],i,j; printf("请输入矩阵的阶:\n"); scanf("%d",&n); pri15特殊矩阵的压缩存储
矩阵的压缩存储 压缩矩阵：为多个值相同的元素只分配一个存储空间，对零元素不分配存储空间。目的是节省存储空间 特殊矩阵：具有许多相同矩阵元素或零元素，并且这些相同矩阵元素或零元素的分布有一定规律性的矩阵。如上三角、下三角矩阵、对角矩阵等。 1、 对称矩阵 2、 三角矩阵相抵，相似，合同，
相抵:PAQ=B 相抵关于rank的分解：A=Pdiag{Ir,0}Q 标准型：diag{Ir,0} 完全不变量：rank 相似：P-1AP=B 相似（特征值）分解/谱分解：P-1AP=diag{λ1,...λn} 标准型：diag{λ1,...λn} 不变量：行列式，rank，tr，特征多项式 完全不变量：特征值 正交相似：P是正交向量。实对称矩阵一定正交相似于对角矩阵。 合matlab创建对角型矩阵
对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包羽毛球经典教材范例
网前违规比赛过程中： 除了击球点在我方场地击球后，拍子可以随击球过网。（只能凌空过网，不能触网） 其他情况，比如拍子，人触网或过线皆为犯规丢分。 区分 前场2m 中场6.5 后场0.7 正手握拍是错的----不是苍蝇拍！ 最舒适的情况下： a.拍面是垂直地面的！ b.拇指和食指分别在拍柄的 两个宽面三对角矩阵的计算
一个三对角矩阵的非零系数在三条对角线上：主对角线、低对角线、高对角线。其余元素全为0。 三对角矩阵的特点： 主对角线即i=j； 主对角线之下的对角线（称低对角线）即i=j+1； 主对角线之上的对角线（称高对角线）即i=j-1。 这三条对角线上的元素总数为3n-2，故可以使用一个拥有3n-2个位置的一C++实现对角矩阵(一维数组实现)
原理 当且仅当i不等于j时，M(i,j)=0为对角矩阵 一个rows X rows的对角矩阵D可以表示为一个二维数组element[rows][rows],其中element[i-1][j-1]表示D(i,j)。 这种表示法需要rows*rows个类型为T的数据空间。然而，对角矩阵对多只有rows个非0元素,因此可以用一维数组element[rows]来判断矩阵是否与对角型矩阵相似
判断一个矩阵是否与对角型矩阵相似 矩阵A存在相似对角阵的充要条件是:如果A是n阶方阵,它必须有n个线性无关的特征向量 不同特征值的特征向量肯定线性无关。重根情况下再判断特征矩阵的秩，根据秩与齐次矩阵基础解的个数判断属于这个特征值的线性无关的特征向量的个数矩阵变换、矩阵求值
对一个矩阵进行某种运算和操作，其结果还是一个矩阵。 对角阵 三角阵 矩阵的转置 矩阵的旋转 矩阵的翻转 矩阵求逆等等 1．对角阵 对角阵：只有对角线上有非零元素的矩阵。 数量矩阵：对角线上的元素相等的对角矩阵。 单位矩阵：对角线上的元素都为1的对角矩阵。 (1) 提取矩matlab的矩阵基础
矩阵的生成 函数 说明 rand 随机矩阵 true和false 逻辑矩阵,元素全为1or0 zeros 元素都为0的矩阵 ones 元素都为1的矩阵 eye 对角矩阵 diag 变或求对角 mat_1=diag(v) 把向量v变为对角矩阵 mat_2=diag(mat) 求矩阵mat的对角元素 ... ... 矩阵合并 函