Matrices and Vectors

最新推荐文章于 2019-12-31 22:55:03 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DylanHUANG1/article/details/78681484
博客提及了矩阵和向量，这两者是信息技术领域中重要的数学概念，在数据处理、算法设计等方面有广泛应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

矩阵和向量
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《深度学习》花书 - 第二章 线性代数
Loy Fan
11-22 1256
第二章 线性代数 Linear Algebra 2.1 标量、向量、矩阵和张量 Scalars, Vectors, Matrices and Tensors 标量：一个单独的数。 向量：一列有序排列的数，通过索引可以确定每个单独的数。 矩阵：一个二维数组，其中每个元素由两个索引所确定。 A∈Rm×n\boldsymbol{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}A∈Rm×n实数...
Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares
11-02
本书《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares》（应用线性代数入门——向量、矩阵与最小二乘法）旨在介绍这一领域的基础知识，并通过具体例子来展示这些概念和技术是如何...
Coursera 机器学习 -- Matrices and Vectors 笔记(线性代数复习课)【第一周】
melody_sy博客
03-10 1026
Matrices and Vectors Matrices(矩阵) 矩阵:是由数字组成的，并且在[]中的。它是由行和列组成。 例如下图中，左侧就是一个4×2的矩阵，而右侧是一个2×3的矩阵，而通常表示一个矩阵是几行几列的写法便是R^4×2,代表着它是4×2的矩阵。 再看下图，通过A来标识具体矩阵的某个元素，例如A11=1402，代表的就是A这个矩阵的第一行，第一列的元素是1402，...
MRPT学习笔记----Matrices and Vectors
weixin_34384681的博客
06-16 273
头文件： Matrices Matrices are implemented as class templates in MRPT, but the followingtwo types are provided for making programs more readable: typedef CMatrixTemplateNumeric<...
3章 Matrices and Vector
Mumu_Mill的博客
09-07 352
Matrix Vector 简单计算规则
对线性代数经典教材《Vectors, Matrices, and Least Squares》的总结
Chen_Tianyang的博客
12-31 1009
对线性代数经典教材《Vectors, Matrices, and Least Squares》的总结 1 （仍然是寒假填坑 ！！！此FLAG绝不倒！！！不过年也要把这个写完！！！） 概要： 断断续续一年多，终于把这本线性代数经典教材《Introduction to Applied Linear Algebra——Vectors, Matrices, and Least Squares》（简称V...
Linear Algebra review - Matrices and vectors
王彩旗的技术博客
11-15 336
本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第三章《线性代数回顾》中第14课时《矩阵和向量》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。
Vectors, Matrices, and Least Squares, slides
10-29
### 向量、矩阵与最小二乘法：基础知识解析 #### 一、向量 **1.1 向量的基本概念** 向量是线性代数中的基本元素之一，它是一个有序数字列表。例如，一个四维向量可以写作： \[ \begin{bmatrix} ...
MATLAB课件：ch2_vectors_and_matrices.pdf
06-18
MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程语言，尤其在处理向量和矩阵运算方面表现出色。本章“向量与矩阵”主要介绍了MATLAB中如何创建、操作和处理这两种基本数据结构。...
C++_Eigen函数库用法笔记——Matrix and Vector Arithmetic
weixin_30708329的博客
03-09 302
Addition and subtraction Scalar multiplication and division Transposition Matrix-matrix and matrix-vector multiplication Trace(求迹的和) ...
matrix, vector and tensor operators
yusisc的博客
07-26 408
1. matrix multiplication AB=CAB=CAB=C ref: Matrix multiplication - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication 2. inner product (dot product) Algebraic definition a⋅b=∑i=1na...
Stanford机器学习-Matrices and vectors
Forlogenの解忧杂货铺
01-22 959
这部分老师讲的是有关线性代数的一些基础知识，由于我本科学习过，基础也挺扎实，所以就不具体写了，想要学习线性代数的有关知识，也可以找相关的书籍整体学习更好，这里把老师的PPT放出来，一边以后回顾。矩阵的定义矩阵与向量的定义矩阵的加法 注意相加的必须是同型矩阵。矩阵的乘法矩阵的混合运算乘法的定义规则及例示 这里要注意这些要点一些特殊矩阵的定义矩阵的逆和转置
EIgen的Matrices和Vectors
LYKymy的博客
10-07 720
在运行时设置矩阵的大小 #include &lt;iostream&gt; #include &lt;Eigen/Dense&gt; using namespace Eigen; using namespace std; int main() { MatrixXd m = MatrixXd::Random(3,3); m = (m + MatrixXd::Constant(3,3,1....
【线性代数】1-0:向量(Vector)
Tony的博客
09-21 1333
title: 【线性代数】1-0:向量(Vector) toc: true categories: Mathematic Linear Algebra date: 2017-08-28 10:01:20 keywords: Vector 向量 Abstract: 本文主要介绍向量和线性组合的相关知识 Keywords: 向量，线性组合 开篇废话 有人说，你每篇博客开始都是废话，累不累。。...
B站的基于python的Opencv项目实战-唐宇迪.zip
08-22
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借助 LLaMA 3 等大模型，为全球百余种语言个性化学习提供支持的对话类 AI Agent，适用于全球旅行与生活场景
08-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/538a38db2c7e 借助 LLaMA 3 等大模型，为全球百余种语言个性化学习提供支持的对话类 AI Agent，适用于全球旅行与生活场景（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
一个基于 Python 的网易云音乐-音乐合伙人任务脚本，支持本地运行和 GitHub Actions 自动执行。.zi
08-22
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fuint餐饮系统是一套专为餐饮行业设计的开源会员管理与营销解决方案_基于Java_SpringBoot_MySQL_Redis_Uniapp_Element_UI技术栈_前后端分.zip
08-22
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基于Python_PyQT5的产生式动物识别系统.zip
最新发布
08-22
基于Python_PyQT5的产生式动物识别系统.zip
clc clear all % Parameters %N = 6;%玩家个数 l = 0.01;%步长 TT=25; Ts = 0:l:TT; % 时间向量 % Initialize matrices and vectors m = TT / l + 1; % 时间向量的长度 X0 = zeros(m, 114); % x:6*2=12维(1:12) σ6维(13:18) d 12维(19:30) hat_d 12维(31:42) %估计向量Y 72维(43:114) 共计114维 记录 XX=zeros(114,1);%XX=[x;sig;d;hat_d;Y]; % 代价函数参数部分 XX(1:12)=[-1;3;1;2;-5;4;0;-3;-4;6;-1;-2];%x\in R^2 XX(43:44) = XX(1:2); XX(57:58) = XX(3:4); XX(71:72) = XX(5:6); XX(85:86) = XX(7:8); XX(99:100) = XX(9:10); XX(113:114) = XX(11:12); %对自身估计为初始值 XX(19:30)=[0.5;1;0.5;0.5;2;1;1;2;1;1;4;2];%干扰d 12维 alpha = zeros(6, 1);%代价函数的alpha参数 beta = zeros(6, 1);%代价函数的beta参数 mij = zeros(6, 6); % 代价函数中的mij % 代价函数参数赋值 % for i = 1:5 % mij(i, i+1) = 1; % Define the mij matrix % end % mij(6,1)=1; for i = 1:6 alpha(i) = 1/2 * i; % Define alpha beta(i) = 2 * (-1)^i * i^2; % Define beta end gg=[2;3;2;3;-3;4;2;3;2;3;1;-2]; ggg=[3;4;2;3;5;2];%私有不等式约束的参数 epsilon=0.1;%奇异摄动参数 %六个通信图（环形图） L1=[1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 -1 0 0 0 0 1];%Laplace矩阵 L2=L1';%逆向 L3=[1 -1 0 0 0 0 0 1 0 -1 0 0 -1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 -1 0 0 1]; L4=L3';%逆向 L5=[1 0 -1 0 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 -1 0 0 0 1]; L6=L5';%逆向 L=[L1 L2 L3 L4 L5 L6]; %为选择切换拓扑设立 %干扰部分 S=[0 2 -2 0]; M=[4 2 -2 4]; sig=ones(6,1);%自适应参数 dsig=zeros(6,1);%自适应参数的导数 dg=zeros(12,1);%不等式约束的导数 df=zeros(12,1);%f的导数 swith=1;%初始图 suiji=rand(1,1)*3;%初始随机：维持第一个图的时间0-3s % suiji=randi([1 5]);%初始随机：维持第一个图的时间 tp=suiji;%切换时刻 suijijilv=tp;%切换序列 swithjilv=1;%初始图变化记录 qi=1; for PP=0:l:TT PP X0(qi,:)=XX';%记录上一时刻的信息 %判断通信图是否切换，并在suijijilv变量中记录切换时刻，在swithjilv变量中记录切换的图是哪一个？用LL确定当前所使用通信图 if PP > tp swith=randi([1 6]);%切换图 suiji=1+rand(1,1)*(5-2);%每个图保持1-4秒 % suiji=randi([3 5]); tp=tp+suiji; suijijilv=[suijijilv;tp]; swithjilv=[swithjilv;swith]; end LL=L(:,6*swith-5:6*swith); % LL=L(:,1:6); %通信拓扑 AA=eye(6)-LL;%邻接矩阵 Az=AA'; AA_vec=Az(:);%用于计算B0 B0=diag(AA_vec);%%!!!!!!!!检查B0中无负数 %参考：X0 = zeros(m, 114); % 真实值x:6*2=12维(1:12) σ6维(13:18) d 12维(19:30) hat_d 12维(31:42) %估计向量X（y） 72维(43:114) 12+6+12+12+72 共计114维 记录 %计算代价函数的导数df 12维 for i=1:5 df(2*i-1)=2*alpha(i)*XX(2*i-1)+beta(i)+(XX(14*i+29)-XX(14*i+31));%!!!!!xi真实值，交互部分仍是估计 df(2*i)=2*alpha(i)*XX(2*i)+beta(i)+(XX(14*i+30)-XX(14*i+32));%!!!!! end df(11)=2*alpha(6)*XX(11)+beta(6)+(XX(113)-XX(103));%m61=0 df(12)=2*alpha(6)*XX(12)+beta(6)+(XX(114)-XX(104)); %处理私有不等式约束 % gg=[2;3;2;3;-3;4;2;3;2;3;1;-2]; % ggg=[3;4;2;3;5;2]; %计算σ导数 σ▽G √ 6维 dg 12维 for i=1:6 sqr=(XX(2*i-1)-gg(2*i-1))^2+(XX(2*i)-gg(2*i))^2; dsig(i)=max(0,sqrt(sqr)-ggg(i)); dg(2*i-1)=sig(i)*(XX(2*i-1)-gg(2*i-1))/sqrt(sqr); dg(2*i)=sig(i)*(XX(2*i)-gg(2*i))/sqrt(sqr); end %干扰和干扰观测器的导数dd dhat_d 12维 dd=kron(eye(6),S)*XX(19:30);%干扰d的导数 dhat_d=kron(eye(6),S)*XX(31:42)+kron(eye(6),M)*(XX(19:30)-XX(31:42));%干扰观测器的导数 dx=-df-dg+XX(19:30)-XX(31:42);%真实值x的导数 %估计Y的导数 dX 注意矩阵的维数 I2=eye(2); H=kron(LL,eye(6))+B0; B=kron(B0,eye(2)); dX=-1/epsilon*(kron(H,I2)*XX(43:114)-B*kron(ones(6,1),XX(1:12))); XX=XX+l*[dx;dsig;dd;dhat_d;dX]; qi=qi+1; end 该代码用了什么数值积分方法
07-21
我们正在处理一个关于MATLAB数值积分方法的问题。用户想知道代码中使用的是欧拉方法还是其他方法。 根据引用[1]中提到的内容，我们有一本关于C#数值方法的书，但用户的问题是关于MATLAB的，所以这个引用可能不直接...
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