<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Yc_csdn的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Yc_csdn]]></copyright><item><title><![CDATA[MIT线性代数笔记Lecture9-Lecture10]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/88363123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/88363123</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Sat, 09 Mar 2019 21:04:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture9 线性无关，生成空间，基和维数
1. 线性相关性

背景
当矩阵A列数大于行数时，很有可能有无穷多个非零解，因为存在自由变量。
线性相关性
设有向量v1,v2,...&amp;nbsp;...&amp;nbsp;,vnv_1,v_2,... \ ... \ ,v_nv1​,v2​,...&amp;nbsp;...&amp;nbsp;,vn​，在什么情况下v1,v2,...&amp;nbsp;...&amp;nbsp;,vnv_1...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIT线性代数笔记Lecture7-Lecture8]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/88243240</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/88243240</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Fri, 08 Mar 2019 20:43:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture7 求解Ax=0
1.零空间的计算

计算方法
例如：
A=[1222246836810]
A=\begin{bmatrix}
1&amp;amp;amp;amp;amp;2&amp;amp;amp;amp;amp;2&amp;amp;amp;amp;amp;2\\
2&amp;amp;amp;amp;amp;4&amp;amp;amp;amp;amp;6&amp;amp;amp;amp;amp;8\\
3&amp;amp;amp;amp;amp;6&amp;amp;amp;]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIT线性代数笔记Lecture5-Lecture6]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87907058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87907058</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Fri, 01 Mar 2019 18:10:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture 5 Permutation矩阵，矩阵转置，向量空间
1.Permutation矩阵回顾，存在行交换情况下的LU分解

P矩阵及新分解形式介绍：
由上节末尾可知，如果在高斯消元的过程中遇到主元位置为0的情况，我们需要一个Permutation矩阵PPP来完成行交换的操作(Get a proper pivot)。
其中PPP为行交换后的单位阵，在矩阵左侧乘以PPP可以视作交换相应的行。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIT线性代数笔记Lecture3-Lecture4]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87270198</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87270198</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2019 21:19:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture3 矩阵乘法与逆
1 矩阵乘法及其5种方式

1. 对于结果矩阵中的特定元素单个计算（entry）
假定矩阵乘法为:
AB=CAB = CAB=C
当Am×n,Bn×sA_{m\times n},B_{n\times s}Am×n​,Bn×s​时矩阵可乘（内标相同），且得到结果Cm×sC_{m\times s}Cm×s​。
C中iii行jjj列的元素为：
Ci,j=(Row&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java一些基本概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87721611</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87721611</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2019 19:14:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Java技术概览
1. JDK，JRE，JVM理解

JDK
Java Development Kit
Java程序语言，Java虚拟机，JavaAPI类库三部分统称为JDK，JDK是支持Java程序开发的最小环境。
JRE
Java Runtime Environment
包含JavaAPI类库中的JavaSE子集和Java虚拟机两部分统称JRE，JRE是支持Java程序运行的标准环境。
JVM...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIT线性代数笔记Lecture1-Lecture2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87165464</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Yc_csdn/article/details/87165464</guid><author>Yc_csdn</author><pubDate>Wed, 13 Feb 2019 12:34:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lecture1 方程组与矩阵
1. Ax = b 的两种理解方式

行表示(Row Picture)
代表方程组的解，二维三维平面内表现为直线线或平面的交点，交线等等。
列表示(Column Picture)
表示矩阵列向量的线性组合。若A为n x n方阵，且列向量均线性无关（即任意列向量不可以用其他列向量线性组合表示），则n维空间内任意n维向量可以用A的列向量的线性组合表示。A的列为一组基。相...]]></description><category></category></item></channel></rss>