
矩阵理论
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机器学习与遥感图像智能信息处理实验室
这个作者很懒,什么都没留下…
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矩阵求逆引理
昨天晚上我看天线阵列的论文,其中有一处表达式没有看明白怎么回事。后来查阅附录,找到了一个“矩阵求逆引理”,其内容为: 若矩阵A∈CN×N,C∈CN×N,均为非奇异矩阵,矩阵B∈CN×M,D∈CM×N,则矩阵A+BCD具有逆矩阵:(A+BCD)-1=A-1-A-1B(DA-1B+C-1)-1DA-1 我试图推导,花了好多时间,却没有什么收获。这个式子仿佛四转载 2015-07-14 21:36:28 · 3957 阅读 · 1 评论 -
矩阵的tr
转载请声明出处:http://www.cnblogs.com/gaoshangbing/articles/1700717.html在线性代数中,n乘n方阵“A”的迹,是指“A”的主对角线各元素的总和(从左上方至右下方的对角线),例如: tr(A)=A 1,1 +A 2,2 +...+A n,n tr(A) = A_{1,1} + A_{2,2} + ... + A_{n,n} 其中 A ij转载 2015-11-14 16:24:32 · 6701 阅读 · 0 评论 -
矩阵的向量化及内积
定义1. 设矩阵A=(aij)∈Rm×nA=(a_{ij})\in R ^{m\times n},把矩阵AA的元素按行的顺序排列成一个列向量: vecA=(a11,a12,⋯,a1n,a21,a22,⋯,a2n,⋯,am1,am2,⋯,amn)TvecA = (a_{11},a_{12},\cdots, a_{1n}, a_{21},a_{22},\cdots, a_{2n}, \cdots, a原创 2016-02-16 20:39:30 · 11054 阅读 · 0 评论