
数学
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D_turtle
Simplicity is ultimate sophistication.
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奇异值分解
以下内容来自漫漫成长算法工程师奇异值分解和刘建平Pinard-博客园的学习笔记。奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,不仅可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1. 回顾特征值和特征向量首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:Aw=λw,Aw=\lambda w,Aw=λw,其中A转载 2022-04-18 11:35:31 · 10199 阅读 · 1 评论 -
概率课程推荐
Introduction to Probability, 2nd Editionby Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis课程链接 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability适用于 undergraduate/ graduate课程一共25节,每节课大概50分钟。1 Probability Models and Axioms2 Conditioning and Bayes’ Rul原创 2021-08-04 17:09:04 · 394 阅读 · 0 评论 -
kalman filter 卡尔曼滤波 公式推导
Kalman filter一个线性时不变系统如下: xk+1=Axk+Buk+wkyk=Cxk+vkxk+1=Axk+Buk+wkyk=Cxk+vkx_{k+1} = Ax_k+Bu_k+w_k\\y_k = Cx_k+v_k 其中,wkwkw_k是process noise, wk∈ℝnwk∈Rnw_k\in\mathbb{R}^n, wk∼(0,Q)wk∼N(0,Q)w_k\...原创 2019-05-24 05:09:47 · 1103 阅读 · 0 评论 -
卡尔曼滤波器 Matlab实现
本文转载自一下博文,在这里对原博主表示感谢。作者:知行流浪来源:优快云原文:https://blog.youkuaiyun.com/zengxiantao1994/article/details/71170728卡尔曼滤波器是一个 ”optimal recursive data processing algorithm”(最优化自回归数据处理算法)先说一个例子:假设我们要研究的对象是一个房间的温...转载 2018-10-23 21:51:48 · 6303 阅读 · 1 评论 -
常用的数学符号sup(上确界) 和 inf(下确界)以及少量数学公式的markdown模式下latex 格式 编写
本文部分参考wikipedia. 以下讨论均在数学分析范围内进行。 infinfinf: infimum 或 infima,中文是下确界或最大下界。 比如 inf(E)inf(E)inf (E), EEE 表示一个集合, inf(E)inf(E)inf(E) 是指集合EEE 的下确界, 即小于或等于E的所有其他元素的最大元素, 这个数不一定在集合E中。 例子: 1. inf{1,2...原创 2018-08-21 09:39:42 · 48561 阅读 · 1 评论 -
Matlab Simulink S -function (2) Level-1 MATLAB S-Functions
本文主要参考Matlab help 文档。 一个 Level-1 MATLAB S-函数 如下所示: [sys,x0,str,ts]=f(t,x,u,flag,p1,p2,...)[sys,x0,str,ts]=f(t,x,u,flag,p1,p2,...)[sys,x_0,str,ts]=f(t,x,u,flag,p1,p2,...), 这里 fff 是S函数名称。 在仿真时,Simul...原创 2018-08-16 11:03:48 · 3489 阅读 · 0 评论 -
Matlab Simulink 之 s function
本文转载自 Simulink之——S函数 - 只是学电的的文章 - 知乎 在此向作者表示感谢。 一.什么是S函数? S-函数是系统函数(System Function)的简称,在Simulink中用非图形化的方式来描述一个模块。一个完整的S-函数结构体系包含了描述一个动态系统所需要的全部能力。使用S-函数用户可以向Simulink模型中添加自己的模块,可以自由选择使用MATLAB、C、...转载 2018-08-16 10:45:52 · 2343 阅读 · 0 评论 -
用MATLAB 求解Lyapunov equation
X = dlyap(A, Q) solves the discrete-time Lyapunov equation:AXAT−X+Q=0.AXAT−X+Q=0.AXA^T − X + Q = 0. The discrete-time Lyapunov equation has a (unique) solution if the eigenvalues α1, α2...原创 2018-06-20 22:22:09 · 4800 阅读 · 0 评论