MIT线性代数课程笔记对应代码-【lecture 3】

矩阵求逆详解
最新推荐文章于 2020-12-22 19:23:55 发布
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#线性代数 #课程笔记 #python

本文介绍了如何使用Python的NumPy库来实现矩阵的求逆操作。通过具体的代码示例，展示了如何定义一个矩阵并求其逆矩阵的过程。对于理解线性代数中矩阵的基本运算有很好的帮助。 

import numpy as np
a = np.mat([[1,3], [2,7]]) #要用matrix, 而不是array

a.I

==> matrix([[ 7., -3.],
        [-2.,  1.]])

矩阵求逆


线性代数(MIT)
m0_49677015的博客
03-26 929
MIT线性代数
麻省理工学院 - MIT - 线性代数学习笔记
最新发布
m0_52695557的博客
07-20 2444
由上式可知，我们把左边的矩阵（初等矩阵）当成3个1*3的行向量，右边的结果的第一行=左边第一行的第一个数 * 中间第一行 + 左边第一行的第二个数 * 中间第二行 + 左边第一行的第三个数 *中间第三行，所以结果为：1,0,0，以此类推第二行为-3,1,0（-3 * 中间第一行+1 * 中间第二行），第三行为0,0,1。如果还是不明白，因为我们已经知道A * A逆=A逆 * A=E，所以下面那个式子还可以写成，A转置的逆*A的转置=E，逆矩阵又是唯一的，所以A逆的转置=A转置的逆。（同理也可以去掉列一）
[MIT][计算机科学及编程导论][6.00][课程代码]
12-26
mit经典入门课程“计算机科学与编程导论”。 视频中的代码不清晰，找到了课程提供的代码。
看MIT的线性代数
freezing point·J
10-08 5035
长假期间，开始学组合图论，于是顺便把线性代数温习下，先是在verycd上看到有Gilbert Strang的课程，然后搞来iTunes开始看，发现国外的老师讲课就是不一样——能够把我们认为一些“简单套公式”就能摆平的东西当作一个研究性课题讲上一大节课！小题大做了！但是，做过研究生的都知道，那些所谓的牛B人物，那些经典的论文，哪一个不是用类似的方式论述出来的？这样一个课堂上的问题的论述讲解，跟论文、演讲里的有什么不同？！学习和研究，本来就是一回事。如果你非要走捷径，最终还是要还的，在后续研究阶段要花上成倍的时
线性代数（MIT）
Mr.chen116的博客
12-22 1208
线性代数 矩阵消元 矩阵行变化, 相当于左乘矩阵. 如下矩阵乘法为对第一行进行行变化row1:=row1+2∗row2−row3row1 := row1 + 2*row2 - row3row1:=row1+2∗row2−row3. $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & -1\ 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & 1\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} & row1 & - \ & row2
MIT线性代数Linear Algebra公开课笔记 第三讲 矩阵乘法和逆矩阵（lecture 3 Multiplication and Inverse Matrices）
WongRUIRui的博客
02-18 676
Gilbert Strang的MIT线性代数Linear Algebra公开课中的【第三讲 矩阵乘法和逆矩阵（lecture 3 Multiplication and Inverse Matrices）的笔记，参考他在课程网站上公开分享的 lecture summary (PDF) & Lecture video transcript (PDF)等文档，笔记中的大部分内容是从课程网站上的资料中直接粘贴过来，本人只是将该课程视频中讲述的内容整理为文字形式，前面的章节可在本人的其他博客中找到，后面的章节会更新
MIT线性代数Linear Algebra公开课笔记 第七讲 求解Ax=0主变量和特解 lecture7 Solving Ax=0：Pivot Variables, Special Solutions
WongRUIRui的博客
02-23 1283
Gilbert Strang的MIT线性代数Linear Algebra公开课中的【第七讲 求解$Ax=0$：主变量和特解（lecture 7 Solving $Ax = 0$：Pivot Variables, Special Solutions）】的笔记，参考他在MIT Linear Algebra 课程网站上分享的 lecture summary 和 Lecture video transcript 等文档，笔记中大部分内容是从课程网站上的资料中直接粘贴过来，本人只是将该课程视频中的内容整理为文字形式
数值线性代数徐树方pdf_MIT线性代数4-8：矩阵分解，向量空间，列空间和零空间，线性方程组求解...
weixin_39980360的博客
12-16 1050
目录0 说明笔记标题：MIT_LA_Lecture4-8笔记版本：v1.0对于文档的说明：你可以在我的Github仓库中下载本笔记的Markdwon源文档文件或PDF文件，并通过浏览目录进行更方便高效地浏览；也欢迎在知乎文章中进行浏览。本笔记参考的课程为MIT Linear Algebra（麻省理工线性代数），本课程在网易公开课、Bilibili和youtube等网站上都有视频资源，读者可以选择合...
MIT线性代数Linear Algebra公开课笔记 第四讲 矩阵的LU分解（lecture 4 Factorization into A = LU）
WongRUIRui的博客
02-19 676
Gilbert Strang的MIT线性代数Linear Algebra公开课中的【第四讲 矩阵的LU分解（lecture 4 Factorization into A = LU)】的笔记，参考他在MIT Linear Algebra 课程网站上公开分享的 lecture summary (PDF) 和 Lecture video transcript (PDF)等文档，笔记中的大部分内容是从MIT Linear Algebra课程网站上的资料中直接粘贴过来，本人只是将该课程视频中讲述的内容整理为文字形式~
MIT线性代数Linear Algebra公开课笔记 第二讲 消元矩阵（消元法的矩阵表示）（lecture 2 Elimination with matrices）
WongRUIRui的博客
02-17 904
Gilbert Strang的MIT线性代数公开课中lecture 2 的笔记，参考他在MIT Linear Algebra 课程网站上公开分享的 lecture summary (PDF) & Lecture video transcript (PDF)等文档，整理笔记如下，笔记中的大部分内容是从MIT Linear Algebra课程网站上的资料中直接粘贴过来，本人只是将该课程视频中讲述的内容整理为文字形式，后续会按照视频顺序不断更新~
MIT_耶鲁大学线性代数公开课习题和答案
06-17
网易云课堂公开课，耶鲁大学著名教授G的线性代数，考研复习，想换种学习方法，可以同时学数学和英语，特意跑官网下下来的学习资料，习题很重要
线性代数 粗略笔记 MIT
qq_35572418的博客
03-30 479
线性代数粗略笔记 国内的线性代数教得很死板呀，有条件的同学还是尽量听听老外的课吧 第一讲 线性方程组 2x-y=0 3x+4y=0 第一种视角 row picture 第二种视角 column picture 列向量视角是线性代数的核心，该视角将线性方程组看做列向量的线性组合，巧妙地将代数视角变成了几何空间视角 死记硬背的 矩阵x列向量 的乘法，也可以根据这两种视角，容易地理解 老外推荐 按列向量...
MIT麻省理工大学开放课程：《线性代数》介绍
小明^^
12-10 952
MIT麻省理工大学开放课程：《线性代数》   课程介绍： “线性代数”，同微积分一样，是高等数学中两大入门课程之一，不仅是一门非常好的数学课程，也是一门非常好的工具学科，在很多领域都有广泛的用途。它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。 　　本课程讲述了矩阵理论及线性代数的基本知识，侧重于那些与其他学科相关的内容，包括方程组、向量空间、行列式、特征值、相...
MIT线性代数笔记
小白菜又菜
02-13 1471
1 矩阵 1.1 矩阵的定义及运算 1.1.1 矩阵的定义 矩阵是一个数表，由 m x n 个数排成的 m 行 n 列的数表 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢a11a21⋮am1a12a22⋮am2⋯⋯⋱⋯a1na2n⋮amn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮am1am2⋯amn]\begin{bmatrix} {a_{11}}&{a_{12}}&{\cdots}&{a...
MIT线性代数--向量空间
若砚的博客
07-04 945
AX=b的解与A的秩的关系 b属于A的列空间，方程的解不是一个子空间，而是子空间经过平移得到的一个空间，因为这个解是由特解和零空间的特殊解构成的 A是m*n的矩阵 (r A可以经过一系列行初等变换得到行最简型 r=m=n：A=I 只有唯一解，没有自由变量，即零空间中没有非零向量，可以表示该空间的所有向量 r=n r=m r   四种子空间（AX=0 若零空间有非零向量，则该列向
MIT线性代数笔记Lecture9-Lecture10
Yc_csdn的博客
03-09 521
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,... ... ,vnv_1,v_2,... \ ... \ ,v_nv1​,v2​,... ... ,vn​，在什么情况下v1,v2,... ... ,vnv_1...
MIT线性代数的总整理
Paul_Huang的专栏
03-31 8074
MIT线性代数的总整理 第一讲：方程组的几何解释     1.对一个方程组行形式，列形式。     2.矩阵与向量相乘的方法（左行右列） 第二讲：矩阵消元    1.消元法（成功、失败）    2.消元矩阵（左行右列的真正意义） 第三讲  矩阵的乘法和逆矩阵（非奇异矩阵）      1. 矩阵乘法（5种形式）      2. 矩阵的逆（判定（3种形式），求解逆矩阵） 第四讲 矩
MIT 线性代数（10—12）读书笔记
Paul_Huang的专栏
04-02 4321
第十讲：四个基本子空间 假设A是m×n，列空间C(A)，零空间N(A)，行空间C(A^T)，A转置的零空间(通常叫左零空间)N(A^T)，线性代数的核 心内容，研究这四个基本子空间及其关系。 1.零空间
MIT-线性代数-写点之前没有感受过的体会
qq_24059779的博客
09-28 1042
1.矩阵乘法的本质: 第一种理解: 即AB=C.即C的每一列代表着B的一列作为系数对A的各列的一个线性组合(以点乘的形式表示),具体表示看图片. 第二种理解: 以B为主体,C中的每一行代表着,A中的某一行作为参数,对B的各行的一个线性组合.(以点乘的形式表示).具体看图片. 第三种理解: A为mxn矩阵,B为nxp矩阵,实际上代表的是:A的n列单乘B的n行得到的矩阵相加. 2.求解逆...
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