MIT线性代数课程笔记对应代码-【lecture 4】

最新推荐文章于 2021-08-27 21:23:19 发布
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本文详细介绍了矩阵LU分解的概念、过程，并通过实例演示如何使用SciPy库进行分解及验证分解结果。重点强调了分解步骤及其实现，旨在帮助读者深入理解矩阵分解的基本原理及其在数值计算中的应用。

矩阵的LU分解


from scipy.linalg import lu
import numpy as np

a = np.array([[2,1], [8,7]])
p, l, u = lu(a)

因为 PA = LU， 所以LU分解返回了三个参数，为了验证是否正确 

np.mat(l) * np.mat(u)

发现就是a。（要转换为矩阵再操作，因为原始是array，array相乘是element的）
[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。
MIT线性代数公开课笔记完整版
03-01
“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。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、相似矩阵及正定矩阵。
MIT线性代数笔记Lecture3-Lecture4
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MIT线性代数课程笔记对应代码-【lecture 1】
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MIT线性代数课程笔记对应代码-【lecture 3】
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03-02 747
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
MIT免费生物信息课程 （代码、文档、数据） - 适合系统学习
悟道西方
03-22 446
访问链接：http://genomicsclass.github.io/book/推荐一本学习生信的好书，新手友好，实战性强生信学习学的是什么？常识！分享清华大学鲁志教授实验室生物信息学教...
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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
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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）
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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
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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~
MIT18.065 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法-学习笔记
baidu_26296695的博客
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文章目录MIT18.065 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法Lecture 1 The Column Space of A Contains All Vectors AxA=CRA=CMRLecture 2 Multiplying and Factoring MatricesLU分解的解释Lecture 3 Orthonormal Columns in Q Give QTQ=IQ^TQ=IQTQ=IHouseHolder reflectionHadamard matrices正交矩阵的特征向量矩阵L
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MIT18.06线性代数讲义完整版（带目录打印）
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该讲义对应网易公开课MIT线性代数18.06，包含所有的讲义和测试题目及答案，适合学习和复习使用。为了方便增加了目录，可打印，全文212页。
超详细MIT线性代数公开课笔记 完整版
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超详细MIT线性代数公开课笔记，由麻省理工学院Gilbert Strang教授主讲
转置，置换和向量空间R-线性代数课时5（MIT Linear Algebra , Gilbert Strang）
_晴少_的专栏
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这是Strang教授的第五讲，讲解的内容主要关于矩阵的转置、置换矩阵和开始介绍向量空间的相关内容。 置换矩阵（Permutation Matrices） 置换矩阵是用来进行矩阵行变换的矩阵，教授前面几讲在讲解消元的时候有一个隐含的假设：A的行排列完美，消元过程中不需要交换。而实际应用中大部分情况下A并不是这样完美的矩阵，消元过程中会发现某个主元位置为0了，需要...
关于MIT6.0001课程中归并排序代码的算法复杂度问题
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05-18 251
MIT6.0001最后一节课“Searching and Sorting”中讲到归并排序，首先我承认归并排序算法的时间复杂度可以做到O(n*log(n))，简单的公式推导见下方第1部分。但是，如果看过该课程或者课程配套书籍的同学，会注意到MIT实现归并排序的代码（见下方第2部分的代码），我认为该代码的时间复杂度不是O(n*log(n))，而是O(n*n*log(n))，原因在于MIT的这个归并排序代码每递归一次，都要复制一次列表，而复制列表的时间复杂度就是O(n)，因此O(n*log(n))*O(n)=O(
看MIT的线性代数
freezing point·J
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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
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公开分享课程笔记系列：Chan-and-Professor-A-Lecture-Note-Series
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