线性代数
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seamanj
这个作者很懒，什么都没留下…
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矩阵特征值的一些特点
三角矩阵的特征就是对角线的元素 对称矩阵 特征值为实数 反对称矩阵 特征值为虚数原创 2014-01-05 01:34:13 · 1879 阅读 · 0 评论 -
奇异值分解（SVD）详解
SVD分解 SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是因为SVD可以说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论SVD矩阵分解，第三部分讨论低阶近似。本节讨论的矩阵都是实数矩阵。 基础知识 1转载 2014-01-18 10:24:44 · 2659 阅读 · 0 评论 -
positive definite quadratic form and positive definite matrix
转载 2016-01-27 22:46:09 · 1088 阅读 · 0 评论 -
congruent matrix
原创 2016-01-27 22:48:37 · 731 阅读 · 0 评论