舒尔补

最新推荐文章于 2025-08-04 13:48:14 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/itnerd/article/details/83385817
基本性质https://wenku.baidu.com/view/47359c1655270722192ef737.html
矩阵分解https://blog.youkuaiyun.com/abc13526222160/article/details/103074024
雅克比
https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyink/article/details/88530480

数学_使用舒尔补简化矩阵求逆
惊鸿一博
11-22 4129
使用舒尔补简化矩阵求逆，1.将待求逆矩阵M，拆分成2x2的分块矩阵。2.将2x2的分块矩阵，利用舒尔补，拆成3个对角矩阵。3.求解矩阵M的逆，就等于3个对角矩阵的逆的乘积。
块矩阵（Block Matrix）、舒尔补（Schur complement）
一个搬运知识的笨小孩
01-11 4225
1.块矩阵（Block Matrix）、舒尔补（Schur complement） 1.1 块矩阵 作用：来自百度百科 可使高阶矩阵的运算可以转化为低阶矩阵的运算 同时也使原矩阵的结构显得简单而清晰，从而能够大大简化运算步骤 将 4×6矩阵分成 2×3块矩阵，每个块矩阵为 2×2 块矩阵乘法 1.2 分块消元 与一般矩阵消元类似 [ABCD] \left[ \begin{array}{c|c} A& B \\ \hline C& D \end{array} \right] [AC​
舒尔补(schur completement)
weixin_43851636的博客
06-21 6372
矩阵 求逆 舒尔补
The Schur Complement and its applications
12-02
The Schur Complement and its applications
25、矩阵不等式与微积分：理论与应用
最新发布
sss66的博客
08-04 101
本文系统地介绍了矩阵不等式与矩阵微积分的基本理论及其应用。在矩阵不等式部分，从Schur补出发推导了Fischer不等式、Poincaré分离定理以及特征值的变分描述，深入探讨了正半定矩阵的相关性质和不等式关系。在矩阵微积分部分，详细讲解了导数与微分的定义，以及其在无约束和约束优化、最小二乘估计、最佳线性无偏估计和最大似然估计中的应用。同时，还展示了矩阵微积分在不等式证明中的作用。这些理论和方法为矩阵分析、统计学、优化等领域提供了重要的数学工具，也为未来在高维数据分析和机器学习中的应用提供了基础。
舒尔补【Schur Complement】
v20000727的博客
05-06 5512
舒尔补（Schur complement）是线性代数中的一个重要概念，经常在矩阵理论、优化问题和数值计算中出现。舒尔补可以用来简化大型线性系统的求解和分析，特别是在稀疏矩阵和块矩阵的情况下。
舒尔补理论Schur Compliment
10-24 3万+
在做slam的时候经常遇到的一个概念就是schur complement，了解这个概念，对于理解slam的优化过程也会有很大的帮助； 首先给出的是舒尔补的定义： 舒尔补的由来其实就是将一个矩阵变成对角阵的过程，比如在线性代数课程中会经常用到的Ax=B的求解，如果手动去求解的话就需要将矩阵A|b化简成为上三角矩阵或者下三角矩阵，主要用到的就是高斯消元法。 而舒尔补理论其实就是这个过程的一个...
SLAM中的非线性优化-2D图优化之边缘化（舒尔补）/先验Factor/FEJ（十二）
zl_vslam的博客
06-08 553
本文探讨了视觉惯性里程计中预积分和图优化存在的多解问题。当线性化点未固定时，系统会因状态更新而发散，类似于量子纠缠现象。为解决这一风险，需要引入先验信息来固定线性化点，确保解的唯一性。文中提出使用舒尔补操作和首次估计雅可比（FEJ）方法来规定先验信息，从而约束优化过程中状态变量的移动范围，避免系统发散。这种方法类似于限制刚体移动范围，使其仅在初始位置附近变化，最终获得稳定可靠的优化结果。
舒尔补在SLAM中的应用
Mr.Andy的博客
07-29 3299
舒尔补在SLAM中的应用
数学小抄系列:舒尔补/schur补
nkc555的博客
08-10 2630
数学小抄系列,记录本人遇到的数学知识点,不证明,只记录容易理解的叙述
舒尔补（Schur Complement）
思维缜密的博客
02-08 2330
舒尔补 设M\mathbf{M}M是一个n×nn\times nn×n的矩阵 M=(ABCD) \mathbf{M}=\begin{pmatrix} \mathbf{A}&\mathbf{B}\\ \mathbf{C}&\mathbf{D} \end{pmatrix} M=(AC​BD​) 其中 A\mathbf{A}A是p×pp\times pp×p维矩阵， D\mathbf{D}D是q×qq\times qq×q维矩阵， B\mathbf{B}B是p×qp\times qp×q维矩阵，
The Schur Complement and Symmetric Positive Semidefinite....pdf
08-08
The Schur Complement and Symmetric Positive Semidefinite (and Definite) Matrices The Schur Complement and Symmetric Positive Semidefinite (and Definite) Matrices The Schur Complement and Symmetric Positive Semidefinite (and Definite) Matrices
矩阵的舒尔补(Schur complement)
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百把人的博客
07-10 4万+
什么是矩阵的舒尔补？为什么是这个形式？它有什么用？
Schur Complement（舒尔补）
qq_44895520的博客
03-04 1653
Schur Complement（舒尔补）
DSO 优化代码中的 Schur Complement
baochong7032的博客
01-16 359
接上一篇博客《直接法光度误差导数推导》，DSO 代码中 CoarseInitializer::trackFrame 目的是优化两帧（ref frame 和 new frame）之间的相对状态和 ref frame 中所有点的逆深度。 在代码中出现了变量Hsc和变量bsc，其中的"sc"是指 Schur Complement。依据这个事实就能够确定整个优化过程的所有细节。 一下假设 ref...
舒尔补/schur补
颹蕭蕭
10-25 3万+
舒尔补，分块矩阵的逆
SLAM中的块矩阵与schur补
weixin_41469272的博客
07-07 1397
特征点位置对应的更新量。SLAM问题中的信息矩阵的结构对应如下图所示，其中关于特征点的部分(该矩阵中的C块矩阵)为对角块矩阵。因而型如以下的SLAM求解问题，可以使用schur补+对角块矩阵逆的特性，高效求解。从而可以看出，我们通过回代同样得到了Schur补的情况。，此外也可以通过消元与回代的基本原理得到相同的结论。从而可以将求逆问题简化为对角块矩阵求逆的问题，先得到。矩阵，可以通过求解块对角矩阵的逆来找到。通常对于SLAM问题，信息矩阵中的{可以看到，右边的矩阵确实是。是 B$ 的逆矩阵。
SLAM中的marginalization 和 Schur complement
haoliliang88的博客
10-24 1752
视觉SLAM的很多论文中，会大量或者偶尔出现marginalization这个词(翻译为边缘化)，有的论文是特地要用它，比如sliding window slam [2], okvis [3], dso [4]。而有的论文是简单的提到，比如g2o[1]，orbslam。因此，很有必要对这个概念进行了解。 marg 基础 在我们这个工科领域，它来源于概率论中的边际分布（margi
舒尔补引理原理是什么
05-16
舒尔补引理（Schur Complement Lemma）是一个在线性代数中的重要概念，主要用于矩阵分解与优化理论等领域。以下是关于其数学原理的详细介绍： --- ### 舒尔补定义 对于一个分块方阵 \( M \) 的形式如下： \[ M = ...
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