【机器学习数学基础——线性代数】1.1 线性方程组

一、向量
【定义1.1.1-向量】 R n \mathbb{R}^n Rn(由 n n n个实数组成的 n n n元组)中的任一元素均为向量。

  • 加法:对于 a , b ∈ R n \bold{a},\bold{b}\in\mathbb{R}^n a,bRn,则 a + b = c ∈ R n \bold{a}+\bold{b}=\bold{c}\in\mathbb{R}^n a+b=cRn;
  • 数乘:对于 a ∈ R n \bold{a}\in\mathbb{R}^n aRn λ ∈ R \lambda\in{\mathbb{R}} λR,则 λ a ∈ R n \lambda\bold{a}\in\mathbb{R}^n λaRn
  • 对于向量而言,我们一般默认 R n \mathbb{R}^n Rn的写法表示列向量。

二、线性方程组
1. 【定义1.1.2-线性方程组】 形如:

a 11 x 1 + . . . + a 1 n x n = b 1 . . . a m 1 x 1 + . . . + a m n x n = b m a_{11}x_1+...+a_{1n}x_n=b_1\\ ...\\ a_{m1}x_1+...+a_{mn}x_{n}=b_{m} a11x1+..

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