線性代數第二講矩陣消元
1.消元法 method of elimination
高斯消元法：就是對矩陣進行行或列的加減，變換成對角陣的形式。
2.回代 Back substitution
做方程的高斯消元法時可以將係數矩陣加上b擴充為增廣矩陣，再進行高斯消元
3.消元矩陣
左乘行向量或者右乘列向量將矩陣轉化為三角矩陣
4.置換矩陣
完成元矩陣的和變換或者列變換
5.消元矩陣的逆矩陣
抵消原消元矩陣的作用，恢復矩陣本身。
相關推薦
線性代數第二講矩陣消元
1.消元法 method of elimination 高斯消元法：就是對矩陣進行行或列的加減，變換成對角陣的形式。 2.回代 Back substitution 做方程的高斯消元法時可以將係數矩陣加上b擴充為增廣矩陣，再進行高斯消元 3.消元矩陣 左
MIT 線性代數導論 第二講：矩陣消元
第二講的主要內容： 線性方程組的消元法 使用矩陣語言表示消元過程 向量、矩陣乘的理解 置換矩陣的概念 初步逆矩陣的概念 線性方程組的消元法 例子： {x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\left\{\begin{matrix} x+2y+z=2
線性代數筆記10——矩陣的LU分解
blog 線性方程組 能夠 向量 alt 過程 http ont 形式 在線性代數中， LU分解(LU Decomposition)是矩陣分解的一種，可以將一個矩陣分解為一個單位下三角矩陣和一個上三角矩陣的乘積（有時是它們和一個置換矩陣的乘積）。LU分解主要應用在數值分
c++實現線性迴歸（高斯消元）（附python實現）
前言 寫這次blog的契機是上次筆試的時候，遇到了這個問題 當時以為numpy庫是可以用的，就先寫了個python版，結果並不能用。。 最後憤然寫了個c++版 不過最後一個小問題導致我差了兩分鐘沒交上去程式碼，所以這一版原始碼只是通過了案例但沒有提交ac。。
線性代數分塊矩陣的練習
需要計算兩個2*2矩陣的乘法,2*2矩陣求逆的公式需要記熟 這是一個3*3可以分為1*1和2*2塊的例子，求a使用2*(9-a^2)=10-》a=2 根據分塊矩陣，直接寫出一個特徵值2，（1，0，0），另外兩個特徵向量求解2*2的矩陣，（0，x，y），（0，x1,y1
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01
上一個部落格（機器學習--高等數學篇--線性代數篇01--行列式）已經講解過行列式的概念，本將將講解下矩陣的概念和矩陣的一些運算規則。 一、矩陣的定義： m行n列個數，加上圓括號或者方括號，組成的就是m✖n的矩陣，記作Amxn。 方陣：矩陣的行和列數相等。 單位矩
機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣02
上一節講解了矩陣的一些基礎概念和運演算法則（機器學習--高等數學篇--線性代數篇02--矩陣01），本章將學習並瞭解伴隨矩陣和逆矩陣。 一、伴隨矩陣 1.定1義：A是n階方陣，可以得到一個行列式|A|，求出|A|的代數餘子式，共有n^2個數。把代數餘子式按照第一行寫成第一
線性代數之——對稱矩陣及正定性
當 A A A 是對稱的時候，
線性代數基礎（矩陣、範數、正交、特徵值分解、奇異值分解、跡運算）
目錄 基礎概念 矩陣轉置 對角矩陣 線性相關 範數 正交 特徵值分解 奇異值分解 跡運算 行列式 如果這篇文章對你有一點小小的幫助，請給個關注喔~我會非常開心的~ 基礎概念 標量：一個標量就是一個單獨的數字 向量：一個向量就是一列數字 矩
線性代數複習四——矩陣的維數和秩
說明：以後前一部分主要講各種定義以及定理，用題目對定理來進行說明則放到後一板塊 定義： 中的一個子空間是中的集合H，具有以下三個性質： a. 零向量屬於H b. 對H 中的任何向量u和v，u+v屬
深度學習/機器學習入門基礎數學知識整理（一）：線性代數基礎，矩陣，範數等
前面大概有2年時間，利用業餘時間斷斷續續寫了一個機器學習方法系列，和深度學習方法系列，還有一個三十分鐘理解系列（一些趣味知識）；新的一年開始了，今年給自己定的學習目標——以補齊基礎理論為重點，研究一些基礎課題；同時逐步繼續寫上述三個系列的文章。 最近越來越多的
線性代數教程之一——矩陣乘法計算、理解及程式碼實現
參考了《深度學習》鉅作，以下是矩陣篇的目錄。 1 矩陣的乘法 設矩陣A為m×n矩陣，B為n×p矩陣，則它們的乘法公式為： 相關程式碼實現： # 矩陣滴乘法運算 # 注意：需要傳入np.matrix型別資料 def Matrix_Mul(a,b):
線性代數—如何理解矩陣的乘法
原地址：https://blog.csdn.net/mathmetics/article/details/9269451將矩陣抽象為線性變換來考慮是很有必要的，這樣會有很多好處：簡化符號，簡化證明，便於理解逆矩陣等概念，對於將來研究無限維空間也是很有必要的。1 對映對映這個概
機器學習之線性代數基礎一 矩陣乘法、秩、特徵值、特徵向量的幾何意義
寫篇文章把自己對矩陣的理解記錄一下，有不對的地方歡迎指正。為簡單、直觀、視覺化起見，我們只以簡單的二維和三維空間為例。高維空間也是同樣的道理，只是不能視覺化，只能通過數學公式來證明。 1. 矩陣乘法 矩陣乘法來源於線性方程組的求解，為了方便起見，
【線性代數公開課MIT Linear Algebra】 第二課 矩陣與高斯消元
本系列筆記為方便日後自己查閱而寫，更多的是個人見解，也算一種學習的複習與總結，望善始善終吧~ 1. Gauss Elimination 高斯消元 還是從線性方程組談起，對於以下方程組： 對其求解，我們使用高斯消元法： 想辦法消掉第二個與
MIT 線性代數導論 第二十二講：矩陣對角化和冪
本講的主要內容 對角化矩陣的概念以及方法 計算矩陣的冪的對角化方法 幾個例子 對角化矩陣、計算矩陣的冪 對於一個有 nnn 個不同特徵向量（其實就是說所有的特徵值均不同）的矩陣 AAA，講它的 nnn 個特徵向量組成一個矩陣 SSS ，如果我們計算 ASAS
【高斯消元】CDOJ1785 曜醬的線性代數課堂（三）
++i for cnblogs mes swa eps mem else 正在 高斯消元求行列式板子。 #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include
【高斯消元】CDOJ1783 曜醬的線性代數課堂（一）
turn abs swap size wap n) memset efi 高斯 高斯消元求逆矩陣板子。 #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include
【高斯消元】CDOJ1784 曜醬的線性代數課堂（二）
cst %d can cstring 課堂 esp 線性 memset () 高斯消元求矩陣秩板子。 #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include&
數學-線性代數-#2 用消元法解線性方程組
結合 單純 方框 法則 基本 步驟 滿足 原則 log 線性代數-#2 用消元法解線性方程組 #2實現了#1中的承諾，介紹了求解線性方程組的系統方法——消元法。 既然是一種系統的方法，其基本步驟可以概括如下： 1.將方程組改寫為增廣矩陣： 為了省去傳統消元法中反復出現但