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title: [线性代数]3-3:秩(Rank) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Rank Row Reduced form Pivot Columns Free Columns Special Solutions toc: true date: 2017-09-25 15:20:38 Abstract: 本文将介绍线性代数中最最最重要的概念之一,秩(Rank) Keywords: Rank,Row Reduced form,Piv…

3509. [NOIP2013模拟11.5B组]倒霉的小C(beats) (File IO): input:beats.in output:beats.out Time Limits: 1000 ms  Memory Limits: 262144 KB  Detailed Limits   Goto ProblemSet Description 小G最近迷上了岛国动漫<Angel Beats>,她为了画出一个更霸气的Angel Beats的logo,想了如下办法: 从(0,0)开始,画到(n,…

2021.11.14 CF1583E Moment of Bloom(LCA+图上构造) https://www.luogu.com.cn/problem/CF1583E 题意: She does her utmost to flawlessly carry out a person's last rites and preserve the world's balance of yin and yang. Hu Tao, being the little prankster she is, h…

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概述 个人认为线性代数从三个角度,或者说三个工具来阐述了线性关系,分别是: 向量 矩阵 空间 这三个工具有各自的一套方法,而彼此之间又存在这密切的联系,通过这些抽象出来的工具可以用来干一些实际的活,最为直接的就是解方程组,进一步衍生出来最小二乘法等等. 这一部分主要讲了三个工具的各自的一些基本方法,以及用其解方程组的一套理论.另外,由于是总结,就不按照课程的顺序,而且各点之间都有穿插. 向量(Vector) 对于向量而言,大部分与中学一致,基本的就不说了,关注重点. 线性相关性 线性相关性用于描…

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正…

Matrix factorization 导语:承载上集的矩阵代数入门,今天来聊聊进阶版,矩阵分解.其他集数可在[线性代数]标籤文章找到.有空再弄目录什麽的. Matrix factorization is quite like an application of invertible matrices, where L is an invertible matrix in LU factorization. As you may have seen, that solving Ax=b for…

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