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本人的某台电脑在安装armadillo之前先安装了Intel MKL库，然后在执行上述sudo make install过程中报错：“/usr/bin/ld: cannot find -lmkl_rt: No such file or directory”，这时需要将缺失的跟mkl有关的库文件拷贝到/lib/x86_64-linux-gnu文件夹下。打开后按i键进入输入模式，编写完毕后按esc键、
人工智能中线性代数的相关内容
三角形的三条垂线交于一点。本文用初中知识证明了该定理。
MATLAB使用LMI对二阶系统进行H无穷控制1. 二阶系统建立2. 二阶系统实现3. MATLAB代码本文需要对LMI理论和H无穷控制理论具有一定的了解。1. 二阶系统建立建立一个二阶系统A=[12−23]A = \left[\begin{matrix}1 & 2 \\-2 & 3\end{matrix}\right]A=[1−223]B1=[10],B2=[01]B_1 =
step1 添加数据分析包参考链接：https://jingyan.baidu.com/article/59a015e30c28b3f7948865ce.htmlstep2 用添加的数据分析包做回归分析1、先看回归统计表，Multiple R即相关系数R的值，和我们之前做相关分析得到的值一样，大于0.8表示强正相关。也可为负的，小于-0.8可以认为是强的负相关。2、回归统计表中的R Square是
向量表示方法行向量向量运算一：加法二：标量乘法三：零向量四：转置五：内积（点积）六：外积（叉乘）七：导数矩阵运算-加法-标量乘法-矩阵乘法-向量-矩阵乘积-导数-积分-零矩阵-单位矩阵-矩阵行列式-矩阵的逆-转置-迹-秩-矩阵伪逆方阵函数向量－矩阵运算二次型定的形式正定半正定负定半负定范数梯度运算标量函数对向量的一阶偏导数内积对向量的梯度标量对向量的二阶偏导数向量对向量的梯度
1.数学定义除了两个无穷范数以外，剩下的范数都是一个规律，即n范数就是一堆数字的n次方之和再开个n次方的根号；或者说，n范数就是一堆数字的n次方之和的n次方根。2.理解（物理意义）范数首先是一个函数。其次，范数表征了距离这个物理量，可以用于比较不同的向量。1-范数：即向量元素绝对值之和，x 到零点的曼哈顿距离2-范数：（1）x这个点与空间原点的距离，也相当于x这个向量的长度。（2）也用来计算两个点
一. 基础知识1. 马尔可夫假设马尔可夫过程（Markov Process）是一种随机过程，其中系统的未来状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关2. 高斯分布的KL散度KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布之间差异的指标, 取值范围是[0,+∞][0, +\infty][0,+∞], 越小说明两个概率分布越相似KL散度的定义KL散度的定义为两个概
matlab中，将元素完全相同的行或列删除，对应的函数
matlab circshift函数@TOCmatlab circshift 函数为了对矩阵进行FDTD电磁场更新（用到相邻节点的电磁场值）进行计算circshif()x1=circshift(A,k)移位参数k的正负方向与图像坐标系的方向相同，大于0表示沿x轴向右或沿y轴下移，小于0表示沿x轴向左或沿y轴上移将 A中的元素进行平移 ，如果 k 为正整数，A 中的元素将循环右移 k 位；如果 k
使用逼近技术而不是插值，因为数据点偏多，利用。本算法基于误差/容差范围，适用于2D、3D。基于matlab的B样条曲线逼近（误差界+开、闭曲线）的2D/3D数据点，我们想要用一条。B样条曲线、逼近、插值算法、容差。基于matlab平台，开发了。，可以很好的控制样条曲线的。同样，我们的算法也能处理。利用逼近，我们可以在。
双方博弈演化路径1.输入常微分方程组function dxdt=differential4(t,x)dxdt=[x(1)(1-x(1))(-1.6-2.8x(2));x(2)(1-x(2))(-1.4-2x(1))];end保存为differential4.m文件2.主函数clear%y-xfor i=0.1:0.2:0.9for j=0.1:0.2:0.9[T,Y]=ode45(‘differe
插值函数。该函数对数据点之间计算内插值，它找出在中间点的数值，yi=interp1(x,Y,xi)：返回一元函数f(x)中xi对应的插值向量yi，其中函数表达式f(x)由所给数据x,Y决定。
矩阵对于matlab是非常重要的，对于labview却很少用，我们一块看看他们实现一个共同的矩阵操作。
线性代数和矩阵在ML和DL中扮演着非常重要的角色。本文将这部分的数学基础知识进行整理，加深理解，帮助大家在机器学习与深度学习这条路上走的更远，包括向量、范数、特征分解、奇异值分解、广义逆、常用距离度量等。......
一、算法思路Dijkstra算法是一种用来寻找最短路径的算法，其中涉及的思想有贪心、动态规划二、代码源码来源于Github ，我自己做了一些注解。算法过程不难，主要注意几个细节：原始地图坐标和栅格地图坐标的转换需要对障碍物处做膨胀处理为了标记节点，又加了一个一维数组的索引表示每次找到一个节点时，都要记录上一个节点（通过上一条提到的索引），这样可以记录下完整的路径。import matplotlib
本文来自于学习《控制工程数学基础（第2版）》马浩 付兴建 主编。感兴趣的同学推荐购买原书学习，乃基础中的基础，务必认真研读！一天写一章行不行！加油！（我发现不行，公式太难敲了，停更，有空找个时间一起发了）
对于形如Ax=b的线性方程组，在线性代数中是通过求逆的方式求解的，即x=A-1b,而在数值分析中，解线性方程组的方法是通过直接法或者迭代法来实现的，今天写的两个程序为都属于直接法，分别为高斯消去法和LU分解法。所谓高斯消去法，就是线性代数中通过把系数矩阵化为行阶梯矩阵然后求解的方法，而LU分解法和高斯消去法十分相似，只不过是回代过程有所不同，所以我把这两个程序放在一起写了。程序中用到了较多的循环语
GPS时间序列分析（三）matlab语言分析1 GPS高程时间序列中的周期信号分析近年来的研究表明GPS台站坐标时间序列中存在时间、空间相关噪声，呈现出明显的季节性性变化周期信号，主要表现为周年、半周年的周期信号，在台站的垂向分量尤为明显。GPS高程时间序列带有一定的季节性变化值进行改正，这对于提高高程精度有很大帮助[16]。因此通过模拟其运动特征，可以对高程另外对于地固参考框架来说，要想保持..
凸优化初步
考研数学之线性代数要点汇总——6.合同对角化与二次型2022考研数学基础主讲老师: 刘金峰 武忠祥对称矩阵的对角化考研范围内只考察实对称矩阵以下内容所表述的对象均为实对称矩阵性质对称矩阵的特征值为实数不同特征值对应的特征向量正交 (垂直,且表达的向量空间不同)抽象实对称矩阵求特征向量这三种属于简单题型,自己理解尝试写一下通法必考考点这种属于考点已知Aα1=λ1α1,且λ1≠λ2=λ3,求α2,α3
二维相位解包裹根据Itoh方法，可以将一维相位解包裹推广到二维相位解包裹中，可以用以下式子来表示：式中，为点的连续相位，为起始的点的连续相位，为相位图中连接点和点的任意路径，为相位差。拓展后的Itoh方法，要写成代码的话，逻辑其实和一维的情况是一样的，只是原来只遍历一个一维的矩阵（或者数组），现在变为了二维的矩阵（或数组），具体方法如下：选取相位图中的某一行（列）作为起始行（列），遍历相位图的每一
matlab求hession矩阵MATLAB下求解多元函数的hession矩阵(3种方法)：(1)直接调用matlab的hession函数(2)先求雅克比矩阵，再求hession矩阵(3)先求梯度，再求hession矩阵代码示例：.m文件命令行输出结果：看到别人博客总结，自己编程实现的，希望能对小伙伴们有所帮助。...
在 Numpy 中，三维数组（张量）是通过嵌套列表创建的，每个维度可以看作是一个更高维度的数组的元素。这个张量可以看作是一个 2x2x2 的数组（即 2 个 2x2 的矩阵）。让我们详细解释一下这个三维张量的结构，并说明如何对应到三维坐标。
Expm: 以e为底对矩阵求指数，并不是对每个元素求指数,对每个元素求指数的指令是exp。MATLAB中计算点积和差积的函数分别为dot和cross，在MATLAB中,用“A^n”来计算矩阵A的n次方，norm(X)、norm(X，2)：计算X的2范数；（对角元素的值非负，且按降序排列），U与V为正交阵。(sqrtm（A）求的是满足X*X=A的矩阵X。normest(X):只能计算X的2范数，并且
最近跑模型需要把A模型的输出数据作为B模型的输入，但是两个模型的空间分辨率不一样，A是按照大气压强来作为高度尺标（数据之间的高度间隔为0.8km），而B用海拔高度做标尺（数据之间的高度间隔为1km），所以数据不能直接传递。要把A模型的输出输入B，要把A数据格尺化为每公里的数据，这个过程就要用到插值。heightA,waterA就是A的数据输出，heightB,waterB就是需要的数据输入。hei
根据三个互相垂直的面进行单视图重构，该博文只进行到一半。
描述了潜在语义分析中的单词向量模型和话题向量模型，以及两者之间的映射和推到；然后介绍了概率潜在语义分析的基本概念，生成模型和共现模型
D = input('请输入判断矩阵D：');% 一致性检验a_max = max(eig(D));% a_max为最大特征值disp(['λmax = ',num2str(a_max)])[~,n] = size(D); % 使用不到的数可以替换为~CI = (a_max-n)/(n-1);disp('CI = ');disp(CI)% RI为平均随机一致性指标表RI = [0 0 0.52 0
1.背景介绍在现代数据科学和机器学习领域，多元回归分析是一种非常重要的方法，它用于预测因变量的值，并且可以处理多个自变量。协方差矩阵是一种描述变量之间关系的工具，它可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。在本文中，我们将讨论协方差矩阵与多元回归分析之间的关系，并深入探讨其核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系2.1 协方差矩阵协方差矩阵是一种描述变量之间...
运用递归的方法求解对称三对角矩阵的特征值
IMU（惯性测量单元）是一种聪明的小设备，它试图通过检查物体上的力来估计物体的绝对方向（有时是它的位置）。业余无人机和计算机输入 IMU 通常查看加速度数据（告知“向下”的位置）、罗盘数据（在 3D 空间中指向北方）和速率陀螺仪数据（告知旋转轴和速度）。“向下”和“向北”组合可以给出非常准确的方向约束，但不幸的是，如果有任何横向力（风；转弯），它们将与“向下”混合并扭曲估计。卡尔曼滤波器使用矩阵数
问题描述在使用matlab时，我们经常会求某一个数字的分数幂，例如求x的1/3次幂，一般在matlab写作x^(1/3)。当x大于等于0时，这个值没什么问题，但当x小于0时，往往会出现计算失误，例如求-1的1/3次方，我们需要的结果往往是-1，但在matlab结果如下图经过matlab计算后，会得到一个虚数结果，这个结果往往是我们不需要的。这是因为Matlab很多运算都是按照复数规则进行的，比如矩
演化博弈与matlab1.输入常微分方程组function dxdt=differential(t,x) %t会被警告，可不用管dxdt=[x(1)(1-x(1))(5-6x(2));x(2)(1-x(2))(1-6x(1))];end先保存，命名differential.m文件***，对应的文件名，下面函数名也需一致***2.主函数%y-xfor i=0:0.1:1 %循环步长为0.1,i的取值
3D数学基础——矩阵变换0. 前提假设与符号定义向量与矩阵假设向量kkk右向量hhh变换得到：设向量h=[x,y,z]Th=[x,y,z]^{T}h=[x,y,z]T设向量k=[u,v,w]Tk=[u,v,w]^{T}k=[u,v,w]T3维矩阵M3×3=[m11m12m13m21m22m23m31m32m33]M_{3×3}=\begin{bmatrix} m_{11} & m_{12}
条件数为什么计算矩阵的条件数如何调用matlab内置函数为什么计算矩阵的条件数矩阵的条件数是判断矩阵“病态”程度的一个指标；用于衡量线性方程组的解对数据误差的敏感性，它反映出矩阵求逆及线性方程组解的精确程度。若矩阵的条件数越大，则表明矩阵的病态越严重；反而就是呈现出良态。比如hilbter矩阵是一个著名的病态矩阵，随着阶数的增加，其条件数越来越大。如何调用matlab内置函数(1)cond函数求矩
https://www.bilibili.com/video/BV11a4y1L7BV?p=69&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
1.背景介绍人脸识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、图像处理、数字信号处理、统计学习等多个领域的知识和技术。随着人脸识别技术的不断发展和进步，它已经成为了一种常见的身份认证方式，应用于智能手机解锁、银行支付、国家安全等多个领域。矩阵分析是线性代数的一个重要内容，它涉及到矩阵的加减乘除、逆矩阵、特征值、特征向量等多个方面。矩阵分析在人脸识别技术中发挥着至关重要的作用，它...
首先，您需要了解有限元方法的基本原理和构建网格的方法。在编写等参元有限元程序时，您需要考虑以下几个步骤：定义网格。使用网格生成函数(例如 meshgrid)在指定的区域内构建等参元网格。定义单元。对于等参元问题，通常使用三角形或四边形单元。您需要指定单元的节点编号和单元形状函数。定义坐标变换。对于等参元单元，您需要指定将本地坐标系转换为全局坐标系的坐标变换函数。计算单元刚度矩阵。在...
1.背景介绍图像合成是计算机图形学中一个重要的研究领域，它涉及到将多种不同来源的图像信息融合成一个完整的图像。这种融合过程涉及到许多数学和计算机科学的基础知识，包括线性代数、矩阵运算、数值分析、概率论和统计学等。在本文中，我们将从线性代数和矩阵运算的角度来看待图像合成的数学基础，并详细讲解其中的原理和算法。2.核心概念与联系在图像合成中，我们需要处理的数据主要是图像信息，图像信息可以表...
计算机图形学中使用了大量数学知识，尤其是矩阵和线性代数。虽然我们倾向于认为3D图形编程是紧跟最新技术的领域之一（它在很多方面确实是），但它用到的很多技术实际上可以追溯到上百年前,其中一些甚至是由文艺复兴时期的伟大哲学家们认识到并记录的。3D图形学中几乎每个方面、每种效果——移动、缩放、透视、纹理、光照、阴影等，都在很大程度上以数学方式实现。
function bezier_surf%张量积型的bezier曲面a = 0;b = 1;N = 10;M = 10;hx = (b-a)/N;hy = (b-a)/M;x = (a:hx:b)';%x：[0,1]区间N等分得到的向量y = (a:hy:b)';%y：[0,1]区间M等分得到的向量n = 2;m = 2;a = 0;b = 1;N = 10;M = 10;hx = (b-a)/N
Kalman滤波学习笔记二《数学基础：向量与矩阵》学习笔记参考：《Kalman滤波基础及MATLAB仿真》北京航空航天大学出版社——王可东编著注：本篇笔记根据博主个人数学的掌握情况整理一、向量1、内积：同维数的两个向量可以求内积，结果为对应元素的乘积之和，为一标量。xTy=yTx=∑i=1nxiyi{\boldsymbol x}^{T}{\boldsymbol y}={\boldsymbo...
路径规划算法中的OBVP例子文章目录路径规划算法中的OBVP例子1.已知量1.1 目标函数1.2 变量1.3 状态方程1.4 初始值2.固定边界条件2.1 构建系统的Hamiltonian矩阵HHH和协变量λ\lambdaλ2.2 通过Hamiltonian矩阵对协变量进行求导2.3 最小化输入变量2.4 通过积分求得最优轨迹s∗s^*s∗2.5 最终状态确定最优轨迹的参数2.6 最优状态下目标函
v向量的1-范数∥x∥1=∑k=1n∣ξk∣\|x\|_1=\sum_{k=1}^n|\xi_k|∥x∥1=∑k=1n∣ξk∣向量的2-范数∥x∥2=(∑k=1n∣ξk∣2)12\|x\|_2=(\sum_{k=1}^n|\xi_k|^2)^\frac12∥x∥2=(∑k=1n∣ξk∣2)21向量的\infty-范数∥x∥∞=max1≤k≤n∣ξk∣\|x\|_\infty=\ma
求两个三维空间点的坐标矩阵之间，任意两两点之间的空间距离，matlab 实现
想要一个大小与W1矩阵一样的字符矩阵W1为288x2double取W1的第一列作为变量的个数for i=1:size(W1,1)X{i,1} = "x"+num2str(i,1);endX = string(X); %转换为字符串数组X为x1~x288的字符串组啦！
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期中复习-提纲好久没有写博文了，10月份之后骤然忙了起来，而且第七节课之后的信安数基公式太复杂，电脑编辑公式实在不方便，所以转而写纸质的笔记了。这次是期中复习提纲，内容主要在前七章。后续八文章目录期中复习-提纲1 带余除法1 整除的定义与性质2 带余除法注意：重要例子3 整数的数字符号表示4 最大公因子最大公因子的线性表示（可以由矩阵表示或另一种方法推导）2. 扩展欧式算法1 扩展的欧几里得算法线
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