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一、前言视觉系统一共有四个坐标系：像素平面坐标系（u,v）、像平面坐标系（图像物理坐标第（x,y）、相机坐标系（Xc,Yc,Zc）和世界坐标系（Xw,Yw,Zw），如下图所示。每种坐标系之间均存在联系，那么如何通过图像像素坐标定位到世界坐标系的坐标，需要通过相机标定来解决，其中关键的算法部分在于坐标系转换，而变换则需要通过齐次坐标的表示方式来完成。二、坐标系变换2.1像素坐标系和图像坐标系的变换像
1. 误差2. 多项式插值与样条插值3. 函数逼近4. 数值积分与数值微分5. 线性方程组的直接解法6. 线性方程组的迭代解法7. 非线性方程求根8. 特征值和特征向量的计算9. 常微分方程初值问题的数值解
背景说明前段时间有个求点是否在多边形内部的需求，折腾了不少时间，现截取其中的的重点部分——求任意多边形内部水平方向似最大矩形——来搞篇博客。求点是否在多边形内部这个算法很容易搞，一搜一大把，但数据量大的时候，算法就必须进行优化。一个显然的优化点就是求最大内接矩形，毕竟判断点是否在矩形内，最多只需要执行四个判断语句，执行速度非常快；而要判断多边形，则需要与每条边比较，相对于矩形会慢很多，特别是在做G
布朗运动（）是微小粒子或者颗粒在流体中做的无规则运动。布朗运动过程是一种正态分布的独立增量连续随机过程。它是随机分析中基本概念之一。其基本性质为：布朗运动W(t)是期望为0、方差为t（时间）的正态随机变量。可以证明布朗运动是马尔可夫过程、鞅过程和伊藤过程。它是在公元1827年英国植物学家罗伯特·布朗利用一般的显微镜观察悬浮于水中由花粉所迸裂出之微粒时，发现微粒会呈现不规则状的运动，因而称它布朗运动
内容概述本节首先讲解了矩阵变换的两种形式：阶梯形和简化阶梯形，并讲述了这两种变换之间的关系（最重要的关系是二者的主元位置和主元列是相同的）。之所以引入这两种变换，是为了给解线性方程组和研究线性方程组解的性质提供方便。接下来，讲解了利用简化阶梯形求解线性方程组解的方法，最后讨论了利用阶梯形矩阵判断方程组解的存在性和唯一性的方法，并得出了解线性方程组的一般步骤。术语约定非零行：矩阵中至少包含一...
给出了Rabin公钥密码系统原理上的描述，给出了Python实现
笔者在本文中详细描述了自然数e的来历，以及微积分这门学科对发现e的贡献。可以说，没有微积分就没法找到e。
拉格朗日中值定理推论及用法
一、有偏估计和无偏估计假设我们测量了变量xxx，测得的结果是x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn。令xˉ\bar xxˉ是它们的算术平均值，μ\muμ是xxx的真实值。我们使用标准（偏）差（Standard Deviation）来度量数据分布的分散程度。标准差越大，数据分布越离散，反之越集中。我们在小学/初中学过标准差的计算公式σ=∑i=1N(xi−
指数增长模型：(exponential growth model) 指数模型是一个早就用于描述生物群体增长的简单模型。该模型假设在研究的时间范围内，只有生殖现象而没有死亡现象，而且生物群体可以获得无限的生长条件。又称Malthns方程(1798)。将指数方程用于描述病害的增长，其微分方程为： (4.1) 式中：x
这里采用工科数学分析中对闭包的定义。前置知识：定义 设AAA是RnR^nRn中的一个点集，a∈Rna\in R^na∈Rn。若∃A\exists A∃A中的点列{xn}\{x_n\}{xn}（xk≠a,k=1,2,…x_k\ne a,k=1,2,\dotsxk=a,k=1,2,…）使得limk→∞xk=a\lim \limits_{k\to\infty} x_k=ak→∞limxk=
本文未经允许禁止转载B站：https://space.bilibili.com/455965619作者：Heskey0path tracer based on 《PBRT》一.introduction to sampling theory1. what is sampling?impulse train：sampling process corresponds to multiplying the
背景神经网络快速发展，且其具有自动微分的天然功能特性，可以用其来近似逼近待求解函数，利用自动微分来逼近一阶微分，利用自动微分的微分来逼近二阶微分，代入原等式中计算loss，优化后即可得到结果。（以下参考博客）微分方程是由函数以及其导数组成的等式，一般而言，可以分为常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)，常微分方程按照最高阶导数的阶数可以分为一阶，二阶甚至更高阶，按照函数及其导数的次数又可分为线
背景求解方程组问题（线性非线性均可，不带微积分）问题描述xy+x3+y3=11yxy+x^3+y^3=11yxy+x3+y3=11yx2y2+x2+2y2=10x^2y^2+x^2+2y^2=10x2y2+x2+2y2=10不限制xy范围，实际解为x=2 y=1注意俩方程也可能解出来多套解，我只是先设定了实际解的一组解，然后构造的方程组，所以还可能存在其他解神经网络思路：参考遗传算法求解方程组的思
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