本文主要是介绍线性代数（七）二次型——正交变换法化二次型为标准形，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本节主要知识点
1.二次型以及二次型的标准型的定义
2.正交变换法将二次型化为标准型的过程
3.正定二次型
这篇关于线性代数（七）二次型——正交变换法化二次型为标准形的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
Go标准库常见错误分析和解决办法
《Go标准库常见错误分析和解决办法》Go语言的标准库为开发者提供了丰富且高效的工具,涵盖了从网络编程到文件操作等各个方面,然而,标准库虽好,使用不当却可能适得其反,正所谓工欲善其事,必先利其器,本文将... 目录1. 使用了错误的time.Duration2. time.After导致的内存泄漏3. jsO
C++ Primer 标准库vector示例详解
《C++Primer标准库vector示例详解》该文章主要介绍了C++标准库中的vector类型,包括其定义、初始化、成员函数以及常见操作,文章详细解释了如何使用vector来存储和操作对象集合,... 目录3.3标准库Vector定义和初始化vector对象通列表初始化vector对象创建指定数量的元素值
numpy求解线性代数相关问题
《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型，前者是数组类型，后者是矩阵类型。数组
Python 标准库time时间的访问和转换问题小结
《Python标准库time时间的访问和转换问题小结》time模块为Python提供了处理时间和日期的多种功能,适用于多种与时间相关的场景,包括获取当前时间、格式化时间、暂停程序执行、计算程序运行时... 目录模块介绍使用场景主要类主要函数 - time()- sleep()- localtime()- g
线性代数|机器学习-P36在图中找聚类
文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大，需要补充太多的知识点，教授讲得内容跨越较大，一般一节课的内容是书本上的一章节内容，所以看视频比较吃力，需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构： Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置，A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个
数据治理框架-ISO数据治理标准
引言 "数据治理"并不是一个新的概念，国内外有很多组织专注于数据治理理论和实践的研究。目前国际上，主要的数据治理框架有ISO数据治理标准、GDI数据治理框架、DAMA数据治理管理框架等。 ISO数据治理标准 改标准阐述了数据治理的标准、基本原则和数据治理模型，是一套完整的数据治理方法论。 ISO/IEC 38505标准的数据治理方法论的核心内容如下： 数据治理的目标：促进组织高效、合理地
C 标准库 - `＜float.h＞`
C 标准库 - <float.h> 概述 <float.h> 是 C 标准库中的一个头文件，它定义了与浮点数类型相关的宏。这些宏提供了关于浮点数的属性信息，如精度、最小和最大值、以及舍入误差等。这个头文件对于需要精确控制浮点数行为的程序非常有用，尤其是在数值计算和科学计算领域。 主要宏 <float.h> 中定义了许多宏，下面列举了一些主要的宏： FLT_RADIX：定义了浮点数的基数。
《C++标准库》读书笔记/第一天（C++新特性（1））
C++11新特性（1） 以auto完成类型自动推导 auto i=42; //以auto声明的变量，其类型会根据其初值被自动推倒出来，因此一定需要一个初始化操作； static auto a=0.19;//可以用额外限定符修饰 vector<string> v; auto pos=v.begin();//如果类型很长或类型表达式复杂 auto很有用； auto l=[] (int
一些数学经验总结——关于将原一元二次函数增加一些限制条件后最优结果的对比（主要针对公平关切相关的建模）
1.没有分段的情况 原函数为一元二次凹函数（开口向下），如下： 因为要使得其存在正解，必须满足，那么。 上述函数的最优结果为：，。 对应的mathematica代码如下： Clear["Global`*"]f0[x_, a_, b_, c_, d_] := (a*x - b)*(d - c*x);(*(b c+a d)/(2 a c)*)Maximize[{f0[x, a, b,
线性代数|机器学习-P35距离矩阵和普鲁克问题
文章目录 1. 距离矩阵2. 正交普鲁克问题3. 实例说明 1. 距离矩阵 假设有三个点 x 1 , x 2 , x 3 x_1,x_2,x_3 x1,x2,x3,三个点距离如下： ∣ ∣ x 1 − x 2 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 2 − x 3 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 1 − x 3 ∣ ∣ 2 = 6 \begin{equation} ||x