mit18.06专题

MIT18.06课程笔记16:最小二乘法,线性回归

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 自己思考的部分使用斜体表示。 课程笔记 关于投射矩阵的内容请参考MIT18.06课程笔记15:Projection M

MIT18.06课程笔记15:Projection Matrix投射矩阵

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 1. 求取投射矩阵P 这部分主要探讨如何通过一个矩阵将任意向量投射到指定超平面。 超平面通常通过basic

MIT18.06线性代数课程笔记12:使用邻接矩阵证明欧拉定理

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 此部分是对所学线性代数知识的应用,首先通过探讨图的邻接矩阵的性质证明平面欧拉定理,然后介绍了应用基尔霍夫定律

MIT18.06线性代数课程笔记11:矩阵空间、子空间的交和、秩一矩阵

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 这部分对向量空间做了一些拓展,介绍了矩阵空间以及解集空间,然后给出了子空间的操作定义:交、和。然后Stran

MIT18.06线性代数课程笔记10:column space、row space、null space、left null space

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 此部分讨论了矩阵四个基本子空间的定义、性质以及求解方法。 1. 定义 关于column space和nu

MIT18.06线性代数课程笔记9:线性无关、向量拓展空间、空间的基、空间维度

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 1. 线性无关 Strang给出的定义和矩阵以及 Ax=0 Ax=0直接相关,如下: v1,v2,⋯,

MIT18.06线性代数课程笔记8:求解Ax=b、矩阵的秩以及矩阵的逆

课程简介 18.06是Gilbert Strang教授在MIT开的线性代数公开课,课程视频以及相关资料请见https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm。 课程笔记 1. 求解Ax=b 这里涉及两个问题:1. 是否有解 2. 如何求解 1.1. 是否有解 有两种方法:

MIT18.06线性代数 笔记2

文章目录 正交向量与子空间子空间投影投影矩阵和最小二乘正交矩阵和Gram-Schmidt正交化行列式及其性质行列式公式和代数余子式克拉默法则、逆矩阵、体积特征值和特征向量对角化和A的幂微分方程和exp(At)马尔科夫矩阵 傅里叶级数复习二 正交向量与子空间 向量正交:xTy=0 空间正交:S中每个向量与T中每个向量正交 行空间正交于零空间,同理列空间正交于左零空间 在

MIT18.06线性代数 笔记3

文章目录 对称矩阵及正定性复数矩阵和快速傅里叶变换正定矩阵和最小值相似矩阵和若尔当形奇异值分解线性变换及对应矩阵基变换和图像压缩单元检测3复习左右逆和伪逆期末复习 对称矩阵及正定性 特征值是实数特征向量垂直=>标准正交 谱定理,主轴定理 为什么对称矩阵的特征值是实数: 对特征值和特征向量取共轭(A是实数矩阵,共轭后不变) A x = λ x x ‾ T A x =

MIT18.06线性代数 笔记1

文章目录 方程组的几何解释矩阵消元乘法和逆矩阵A的LU分解转置-置换-向量空间R列空间和零空间求解Ax=0主变量 特解求解Ax=b可解性和解的结构线性相关性、基、维数四个基本子空间矩阵空间、秩1矩阵和小世界图图和网络复习一 方程组的几何解释 线性组合: 找到合适的x和y的线性组合,从而让col1和col2组合得到结果b向量 3x3矩阵: 对于任何b都有Ax =