線性专题

矩陣分析-線性系統-5 最小二乘問題(The Least Squares Problem)

http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/11/10/2244472.html   1. 引文 假設我們要確定一根繩子的彈性,而它的長度與拉力間服從公式,F為拉力,l為繩子在拉力F作用下的長度,e和k為待確定的常數。為此,我們進行一批實驗采集如下數據,並繪制其散點圖

矩陣分析-線性系統-4 病態系統(ill-conditioned Systems)與條件數(condtion number)

http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/11/21/2257262.html   1. 病態系統 系統的精確解為x=1,y=-1。若對b2=0.067進行輕微的擾動變為0.066,那麼精確解變為x=-666,y=834。這個例子深刻說明了病態系統(ill-conditioned systems)的解對於小擾動非常敏感。而這種敏感是由於系

矩陣分析-線性系統-3 LU分解

http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/11/21/2257258.html  1. LU分解 LU分解在本質上是高斯消元法的一種表達形式。實質上是將A通過初等行變換變成一個上三角矩陣,其變換矩陣就是一個單位下三角矩陣。這正是所謂的杜爾裡特算法(Doolittle algorithm):從下至上地對矩陣A做初等行變換,將對角線左下方的元素

矩陣分析-線性系統-2 高斯消元法、高斯-若爾當消元法

http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/07/31/2123195.html   1. 高斯消元法 高斯消元法(Gaussian elimination)是求解線性方陣組的一種算法,它也可用來求矩陣的秩,以及求可逆方陣的逆矩陣。它通過逐步消除未知數來將原始線性系統轉化為另一個更簡單的等價的系統。它的實質是通過初等行變化(Elementa

矩陣分析-線性系統-1 定義、方程組解的表現形式和性質

http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/07/31/2121792.html   1. 定義 線性系統(線性方程組)的一般形式如下,其中 是未知數,  是系數,   是常量。   線性方程組的列向量形式如下。從這個角落來看,常量b是系數列向量{a1,a2…,an}基於未知數的加權線性組合(linear combination)。