麻省理工大學線性代數導論筆記
Introduction to Linear Algebra 線性代數導論
學習視訊來源:麻省理工公開課_線性代數導論 講師:Gilbert Strang
Lecture 6 列空間和零空間
這節我們進一步探討向量空間。
首先看,一個
擴充套件到更一般的情況,假設有子空間
上述結論再一次強調了向量空間必須滿足的兩個條件:加法封閉和數乘封閉,它們合起來構成線性組合。
Column Space 列空間
已知矩陣
相關推薦
麻省理工大學線性代數導論筆記
Introduction to Linear Algebra 線性代數導論 學習視訊來源:麻省理工公開課_線性代數導論 講師:Gilbert Strang Lecture 6 列空間和零空間 這節我們進一步探討向量空間。 首先看,一個ℝ3R3空間
『麻省理工線性代數中文講義』學習筆記
1、矩陣 A 可以分解為 L(上三角矩陣)、U(下三角矩陣,且對角線元素均為 1)注:上三角矩陣的對角線左下方的係數全部為零,下三角矩陣的對角線右上方的係數全部為零2、求解 L、U 矩陣 2.例子
數學-線性代數導論-#9 Ax=b的解:存在性、解法、解的數量、解的結構
運算 結構 要求 方法 一個 問題 -s 通過 概念 線性代數導論-#9 Ax=b的解:存在性、解法、解的結構、解的數量 終於,我們在b為參數的一般情況下,開始分析Ax=b的解,包括標題中的四個方面。 首先是解的存在性。 從幾何上說,當且僅當向量b位於列空間C(A)內時
數學-線性代數導論-#11 基於矩陣A生成的空間:列空間、行空間、零空間、左零空間
strong pos div 直接 jpg 不能 多次 常見 變化 線性代數導論-#11 基於矩陣A生成的空間:列空間、行空間、零空間、左零空間 本節課介紹和進一步總結了如何求出基於一個m*n矩陣A生成的四種常見空間的維數和基: 列空間C(A),dim C(A) =
【學習筆記】線性代數學習筆記
n階行列式 相關性 等於 線性代數 筆記 class ... 學習 一行 慢慢的學吧……先挖個坑提醒自己好好填【霧】 一、行列式相關 n階行列式定義:Σ(-1)t a1p1*a2p2*....anpn(p∈(1~n的全排列),t為此排列中的逆序對個數) 相關性質: 1.
MIT 線性代數導論 第二十四講~二十九講的概念梳理
最後的這幾講很多是介紹一些概念以及應用和複習總結,所以簡單記錄下一下,不再詳細展開。 主要內容有: 馬爾可夫矩陣以及傅立葉級數的概念 實對稱矩陣以及正定矩陣的介紹 相似矩陣的概念 正定矩陣的概念 馬爾可夫矩陣 馬爾可夫矩陣(Markov Matri
線性代數學習筆記二
www. groov -html per mis haskell con times aps 線性代數學習筆記二 線性代數學習筆記二 目录 1. 線性方程組 1 線性方程組 矩陣記號是為解
機器學習(線性代數)筆記
機器學習中的“向量”是指的只有一列的“矩陣”,這個矩陣有多少行就稱其為有多少維度 矩陣的加(減)法:兩個矩陣必須維度相同(行數列數相同)才可以加減,對應的元素相加減 矩陣的乘(除)法: 1、標量與矩陣的乘(除)法:標量與矩陣中的每個元素進行相乘(
MIT 線性代數導論 第二講:矩陣消元
第二講的主要內容: 線性方程組的消元法 使用矩陣語言表示消元過程 向量、矩陣乘的理解 置換矩陣的概念 初步逆矩陣的概念 線性方程組的消元法 例子: {x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\left\{\begin{matrix} x+2y+z=2
MIT 線性代數導論 第三講:矩陣乘法與逆矩陣
為了以後自己看的明白(●’◡’●),我決定對複雜的計算過程不再用Latex插入數學公式了(記得不熟的實在是太費勁了,還是手寫好~) 第三講的主要內容有兩個: 四種矩陣乘法的方式 逆矩陣的概念以及計算方式 矩陣乘法(Matrix multiplication)
MIT 線性代數導論 第五講:置換-轉置-向量空間
本講的主要內容有: 轉置矩陣的概念 置換矩陣的概念 對稱矩陣的概念以及如何求得 向量空間的概念以及由矩陣生成向量空間 置換矩陣(Permutation Maxtrix) 在之前的一講中介紹了置換矩陣,置換矩陣就是行重新排列的單位矩陣,簡記為 PPP ,使用
MIT 線性代數導論 第六講:列空間以及零空間
本講的主要內容: 回顧向量空間以及子空間的知識點 使用線性方程組的思想看待列空間問題 零空間的概念 向量空間以及子空間 這裡主要是對之前的知識的一點回顧,有一點新問題是對於子空間,交以及並是否仍然是子空間? 這裡以三維空間 R3R^{3}R3 為例: 取 P
MIT 線性代數導論 第九講:四個基本子空間
本講的主要內容: 四種子空間的概念以及維數、基 四種基本子空間 首先了解四種基本子空間是什麼: 列空間(column space),簡記為 C(A)C(A)C(A), 由矩陣的列向量生成的空間 零空間(null space),簡記為 N(A)N(A)N(A
MIT 線性代數導論 第十一講:矩陣空間、秩1矩陣和小世界圖
本講的主要內容有: 矩陣空間的具體概念 秩1矩陣的概念以及性質 小世界圖 矩陣空間 在之前的一講中提到了矩陣空間的概念,其實本質上與之前的向量空間是一致的,只是概念的拓展。例如:矩陣空間 MMM 是所有 3×33\times33×3 的矩陣構成的空間,它的子
MIT 線性代數導論 第十八講:行列式及其性質
從這一講開始新的章節。這一講主要是一些基礎概念性質,所以比較簡單。 本講的主要內容: 行列式的概念 行列式的重要性質 行列式的概念以及基本的三個性質 行列式是由方陣 AAA 確定的一個標量,記作 detadet \enspace adeta 或者 ∣A∣|A
MIT 線性代數導論 第二十講:特徵值與特徵向量
敲黑板,敲黑板 。特徵向量與特徵值在很多地方都有應用,這一將開始講這一部分的內容,也是線性代數裡面很重要的一部分知識了。 這一講的主要內容: 特徵值、特徵向量的概念 特徵值與特徵向量的計算方法 特徵向量、特徵值的概念 對於矩陣 AAA 和向量 xxx , 有
MIT 線性代數導論 第二十二講:矩陣對角化和冪
本講的主要內容 對角化矩陣的概念以及方法 計算矩陣的冪的對角化方法 幾個例子 對角化矩陣、計算矩陣的冪 對於一個有 nnn 個不同特徵向量(其實就是說所有的特徵值均不同)的矩陣 AAA,講它的 nnn 個特徵向量組成一個矩陣 SSS ,如果我們計算 ASAS
線性代數導論17——正交矩陣和Gram-Schmidt正交化
這是關於正交性最後一講,已經知道正交空間,比如行空間和零空間,今天主要看正交基和正交矩陣 一組基裡的向量,任意q都和其他q正交,兩兩垂直,內積為零,且qi不和自己正交,qi的長度為1,這樣的向量組叫標準正交基 把如上的這些標準正交的向量作為矩陣Q的列,那麼QTQ=I
MIT18.06線性代數課程筆記15:子空間投影矩陣
課程簡介 課程筆記 設空間S是位於Rn的子空間,維度為m。求Rn中的任意向量在子空間S中的投影p。 1. 子空間維度為1 對於m=1的情況,則有S={λa,∀λ}. 任意b∈Rn,其在與
MIT 線性代數導論 第十四講:正交向量和子空間
第十三講是第一部分(主要是線性代數的基礎知識,四個子空間的關係)的複習課,所以沒有做記錄 本講的主要內容: 向量正交的定義以及證明方法 子空間正交的概念以及關於行空間、零空間的一些結論 向量正交 兩個向量正交的概念很直觀,就是:兩個向量的夾角為90° 線上性