【线性代数】5-1:行列式性质(The Properties of Determinants)
Abstract: 本文介绍矩阵的行列式相关性质 Keywords: Determinants,Properties of the Determinants ...
Abstract: 本文介绍矩阵的行列式相关性质 Keywords: Determinants,Properties of the Determinants ...
Abstract: 通过将正交的向量组合成矩阵探索其中的一些有趣的性质和用途 Keywords: Orthogonal Matrix Q,Gram-Schmidt Algorithm,QR ...
Abstract: 从线性代数的角度理解计算最小二乘法,以及解释最小化误差的思想。介绍部分应用,包括曲线拟合等 Keywords: - Least Squares Approximations,Minimizing the Error,Fitting a Straight Linear ...
Abstract: 本篇主要介绍的就是向量的映射,以映射到直线为引导,重点在于映射到子空间。 Keywords: Projections,Projection Onto a Subspace ...
Abstract: 本篇介绍正交性,向量正交,矩阵正交,子空间正交 Keywords: Orthogonality,Four Subspace,Orthogonal Complements,Fundamental Theorem of Linear Algebra ,Combining Bases from Subspaces,Split ...
Abstract: 四个向量空间的dimensions的一些性质 Keywords: Dimensions,Four Subspaces ...
Abstract: 本文是本章最重要的知识点,也是整个线性代数中非常核心的内容,包括independence ,basis和dimension等多个概念 Keywords: Independence,Basis,Dimension,Span ...
Abstract: Ax=b的完整解,以及一个解,infinity个解,没有解的所有条件和说明 Keywords: Ax=b,Special Solution,Full Column Rank,Full Row Rank,Complete Solution ...
Abstract: 本文将介绍线性代数中最最最重要的概念之一,秩(Rank) Keywords: Rank,Row Reduced form,Pivot Columns,Free Columns,Special Solutions ...
Abstract: 零空间的相关知识点,使用到前面的消元过程 Keywords: Nullspace,Pivot Columns,Free Columns,Special Solutions,Ux=0,Rx=0 ...