在网上看到的一篇文章，看了以后感触颇深。他讲述了线性代数的本质，对线性空间、向量和矩阵做了直觉的描述。 线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。 比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍逆序数这个古怪概念，然后...
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2015-01-22 21:41:52
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1）数域：含0和1，必须对四则运算封闭（闭合），也就是数域中的数进行加减乘除的结果还是数域中的数；2）逆序：与顺序对应，大的数排在小的数前面就形成一个逆序；3）偶排列，奇排列：如果拍列的逆序数为偶，则称偶排列，为奇数则称奇排列。这些定义为应用在后面的行列式变换中；4）排列中两个元素的对换都改变排列的奇偶性（定理）；5）任何一个排列J1,J2..Jn总可以通过对换与自然排列相互转化；且该排列与对换的...
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2015-01-19 21:09:10
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因为我这里的帖子基本上是写给自己回忆的，所以原理公式什么的就没写出来了，想了解的同学可以去看网易公开课的线性代数关于投影和正交矩阵那几集我这里给出来matlab代码，大家如果有题目要做，直接将相应的矩阵输入进去就行function [ Xnew , Projection_Matrix] = ProJ...
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2015-01-16 20:35:49
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SciPy以NumPy为基础，提供了应用更加广泛的科学计算工具。
其在以下方面有着优秀的函数库：
1.线性代数
2.数值积分
3.插值
4.优化
5.随机数生成
6.信号处理
7.其他
与NumPy一样，SciPy有着稳定，成熟，且应用广泛的数值运算库。
许多SciPy函数仅仅是给诸如LAPACK，BLAS这样的Fortran数值计算工业标准库提供了接口。
在本文中，我们仅仅...
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2015-01-14 23:01:17
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SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论...
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2015-01-13 14:16:41
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一、矩阵、数组与函数 1、矩阵与数组 二维数组和矩阵在形式上看起来虽然是一样的，但是却遵循不一样的数学运算法则。 数组：无论施加何种运算，其结果都是将该运算简单地作用到各个元素上去。 矩阵：要遵守线性代数的相关计算法则。 2、函数 调用格式为：函数名（参数） 二、矩阵的创建、编辑和保存 1、创建矩阵
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2015-01-13 06:40:00
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主要是线性代数的第2章的算法，由于本章的大部分都是概念性的，而且后面还有矩阵，因此算法较少：/*Vector.cs
* Albert.Tian on 20141225
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace MyMathLib
{
...
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2015-01-05 21:59:26
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因为向量和矩阵的计算工作量比较大，为了更好的书写代码，这里增加了几个定义类，这些定义或者扩展方法将在以后的代码中应用到：1、公共枚举类型/*
文件:PublicEnums.cs
* 目的：定义公共枚举类型.
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
n...
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2015-01-04 23:04:05
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本篇结合我的亲身体会，通过简单的举例，来说明模拟电路设计的一些特点，希望对有意从事模拟电路设计相关方向的同学有所帮助。
理论知识
模拟电路需要的理论知识比较多，需要用到不少数学计算，电路基础、信号与系统等学科，而这些学科又需要用到高等数学、线性代数、复变函数等数学基础。当然用到的数学知识不是很复杂，一般是比较基本的数学知识，高数中的微积分、线性代数中的矩阵、复变函数中的复数运算等。很多...
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2014-12-31 16:19:12
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【简化数据】奇异值分解(SVD)
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42214205
1、简介
奇异值分解（singular Value Decomposition），简称SVD，线性代数中矩阵分解的方法。假如有一个矩阵A，对它进行奇异值分解，可以得到三个矩阵：
...
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2014-12-28 17:01:34
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