矩阵运算对现代数学、数据挖掘和机器学习等领域至关重要。要掌握矩阵运算,得从基本概念入手。矩阵其实就是一个由行和列组成的数字数组,基本上能你各种计算难题。举个例子,二维空间中的点可以用矩阵表示出来。,矩阵乘法看起来复杂,但其实背后有固定的规律,是在图形旋转和变换时,矩阵运算重要。另外,像行列式、矩阵的转置、逆运算等也关键,能更好地理解矩阵背后的几何含义。随着你对矩阵理解的深入,你会发现它能多复杂的数据运算,是机器学习中的矩阵运算,真的强大。掌握了这些,你会发现矩阵真的可以帮你一大堆难题。
如何学习矩阵运算数学基础与应用
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matlab基础知识矩阵的基本数学运算
矩阵的基本数学运算与数字运算格式相似。例如,对于同阶矩阵a和b,可以进行加减操作: >> a = [ 1,2;2,3 ]; >> b = [ 1,1;2,2 ]; >> c = a + b c = 2 3 4 5。
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使用算数运算的Oracle 9i基础
SQL> SELECT ename, sal+300 FROM emp; ENAME SAL+300 ---- --------- KING 5300 BLAKE 3150 CLARK 2750 JONES 3275 MARTIN 1550 ALLEN 1900 ... 14 rows selected.
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MATLAB经典教材矩阵数学运算入门指南
矩阵的加减法类似于纯量的加减,要求矩阵必须具有相同的维度。例如,在MATLAB中,可以直接对矩阵和纯量进行加减运算,系统会逐元素应用加减操作。例如,定义矩阵A和纯量5进行加法操作后得到新矩阵A = [6 7 8 7 6]。另外,可以将不同维度的矩阵和纯量进行加减运算。
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Matlab矩阵运算
Matlab矩阵运算
元素级运算
元素对元素的运算与数组运算一致。
矩阵级运算
标量与矩阵的运算与标量与数组的运算一致。
矩阵加法: A + B
矩阵乘法: A * B
方阵行列式: det(A)
方阵的逆: inv(A)
方阵的特征值和特征向量: [V, D] = eig(A)
Matlab
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2024-05-25
矩阵运算: 加减、乘法与除法
矩阵的加减运算
矩阵的加减运算要求两个矩阵的行数和列数必须相同。
矩阵的乘法运算
运算符:*
条件: 前一个矩阵的列数必须等于后一个矩阵的行数,或者其中一个是标量。
理解: 可以理解为前一个矩阵每个行的元素分别与后一个矩阵对应列的元素相乘后相加。
矩阵的除法运算
运算符:/ 和
/ 表示右除,相当于将矩阵放在除号的右侧。
`` 表示左除,相当于将矩阵放在除号的左侧。
区别:
右除: A / B 等价于 A * inv(B),其中 inv(B) 表示 B 的逆矩阵。
左除: A B 等价于 inv(A) * B,其中 inv(A) 表示 A 的逆矩阵。
应用: 线性方
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MATLAB矩阵与数组运算示例
MATLAB 的矩阵和数组操作,真的是前期搞清楚后期少踩坑的典范。数组是基础,矩阵是灵魂,尤其是多维数组,学懂了多高级就顺了。像用空格、逗号、分号这些小细节,不注意就容易写错,命令窗口里一大片报错,看着都烦。而且多初学者爱混用逗号和空格,虽然能跑,但语法不优雅,容易出事。你要是想搞清楚这些基础的数组构造方式,这份资源还挺系统的。讲了怎么一行一行地创建矩阵,怎么分隔列、分隔行,还有些使用建议,比如:尽量不要混用空格和逗号。语法对了,MATLAB 的矩阵运算效率还是蛮高的。顺带说一句,推荐你也去看看它配套的几篇文章,比如关于多维数组、归一化、MEX 加速这些,适合扩展一下思路。
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深度学习技术自20世纪40年代末的感知机发展至今,经历了多次技术革新和命名变迁。从早期的感知机到80年代的反向传播算法,再到近年来的深度学习热潮,神经网络不断演进。数据量和模型规模的增长,尤其是GPU技术的应用,推动了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用。深度学习的发展不仅提升了模型的精度和复杂度,还在现实世界中产生了深远影响,如医疗诊断和自动驾驶。在数学基础方面,线性代数、概率论和信息论成为深度学习建模和评估的核心工具,而数值计算的稳定性也是保证算法正确性的关键。
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逻辑运算
MATLAB提供了四种基本的逻辑运算符:
与运算符 (&)
当两个逻辑表达式都为真时,结果为真。
或运算符 (|)
当至少一个逻辑表达式为真时,结果为真。
非运算符 (~)
取反操作,将真变为假,假变为真。
异或运算符 (xor)
当两个逻辑表达式中仅有一个为真时,结果为真。
运算实例
>> a = 1:5;
>> b = 2:6;
>> c = (a > 2) & (b < 5>
在上述代码中,变量a和b是两个区间向量,通过逻辑表达式(a > 2) & (b < 5>,我们可以得到变量c的值,它仅在满足两个条件均为真的情况下才为真。
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