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对角矩阵的n次方新上映_对角矩阵n次方的求法(2024年11月抢先看)

内容来源:飘花网电影所属栏目:导读更新日期:2024-11-27

对角矩阵的n次方

【线代】Mr.Strang镇楼 9.斐波那契数列 二阶差分方程转为一阶方程组 矩阵分解得特征值(决定增长速度,太漂亮了,黄金分割线[苦涩])特征向量 100次方,最大项近似,其余忽略。(线性近似) 10.微分方程 n阶微分方程转化为n阶向量方程(n*n矩阵) 特征值特征向量分解,A—拉姆达I=0 根据特征值状态判断矩阵稳定状态(也就是矩阵中包含的信息,函数图像稳定状态) 矩阵稳定: (1)一个特征值=0,另外其他特征值(实数部分Re)<0 (2)两个特征值都<0(行列式>0),解收敛 矩阵不稳定:任意特征值(实数部分Re)>0,解不收敛(发散) 11.矩阵对角化 针对原方程组有两个相互影响的函数组成(耦合),特征值和特征向量作用是解藕,就是对角化。 对角矩阵∧,变量独立,各导各的。 12.矩阵指数 指数展开成幂级数,运用泰勒级数,几何级数,级数收敛得到求逆公式成立,对角线指数收敛于0 13.马尔科夫矩阵 性质:(1)所有元素>=0(2)每列相加=1 有一个特征值=1,其他特征值绝对值<1 Uk=A^kU。(按系数和特征值展开,在迭代中趋于0) 稳态:Uk趋于初始条件U。 应用于人口迁移问题(加利福尼亚州和马塞诸塞州,小郭和我最喜欢的阿美利卡州[允悲]) 14.投影 有标准正交基(中版教材的“极大无关组”概念) 15.傅立叶级数(周期函数) 针对函数连续情况做积分(点积) 傅立叶级数公式可以展开到正交基上 16.对称矩阵(正定性) 本质是一些相互垂直的投影矩阵的组合 特征值和特征向量矩阵分解 “性质好的矩阵” 实矩阵 A=A转置 复矩阵 实数部分对称,复数部分围绕对角线共轭 17.正定矩阵(所有特征值为正数的对称矩阵) 18.复数矩阵 酉矩阵(n阶方阵,列向量正交,单位向量,计算要共轭转置) 19.傅立叶矩阵 复数求内积(共轭后点乘) 欧拉公式的几何意义 傅立叶快速变换(递归,修正(列向量奇偶排列)+置换(计算机算法优化cs人狂喜[嘻嘻]) 20.半正定矩阵 一阶导数,二阶导数,主轴定理(矩阵分解)对称矩阵对角化 21.相似矩阵(做了基变换) 孤儿矩阵(只等价于自己) 若尔当定理(分块) 22.奇异值分解(SVD) 对角矩阵,A对行空间基做变换=列空间伸缩 四大空间标准正交基 23.线性变换条件(投影,旋转,伸长)其中平方,向量平移都不行𐟚력F•𐦱‚导(函数输入输出,投影到直线,向量投影到基向量)得到变换矩阵A 24.图像压缩 JPEG傅立叶变换基 小波基(平滑截断,压缩视频) 变换(换基换视角) SVD奇异值压缩原理:降维(完美基) 25.左右逆 伪逆(针对奇异(不可逆)矩阵)矩阵分块,取其中可逆的做逆,近似思想。 完结撒花~[送花花] 今天刚好是Mr.Strang90大寿生日[蛋糕] 再次祝您身体健康,寿比南山,平安喜乐,长命百岁[蜡烛] 我爱线代[心]线代爱我[心]线代万岁[互粉]

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