文章分类 - 矩阵运算
常用的矩阵运算原理及介绍
摘要：文章目录一、基本概念1.1 协方差矩阵 及推导1.2 Hessian矩阵1.3 Hessian矩阵 示例1.3 正定矩阵定义及性质1.4 正定矩阵 示例 一、基本概念 1.1 协方差矩阵 及推导 1.2 Hessian矩阵 转自： https://blog.csdn.net/wsp_11388861
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摘要：1、写在前面 我表示很难过，曾经线代，矩阵学的也不算太差，可惜太久没用，导致现在连最基本的行列式都不会了。以后还是要多用，多用，多用，重要的事情说三遍。 2、行列式的计算准则 定义：n阶行列式 等于所有取自不同行不同列的n个元素的乘积 的代数和，这里是1,2，...，n的一个排列，每一项都按下列规则
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摘要：矩阵A=[0,1,2;2,1,3] L0范数 矩阵中非0个数，比如A的L0范数就为5 L1范数 矩阵中每个元素的绝对值的和，sum(abs(A))，比如A的L1范数就为9 L2范数 矩阵中每个元素平方和的平方根，sqrt(sum(xi.^2))，比如A的L2范数就为19 P范数 当P取不同值时，P范
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摘要：实数单竖线：表示求实数的绝对值 向量双竖线：表示求向量的模长| xi+yj |=√(x²+y²) 范数双竖线加下标：表示求向量或者矩阵的范数（详情请看博客） 矩阵单竖线：求矩阵行列式（详情请看博客）
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摘要：在前面的博客中我提到了如何实现正定矩阵的Cholesky分解，并提供了源代码，通过该代码可以将一个正定矩阵分解为一个上三角矩阵和其转置的乘积，在此基础上，对上三角矩阵进行求逆是十分简单的运算，在得到其逆矩阵之后，也就能求出原正定矩阵的逆矩阵了。 数学原理如下： 对于u的逆矩阵，可以使用下列函数进行计
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摘要：楚列斯基（Cholesky）分解用于对称矩阵的分解，使用该方法，对称矩阵A可以分解为： A=U'*U 其中U为上三角矩阵，U'为U的转置，实现算法为： 当然MATLAB中是有现成的函数的，不需要我们手动编写M文件。该函数就是chol，例如下面这个矩阵： A = 1 2 3 2 8 8 3 8 35
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