随笔分类 - 数学
学习
摘要:有效的学习方法,我一直在反思,也一直在变 一开始我把笔记写在word,但是不同设备不同步,放弃 后来喜欢把笔记写在云端,但是笔记都是直接复制过来的,没有经过思考,以为粘贴到我的本上,就是我的 在后来又发现,工作好久了,需要总结,把一些内容好好整理下来 后来同事给我讲代码,发现知识点我知道,但是不会用
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矩阵加法、矩阵乘法。合并矩阵
摘要:加法 矩阵的维度必须相同,即它们具有相同的行数和列数 乘法 两个矩阵的维度必须满足乘法条件。具体来说,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。如果第一个矩阵是 m × n(m行n列),第二个矩阵是 n × p(n行p列),那么它们可以相乘,结果将是一个 m × p 的矩阵。 矩阵合并 纵向合并vs
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向量维度
摘要:什么是维度 计算机科学的观点是向量是数字的有序列表 从三维空间的角度说明向量维度: 一维向量:一维向量包含一个单一的坐标,通常表示为 (x)。这个向量位于一维空间中。 二维向量:二维向量包含两个坐标,通常表示为 (x, y)。这些向量位于二维平面空间中。 三维向量:三维向量包含三个坐标,通常表示为
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向量-转置
摘要:转置是一个数学和线性代数中的概念,通常用于矩阵或向量。它是一种操作,通过这种操作可以改变矩阵或向量的行和列的顺序,即将矩阵的行变成列,列变成行,而不改变矩阵中的元素的值。转置操作通常用一个上标T来表示,放在矩阵或向量的右上角。 对于一个矩阵 A,其转置记作 A^T。转置操作的定义如下: 如果 A 是
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向量
摘要:1. 物理角度 向量是空间中的箭头 2. 计算机角度 向量是有序的数字列表 3.数学角度 就是将上面两个结合起来 一维向量就是一条线 二维向量就是在一个平面 三维向量就是在三维空间
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傅里叶变换
摘要:傅里叶变换(法语:Transformation de Fourier、英语:Fourier transform)是一种线性积分变换 作用 用于信号在时域(或空域)和频域之间的变换,在物理学和工程学中有许多应用。给我举个例子,
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