SVD(6.5.1定理证明观察3)
摘要：
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posted @ 2018-02-27 09:32
02 2018 档案
证明2x2正交矩阵专置后还是正交矩阵
摘要：[ x1 x2 y1 y2] x1^2+y1^2=1 x2^2 + y2^2=1 x1*x2 + y1*y2=0 如果专置后还是 x1^2 + x2^2=1 y1^2 +y2^2=1 x1*y1 + x2*y2=0 上图可以看出2个直接角三角型全等。从而得出结论。
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posted @ 2018-02-09 08:57
对角元素各不相同的上三角矩阵 必定存在上三角矩阵将之对角化
摘要：1. 首先对角线元素互不相同，意味着矩阵有n个不同的特征值，根据6.3.1知道，必定有n个线性无关的特征值向量，故T可以对角化. 2, 然后取一个特征值tjj对应的特征向量是rj, (T- tjj * I)x=0 必定有非平凡解rj, 3. A= T-tjj * I 由于T对角元素各不相同,因此A矩
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posted @ 2018-02-05 16:44
网页评级模型
摘要：有n个网页，则构造的矩阵A为nxn, A的j列的每个元素(aij)的值表示， 从页面 j 跳到页面 i 的概率。 初始状态向量X0中的元素 可以看成 每页当前停留的概率（或者有多少人在这个页面）经过几次迭代（A^k * x0)后，Xk向量表示进过多次访问（跳转-模拟用户的上网行为)后， 停留在j也面
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posted @ 2018-02-02 16:24
DevExpress 只允许修改指定列
摘要：gridView1.OptionsBehavior.Editable = true; gridView1.OptionsBehavior.ReadOnly = false; foreach (GridColumn c in gridView1.Columns) { if (c.Name == col
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posted @ 2018-02-01 16:23
生成概率向量
摘要：R^n中的概率向量，向量中每个元素>=0 ,元素之和=1 下面生成一个R^4中的概率向量 clcformat longt=rand(4,1);r=(1/sum(t)) * t; A=[ 0.8 0.1 0.05 0.05 0.1 0.8 0.05 0.05 0.05 0.05 0.8 0.1 0.0
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posted @ 2018-02-01 14:04
