[北航矩阵理论A]课程笔记 一.特征值 特征根相关: 设任一方阵 \(A = (a_{ij})_{n\times n} \in C^{n\times n}\) 特征多项式 \(T(\lambda)=|\lambda I- A| = \Pi(\lambda-\lambda_i)\) 全体特征根(含重复):\(\lambda(A) = \{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}\),叫做矩阵的 "谱" 特征值两个性质: \(\Sigma \lambda_i = tr(A)

这一章节开始介绍线性代数中另外一个基本概念——行列式. 其实与矩阵类似,行列式也是作为简化表述多项式的一种工具,关于行列式的历史渊源,有如下的介绍. 在介绍逆矩阵的时候,我们曾提及二阶矩阵有一个基于矩阵A对应行列式|A|和伴随矩阵的计算方法,当时由于没有引入行列式就暂且搁置,今天在这里将给出详细的证明过程. 关于行列式.伴随矩阵以及余子式.代数余子式等基本概念,这里不做累述. 另外由于MathType编辑器的符号所限,这里将证明过程手写在黑板上然后拍下图片. 值得注意的是,这种基于矩阵对应行列式

1.注意每两个串之间的连接符要不一样. 2.分组的时候要注意最后一组啊!又漏了! 3.开数组要考虑连接符的数量.100010是不够的至少要101000. #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<iostream> using namespace std; ; int n,cl,sl,ans,tt,c[N],tl[N],tr[N],al[N],ar[N],rk[N],Rs[N]

在很多线性代数问题中,如果我们首先思考若做SVD,情况将会怎样,那么问题可能会得到更好的理解[1].                                       --Lloyd N. Trefethen & David Bau, lll 为了讨论问题的方便以及实际中遇到的大多数问题,在这里我们仅限于讨论实数矩阵,注意,其中涉及到的结论也很容易将其扩展到复矩阵中(实际上,很多教材采用的是复矩阵的描述方式),另外,使用符号 x,y 等表示向量,A,B,Q等表示矩阵. 首先给出正交矩阵

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多

承接上一篇文章对行列式的引入,这篇文章将进一步记录关于行列式的有关内容,包括如下的几个方面: (1)行列式3个初等变换的证明. (2)转置行列式与原行列式相等的证明. (3)定理det(AB) = det(A)det(B)的证明. (4)基于行列式初等变换的范德蒙德行列式的证明. 首先值得说明的是,先前我们介绍矩阵的时候,并没有给出矩阵行变换的相关证明,其实按道理讲它的根源是出自于这里的.行列式和矩阵是有着紧密的联系的,想在这本书中就是基于矩阵的方法来完成对行列式3个初等变换的证明的. 行列式3

本篇口胡写给我自己这样的什么都乱证一通的口胡选手 以及那些刚学Matrix-Tree,大致理解了常见的证明但还想看看有什么简单拓展的人- 大概讲一下我自己对Matrix-Tree定理的一些理解.常见版本的证明.我自己的证明,以及简单的一些应用(比如推广到有向图.推广到生成树边权的乘积和什么的,非常基础). 应该看到这里的人都知道Matrix-Tree定理是干什么的吧-就是统计一个无向图的生成树个数,表示成一个行列式. 1.前置定义及性质 首先是Matrix-Tree定理相关的定义:对于一个无向图

写在前面 由于上一篇总结的版面限制,特开此文来记录 \(OI\) 中多项式类数学相关的问题. 该文启发于Miskcoo的博客,甚至一些地方直接引用,在此特别说明:若文章中出现错误,烦请告知. 感谢你的造访. 前置技能 多项式相关 形同 \(P(X)=a_0+a_1X+a_2X^2+\cdots+a_nX^n\) 的形式幂级数 \(P(X)\) 称为多项式.其中 \(\{a_i|i\in[0,n]\}\) 为多项式的系数: \(n\) 表示多项式的次数. 多项式的系数表示 对于 \(n\) 次多项

目录 写在前面 前置技能 多项式相关 多项式的系数表示 多项式的点值表示 复数相关 复数的意义 复数的基本运算 单位根 代码相关 多项式乘法 快速傅里叶变换 DFT IDFT 算法实现 递归实现 迭代实现 快速数论变换 原根 算法实现 模数任意的解决方案 应用 快速卷积 多项式求逆 基本概念 求解方法 算法实现 求第二类斯特林数 第二类斯特林数 \(\text{NTT}\) 优化 快速沃尔什变换 \(xor\) 卷积 结论(三种卷积求法) 正向 \(\text{tf}\) 逆向 \(\text{

以组合定义为出发点的行列式理论的引入方式在很多高等代数或线性代数的教材中被采用, 其优缺点同样明显. 组合定义形式上的简单是其最大的优点, 用它可以简洁地证明行列式的所有性质, 并快速进入行列式的计算等核心内容. 因此, 对于 1 学期设置的线性代数课程, 通常都是采用组合定义引入行列式. 然而, 组合定义实质上的复杂却是困扰学生理解的主要因素, 特别是对初学者而言, 在没有完全理解组合定义的前提下, 期望他们直接利用行列式的性质进行行列式的计算, 从某种程度上说是一厢情愿的美好设计. 当然,

行列式求值 这是一个让你掉头发的模板题 行列式的定义 行列式 (\(\texttt{Determinant}\)) 是一个函数定义,取值是一个标量. 对一个 \(n\times n\) 的矩阵 \(A\)(\(n\) 阶方阵),其 \(n\) 阶行列式写作 \(\det(A)\) 或者 \(|A|\),定义为: \[\det(A)=|A|=\sum_p(-1)^{\tau(p)}\prod_{i=1}^n a_{i,p_i} \] \(p\) 表示一个排列,所有可能的 \(p\) 则是 \(1\

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/643/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535   Description 一个n阶方阵A行列式记作detA,或者|A|.detA是一个数字,它的值按照下面的方式递归定义: 如果n=1,detA=a11; 如果n>1,detA= s1 *a11*detA1+s2 * a12 *detA2 +......+sn * a1n *det An 一个上三角矩阵的行列式等于主对角线

线性变换 将 (x, y) 变成 (2 x + y, x - 3 y) 就叫做线性变换, 这就是矩阵乘法, 用于表示一切线性变换. 几何上看, 把平面上的每个点 (x, y) 都变到 (2 x + y, x - 3 y) 的位置上去, 效果就相当于对这个平面进行了一个"线性的映射". 矩阵和行列式 矩阵是一个表格, 行数和列数可以不一样; 而行列式是一个数, 且行数必须等于列数 N阶行列式的计算 N阶行列式完全展开共有n!项, 各项正负号由各项组成元素的排列决定: 奇负偶正, 逆序在N

目录 按行列展开 \(\Delta\)以下内容主要为<线性代数>的学习笔记 按行列展开 一般来说,低阶行列式的计算比高阶行列式的计算要简单得多,因此考虑用低阶行列式来表示高阶行列式.为此,我们引入余子式和代数余子式的概念. 相当于对行列式进行降阶处理以方便运算 定义 余子式: 在\(n\)阶行列式中,把\((i, j)\)元\(a_{ij}\)所在的第\(i\)行和第\(j\)列划去后(相当于用1代替),留下来的\(n - 1\)阶行列式叫做\((i, j)\)元的\(a_{ij}\)的余子式

学习大佬:树的直径求法及证明 树的直径 定义: 一棵树的直径就是这棵树上存在的最长路径. 给定一棵树,树中每条边都有一个权值,树中两点之间的距离定义为连接两点的路径边权之和.树中最远的两个节点之间的距离被称为树的直径,连接这两点的路径被称为树的最长链.后者通常也可称为直径,即直径是一个数值概念,也可代指一条路径. 求法: 一.树形dp 时间复杂度:O( n ): 优点:代码量少实现方便. 不足:不容易记录路径. 实现过程: 状态:d[ x ] 以当前结点 x 为根的 子树的直径. 我们枚举每一个

我又把Matrix写错啦 这东西讲课的时候竟然一笔带过了,淦 好吧这东西我不会证 那我们来愉快的看结论吧 啦啦啦 预备工作 你有一个 $ n $ 个点的图 比如说 5 /|\ / | \ 2--1--3 \ | \| 4 现在造一个$ n \times n $的矩阵 我们把他叫做$ D $ $ D $的元素有这样的一个规律: 对于某一个$ D_{i,j} $,如果 $ i = j $ ,它就等于点 $ i $ 的度数,否则就为 $ 0 $ 那么我们可以yy出D的样子 \[ D=\left[ \b

高等代数里,经常要使用到矩阵和行列式,尤其是在写论文时,如何编辑矩阵和行列式呢?比较好的方法就是使用专业的公式编辑器MathType进行编辑,下面就一起来学习具体的编辑技巧. 具体步骤如下: 步骤一 双击桌面上的快捷图标启动MathType,在软件主界面单击括号分隔符工具,如下图所示. MathType软件的主界面示例 步骤二 接着单击第二行的矩阵模板,比如选择三行三列,如下图所示. 在主界面选择矩阵模板示例 步骤三 在矩形框里输入元素,结果如下图所示.那么行数和列数能否自定义,自由选择呢?答案

数据范围告诉我们要写两档的分 第一档:$M\leq200,N\leq10^9$,可以枚举$m$计算答案 直接矩阵快速幂:$O\left(M^4\log_2N\right)$,会超时,所以我们需要某些“技巧”来加速这个过程:矩阵特征多项式 矩阵$A$的特征多项式为$f(\lambda)=\left|\lambda I-A\right|$ Cayley–Hamilton定理指出,如果将$A$作为自变量代入特征多项式,那么$f(A)=0$ 证明过于复杂,请自行wikipedia或找书(估计这个坑不会填

目录 快速幂 扩展欧几里得 GCD 扩展欧几里得 同余系列 同余方程 同余方程组 一点想法 高次同余方程 BSGS exBSGS 线性筛素数 埃式筛 欧拉筛 欧拉函数 讲解 两道水题 法雷级数 可见点数 原根 欧拉定理 原根部分性质证明(数量证不出来,一个还没填的坑) 扩展:原根的求法 代码 高斯消元 普通 辗转相除法 矩阵树与证明 未了结的坑 无向图 关联矩阵 Kirchhoff矩阵 行列式 求法 代码 证明 柯西-比内公式 小结 @ 快速幂 题目描述 [题意] 求a^b mod c,a,b,

Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别? Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别? 还有ridge regression uses L2 regularization; and Lasso uses L1 regularization. L1和L2一般如何选取? 我觉得这个问题首先要从"为什么普通的线性回归在很多场合不适用"开始说起,要理解这个问题一定要把大一线性

在图像处理中,通过当前位置的邻域像素计算新的像素值是很常见的操作.当邻域包含图像的上几行和下几行时,就需要同时扫描图像的若干行,这就是图像的邻域操作了.至于模板操作是实现空间滤波的基础,通常是使用一个模板(一个的矩形)滑过整幅图像产生新的像素.下面介绍通过使用OpenCV2实现Laplace算子锐化图像,来介绍OpenCV2中对邻域和模板的操作. 锐化处理主要的目的是突出灰度的过渡部分,通常由微分来定义和实现锐化算子的各种方法.Laplace算子是最贱的各向同性微分算子,常用的Laplace模板