Matlab矩阵的运算 一.矩阵的加减 在matlab中,矩阵的加减和数的加减符号一样,都是"+"和”-“,不同的是两个进行运算的矩阵维度必须相同  二.数乘  三.乘法 矩阵乘法的实现也是需要条件,即一个矩阵的行数需要等于另一个矩阵的列数.A*B一般不等于B*A  四.点乘 矩阵的点乘运算指将两矩阵中相同位置的元素进行相乘运算,参与点乘的两个矩阵维度必须相同,A.*B=B.*A  五.幂运算  六.矩阵的逆 矩阵的逆通过inv()函数实现,只有矩阵是非奇异,它的逆元才存在,所以并不是

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

Ipad,IPhone Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 100 Accepted Submission(s): 46   Problem Description In ACM_DIY, there is one master called “Lost”. As we know he is a “-2Dai”, which me

矩阵求导 参考链接: https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities

引例: Matrix Power Series: 题目大意,给定矩阵A,求A^+A^+A^+...A^N. 题解:已知X=a,可以通过以下矩阵求出ans=a^+a^+...a^=矩阵^(n+)后右上格的和-. 同理:矩阵也可以,只需要把1改为单位矩阵元即可. 左图a是常数,1就是1: 右图A是矩阵,1是单位元矩阵(主对角线是1).            代码1:矩阵^N,第一行之和-1. #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<

编程计算2×3阶矩阵A和3×2阶矩阵B之积C. 矩阵相乘的基本方法是: 矩阵A的第i行的所有元素同矩阵B第j列的元素对应相乘, 并把相乘的结果相加,最终得到的值就是矩阵C的第i行第j列的值. 要求: (1)从键盘分别输入矩阵A和B, 输出乘积矩阵C (2) **输入提示信息为: 输入矩阵A之前提示:"Input 2*3 matrix a:\n" 输入矩阵B之前提示:"Input 3*2 matrix b:\n" **输入矩阵中每个值的格式为:"%d&quo

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

进入大一新学期,看完<线性代数>前几节后,笔者有了用计算机实现行列式运算的想法.这样做的目的,一是巩固自己对相关概念的理解,二是通过独立设计算法练手,三是希望通过图表直观地展现涉及的两种算法的性能差异. 本文主要完成了以下工作: (1).分析上三角变换算法的设计与时间复杂度: (2).提出基于DFS的行列式展开算法并分析: (3).分析两种算法的时间复杂度,并通过统计比较两种算法的实际性能. 一.上三角变换.主对角线元素相乘 该算法通过上三角变换来简化计算,核心是简单的高斯消元法(gaussi

[集训队2017论文集] 一张无向图的Tutte矩阵为 其中xi,j为一个random的值. Tutte矩阵的秩(一定为偶数)/2 就是这张图的最大匹配. 原理大概就是: 一个图有完美匹配,则det(A) <>0. 上面这个求det的式子中,每个偶环覆盖方案 都对应非零值,每个奇环覆盖方案 代进去都为0.

出题: 输入一个数字矩阵,要求从外向里顺时针打印每一个数字: 分析: 从外向里打印矩阵有多重方法实现,但最重要的是构建合适的状态机,这样才能控制多重不同的操作: 注意有四种打印模式(左右,上下,右左,下上),所以需要一个index变量控制每次循环时执行的打印模式: 注意水平打印和垂直打印分别需要两个变量控制打印元素,并且两组变量中的两个端点都是相互靠近的(hs和he,vs和he),每执行一种打印模式之前,需要更新当前打印模式中打印方向的其实坐标,因为它已经在上一种打印模式中打印过: 每一种打印模

Description Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak. Input The input contains exactly one test case. The first line of input contains three positive integers n (n ≤ 30), k (k ≤ 109) and m (m < 104). Then

问题来源:http://www.careercup.com/question?id=6335704 问题描述: Given a N*N Matrix. All rows are sorted, and all columns are sorted. Find the Kth Largest element of the matrix. 解答: 先给出算法的时空复杂度,时间O(k * lg k),空间O(k). 算法:为了方便描述不防假设矩阵左上角的元素最小,且k<=n. 1.  取每行行首元素建

题意 给二维矩阵 1.0组成,问从左上角到右下角的最短通路值. 题解 BFS基础.头节点入队:对队内每个节点判断.处理,符合条件的入队:到了终点节点返回. 相关知识 Queue为接口,LinkedList为该接口的一个实现. 代码 public class Main { public static void main(String args[]) { int m[][]= {{1,0,1,1,1},{1,0,1,0,1},{1,1,1,0,1},{0,0,0,0,1}}; int ans=min

只做了9个节点的,无权值,使用了n-1个=8个循环,非常麻烦.一级一级判断是否连接,连接及记录所在节点,以后不再使用,确保无回路. 验证后无回路,但只试过几种情况. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; ][]; ][]; void Shuru() { ;i<;i++) { ;j<;j++) {cout<<<<<<"是否存在连通.yes=1:no=0"<<end

input 1<=T<=20 1<=n<=100000,1<=k<=n*n a1 a2 ... an 0<ai<=10000 b1 b2 ... bn 0<bi<=10000 output 第k大的数(包含重复) 做法:类似字符串的编码解码,这里是解码过程,将k解码为对应的01串,把第K大的数看成一个01串,统计出比1000000000000000000000000000000000大的数有多少个,从而确定第一个数是0还是1,然后第二位也是这样,

https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus http://blog.sina.com.cn/s/blog_7959e7ed0100w2b3.html

A Simple Math Problem Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1838    Accepted Submission(s): 1053 Problem Description Lele now is thinking about a simple function f(x). If x < 10 f(x) =

Matrix Power Series Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 15417   Accepted: 6602 Description Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + - + Ak. Input The input contains exactly one test cas

转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为