线性代数

单应矩阵和旋转平移矩阵的区别与联系单应矩阵（Homography Matrix）和旋转平移矩阵（Rigid Transformation Matrix）是计算机视觉、图形学和机器人学等领域中常用的两种矩阵，它们在描述空间变换方面有各自的特点、区别和联系。

编译原理 pl0 词法解析器使用状态机与状态矩阵，和查找上一步得到分析状态机练习编译原理状态机识别标识符-CSDN博客大体思路是先区分数字，标识符，然后标识符再区分保留字这样。

蓝桥杯真题 2109.统计子矩阵原题地址:1.统计子矩阵 - 蓝桥云课给定一个 N×MN×M 的矩阵 AA, 请你统计有多少个子矩阵 (最小 1×11×1, 最大 N×M)N×M) 满足子矩阵中所有数的和不超过给定的整数 KK ?

【差分隐私相关概念】约束下的矩阵机制矩阵机制是差分隐私中一种高效的数据发布方法，通过设计策略矩阵 A \mathbf{A} A 对线性查询进行组合，优化噪声添加和结果重构的准确性。以下分步骤解释其原理及示例。

取个名字真难呐

相对位置2d矩阵和kron运算的思考在swin-transformer中，我们会计算每个patch之间的相对位置，那么我们看到有一连串的拉伸和相减，直接贴代码：

爱代码的小黄人

矩阵指数的定义和基本性质矩阵指数 e A t e^{\boldsymbol{A}t} eAt 定义为幂级数的形式：e A t = ∑ k = 0 ∞ ( A t ) k k ! e^{\boldsymbol{A}t} = \sum_{k=0}^\infty \frac{(\boldsymbol{A}t)^k}{k!} eAt=k=0∑∞k!(At)k

James. 常德 student

从深度学习角度看线性代数标量由于没有方向，因此只考虑大小，运算直接加减乘除即可。矩阵其实是将空间进行了扭曲。了解即可矩阵相乘公式如下：

老了,不知天命

神聖的綫性代數速成例題15. 對稱矩陣、正交矩陣、二次型及其標準形1. **對稱矩陣**：設 \(A\) 是 \(n\) 階方陣，若 \(A^T = A\)，即 \(a_{ij} = a_{ji}\)（\(i, j = 1, 2, \cdots, n\)），則稱 \(A\) 為對稱矩陣。

PTA 1097-矩阵行平移给定一个𝑛×𝑛n×n的整数矩阵。对任一给定的正整数𝑘<𝑛k<n，我们将矩阵的奇数行的元素整体向右依次平移1、……、𝑘、1、……、𝑘、……1、……、k、1、……、k、……个位置，平移空出的位置用整数𝑥x补。你需要计算出结果矩阵的每一列元素的和。

老了,不知天命

神聖的綫性代數速成例題21. 酉空間的基本概念、酉變換與酉矩陣的性質及應用、矩陣的奇異值分解及其應用1. **酉空間的基本概念**：設 \(V\) 是複數域 \(\mathbb{C}\) 上的綫性空間，對於 \(V\) 中任意兩個矢量 \(\alpha\) 和 \(\beta\)，都有一個確定的複數 \((\alpha,\beta)\) 與之對應，稱為 \(\alpha\) 與 \(\beta\) 的內積，且滿足以下性質：

矩阵可相似对角化一个矩阵 A A A可以相似对角化，指的是矩阵可以通过初等行变换和相同的列变换，转换成一个对角矩阵。即：存在一个可逆矩阵 P P P，使得 P − 1 A P = Λ . (1) P^{-1}AP=\Lambda. \tag1 P−1AP=Λ.(1)

矩阵篇---矩阵的应用矩阵作为线性代数的核心工具，广泛用于描述系统关系、变换和计算。以下分领域详细介绍其应用（包括，电路、人工智能、图像识别、机器人等）

线性代数核心概念与NumPy科学计算实战全解析学习方法：思维导图，梳理多记忆，函数名和功能，参数学会应用，不要钻牛角尖标量是一个只有大小没有方向的量。在数学上，标量通常表示为一个普通的数字，如‌质量、‌长度、时间、温度

细说卫星导航：测距定位原理核心原理：卫星发射信号，用户接收并记录传播时间，乘以光速得到距离（伪距）。技术细节：核心原理：通过多颗卫星的伪距测量，建立非线性方程组，解算出用户三维坐标。技术细节：

笛卡尔轨迹规划之齐次变换矩阵与欧拉角、四元数的转化笛卡尔轨迹规划本质就是我们对机械臂的末端位置和姿态进行规划，其实也就是对末端坐标系的位姿进行规划。我们清楚末端坐标系的位姿是可以用齐次变换矩阵T来表示的，但这样表示的话，并不利于我们去做规划，所以在进行轨迹规划之前，我们需要先将对应的齐次变化矩阵转化成位姿向量去表示，也就是转化成：

opengl中的旋转、平移、缩放矩阵生成函数

线性代数（期末周救济）--笔记11.行列式=转置行列式2.任意交换两行或两列，行列式变号3.两行/两列元素相同或成比例，行列式=0

【leetcode100】搜索二维矩阵给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵：给你一个整数 target ，如果 target 在矩阵中，返回 true ；否则，返回 false 。

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.2核心数学基础：线性代数、概率论与梯度优化👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路线性代数是描述高维数据与模型结构的核心工具，其核心概念包括：

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二次型 → 矩阵的正定性 → 特征值二次型 → 矩阵的正定性 → 特征值定义含有 n n n个变量 x 1 , x 2 , ⋯ , x n x_1, x_2, \cdots, x_n x1,x2,⋯,xn的二次方程