目录行列式基础概念 行列式定义行定义公式 常用行列式行列式性质行列式按行展开概念展开定理行列式计算加边法+爪型行（列）相等的行列式三对角型范德蒙行列式滚动相消法克莱姆法则矩阵矩阵运算加减法乘法幂运算（只限方阵）特殊矩阵(方阵)重点矩阵转置矩阵伴随矩阵逆矩阵初等变换变换方法定理 示例 分块矩阵基本概念运算法则分块加法分块与常数k分块乘法转置逆运算幂运算矩阵的迹概念性质秩和等价概念秩结论等价结论向量涉及概念研究问题向量的模运算法则向量内积线性关系基础概念线性相（无）关定义结论定理极大线性无关组和秩基本概念极大线性无关组向量组的秩重要结论向量等价方程组概念三种形式其它概念解的判定综合结论判断过程齐次
前置知识：【定义】矩阵逆矩阵的性质【定义】矩阵初等变换和矩阵等价前置定义1（矩阵等价） 如果矩阵A\boldsymbol{A}A经有限次初等行变换变成矩阵B\boldsymbol{B}B，就称矩阵A\boldsymbol{A}A与B\boldsymbol{B}B行等价，记作A∼rB\boldsymbol{A}\stackrel{r}{\sim}\boldsymbol{B}A∼rB证明见“【定义】矩阵初等变换和矩阵等价”。前置定理2 有限个可逆矩阵的乘积仍可逆。证明 不妨设nnn阶方阵A\boldsymbol{A}A和B\boldsymbol{B}B均可逆，则有(AB)(AB)−1=(AB)(B
文章目录1线性系统2高斯-jordon消元法的实现2.1Matrix2.2Vector2.3线性系统3行最简形式4线性方程组的结构5线性方程组-通用高斯消元的实现5.1global5.2Vector-引入is_zero5.3LinearSystem5.4main1线性系统2高斯-jordon消元法的实现2.1Matrixfrom.VectorimportVectorclassMatrix:def__init__(self,list2d):self._values=[row[:]forrowinlist2d]@classmethoddefzero(cls,r,c):"""返回一个r行c列的零矩阵
一、特征值定义二、特征值求法定义法；；相似。三、特征向量求法定义法；基础解系法；；相似。四、特征值性质不同特征值的特征向量线性无关k重特征值至多有k个线性无关的特征向量五、相似的定义若，则A和B相似。六、相似的性质（必要条件）七、可对角化7.1充要条件A有n个线性无关的特征向量如果λ是k重特征值，那么λ必有k个线性无关的特征向量为重特征值7.2充分条件A有n个不同的特征值A是实对称矩阵八、实对称矩阵隐含的信息必与对角矩阵相似可用正交矩阵对角化，且对角阵上的元素即为特征值不同特征值的特征向量必正交特征值必是实数，特征向量必是实向量k重特征值必有k个线性无关的特征向量（）n阶实对称矩阵A有n个特征
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Scipy是一款用于数学、科学和工程领域的Python工具包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题一、Scipy中的常数与特殊函数1SciPy的constants模块SciPy的constants模块包含了大量用于科学计算的常数显示constants模块中的常用常数 输出结果如下2SciPy的special模块SciPy的special模块包含了大量函数库，包括基本数学函数、特殊函数以及NumPy中的所有函数special模块中的常用函数fromscipyimportspecialasSprint(S.cbrt(
第1章SE模块原理解释（照抄为加快理解）++++通道注意力机制SE（SqueezeandExcitation）模块和动态激活函数引入骨干网络xx，增强特征提取模块对某个主要对象中关键特征的提取能力，并采用梯度中心化算法加快模型训练速度，提升模型泛化能力，改进后的网络框架如图1.1所示（还未画出）。具体而言，将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络xx每个瓶颈层的最后一个批归一化层之后，使模型能够根据输入特征中的信息的重要程度，选择性地赋予不同权重；（以下的内容应该和SE模块没有关系，但可以摘录下来参考理解一下。采用动态激活函数替换骨干网络xx原有的ReLU激活函数，使模型根据输入特征动态调整激活
推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的。虽然《线性代数的艺术》这本书仅仅只有12页的内容，就把线性代数的重点全画完了，清晰明了。《线性代数的艺术》PDF版本：https://pan.quark.cn/s/a17b0252603b这本书中内容都是图解形式呈现，尤其矩阵这一块，描述很清楚，小白也能轻松看懂。如果对你有帮助的话，请帮我点个赞！看了这个文档，再也不用担心线性代数学不会了，这本书PDF链接（建议及时保存）：https://pan.quark.cn/s/a17b0252603b如果这
目录11.矩阵空间，秩111矩阵，小世界图矩阵空间秩111矩阵小世界图打赏11.矩阵空间，秩111矩阵，小世界图矩阵空间矩阵空间：由矩阵组成的向量空间，记作MMM所有3∗33*33∗3矩阵组成一个向量空间，其子空间包括所有3∗33*33∗3上三角阵的集合，所有3∗33*33∗3对称矩阵的集合等（二者的交集——所有3∗33*33∗3对角阵的集合也是其的一个子空间）可以将一个3∗33*33∗3矩阵视为一个999维向量，进而可以得到所有3∗33*33∗3矩阵组成的向量空间的一组基：[100000000],[010000000],⋯ ,[000000001]\begin{bmatrix}1&0&0\\
题目①线性代数操作一、源程序调试过程1、导入库importnumpyasnp2、生成数组a=np.array([[1.,2.],[3.,4.]])y=np.array([[5.],[7.]])3、数组a的转置a_T=a.T4、创建形状为(2,2)的对角矩阵b对角矩阵是一种特殊的方阵，其除了对角线上的元素为非零数外，其他元素均为零。np.diag()是NumPy中用于生成对角矩阵的函数：numpy.diag(v,k=0)其中，v是一个数组或列表，表示对角线上的元素；k是一个整数，表示对角线的偏移量。(1)生成一维数组的对角矩阵v是一个一维数组，则np.diag()会返回一个以v中的元素为对角线上
这样做有什么问题呢：A2=A=>A(A−E)=0=>A=EA=0A^2=A=>A(A-E)=0=>A=E\quadA=0A2=A=>A(A−E)=0=>A=EA=0上述做法是错误的，这是因为两个矩阵的乘积结果为0，并不能说明这两个矩阵就是0，即上述推过过程的结果是错误的，比如如下两个矩阵的乘积为0，但这两个矩阵都不是0矩阵：(2346)(36−2−4)=0\begin{pmatrix}2&3\\4&6\end{pmatrix}\begin{pmatrix}3&6\\-2&-4\end{pmatrix}=0(2436)(3−26−4)=0但是上述两个矩阵都不是0矩阵。当然，矩阵不是0，不
