线性代数[向量]
今天浅浅的讲解一下线性代数中最抽象的一节内容《向量》提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
【Matlab 六自由度机器人】运动学逆解（附MATLAB机器人逆解代码）
本文采用Pieper法则和机器人学的通用法则介绍机器人逆运动学及逆解的求解方法。文章首先介绍如何理解逆向运动学，然后利用D-H参数及正向运动学的齐次变换矩阵对机器人运动学逆解进行求解。...
【控制】动力学建模简介 --＞ 牛顿-欧拉 (Newton-Euler) 法和拉格朗日 (Lagrange) 法
牛顿-欧拉方法是最开始使用的动力学建模分析方法，由于牛顿方程描述了平移刚体所受的外力、质量和质心加速度之间的关系，而欧拉方程描述了旋转刚体所受外力矩、角加速度、角速度和惯性张量之间的关系，因此可以使用牛顿-欧拉方程描述刚体的力、惯量和加速度之间的关系，建立刚体的动力学方程。拉格朗日方程是另一种经典的
一文读懂标量、向量、矩阵、张量的关系
然而，矩阵乘法的规则是，只有当第一列中的列数等于第二列中的行数时，两个矩阵才能相乘（即，内部维度相同，n为（m × n）） – 矩阵乘以（n × p）矩阵，得到（m × p）-矩阵。向量空间（也称为线性空间）是称为对象的集合的载体，其可被添加在一起，并乘以由数字（“缩放”），所谓的标量。用通俗的说法
SVD 奇异值分解纯手工实现（C++）
奇异值分解SVD（紧奇异值分解，截断奇异值分解）C++实现
【math系列】《深度学习》中主成分分析（PCA）的一个知识点证明
【线性代数】PCA中的数学证明题
2022数维杯数学建模竞赛A\B\C题目思路
2022数维杯数学建模竞赛目录A题：数据题第一问第二问第三问第四问第五问B题：疫情题第一问第二问第三问第四问目录A题：数据题A：评价问题、机器学习问题（套算法就可做，相关算法现学上手快，所有人都可以选）首先来看附件数据，行为不同的银行（未编号），每个银行有64个指标，最后一列1表示破产，0表示存活，
javaScript一元四次、三次方程求根算法
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、一元四次方程求根算法二、一元三次方程求根算法总结一、一元四次方程求根算法天珩公式：https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%80%E5%85%83%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E6%96
程序员的数学【AIoT阶段二】
不论你是一位刚入程序员门槛的大学生，亦或者是想系统学习程序员数学，这篇文章绝对可以满足你的需求，本篇博客涉及所有程序员数学的必备知识，是 【AIoT阶段二】的内容：算法数学基础，关于所有AIoT的详细介绍，详见博客：AIoT(人工智能+物联网)知识总结+实战项目，先来简单介绍通过本文，你可以学到什么
程序员的数学【线性代数高级】
本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 （尚未更新）的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 线性代数高级，读之前建议先看：程序员的数学【线性代数基础】，本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现，安装代码运行环境见博客：最详细的Anaconda Install
JavaScript常见数组方法，教你如何转置矩阵
用JavaScript实现矩阵转置
程序员的数学【线性代数基础】
本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 （尚未更新）的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 线性代数基础，在机器学习中经常会有矩阵、向量的定义以及计算，是公式定义、推导中必不可少的一部分内容，很多基础概念的定义中都用到了向量的概念，有关线性代数，后续还会发一篇博
一文详解向量导数与矩阵导数
目录一、向量对标量求导（标量对向量求导）二、矩阵对标量求导（标量对矩阵求导）三、乘法法则（Product Rule）3.1 逆矩阵的导数（逆矩阵对标量求导）四、矩阵的迹对矩阵求导4.1 一些推论一、向量对标量求导（标量对向量求导）设 a=(a1,a2,⋯ ,an)\boldsymbol{a}=(a_
【Matplotlib】pyplot的高级功能
添加图例与注释给图形添加图例代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnbSamples = 128x = np.linspace(-np.pi, np.pi, nbSamples)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)p
矩量母函数介绍
1 矩量母函数 矩量母函数又称矩母函数（Moment Generating Function）又称动差生成函数，是一种构造函数，其定义为：随机变量XXX是连续型随机变量时，其矩量母函数为：MX(t)=E(etX)=∫−∞+∞etxf(x)dxM_X(t)=\mathrm{E}(e^{tX})=\in
MMA算法的推导及3D简支梁拓扑优化代码详解
文章目录MMA算法的推导及代码详解问题描述算法推导结果展示代码及注释参考文献MMA算法的推导及代码详解对于变密度的参数化方法，设计变量x为材料相对密度，在已知材料的物性，包括弹性模型、密度以及给定载荷的条件下，我们希望简支梁的柔度最小，或者说使得结构势能最小（结构在力作用下的位移，该力做的功也就是势
EE4408: Machine Learning:
#########update to Lec 10##########################目录EE4408: Machine Learning:Lecture1Types of machine learningProbability ReviewLecture 2Graphical Mo
机器学习数学基础
目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式1 线性代数导语
拍运算 信号中“拍”的概念 通信中“拍”的概念
我这有两个同方向但不同频率的谐振动 x1x_1x1 和 x2x_2x2，可以用旋转矢量 A1\boldsymbol{A}_1A1 和 A2\boldsymbol{A}_2A2 来表示， x1x_1x1 和 x2x_2x2 就是旋转矢量在 xxx 轴上的投影，x1=A1cos(ω1t+φ
