非奇异阵

秩亏自由网平差 在前面介绍的经典平差中,都是以已知的起算数据为基础,将控制网固定在已知数据上.如水准网必须至少已知网中某一点的高程,平面网至少要已知一点的坐标.一条边的边长和一条边的方位角.当网中没有必要的起算数据时,我们称其为自由网,本节将介绍网中没有起算数据时的平差方法,即自由网平差. 在经典间接平差中,网中具备必要的起算数据,误差方程为                                          (8-2-1) 式中系数阵为列满秩矩阵,其秩为 .在最小二乘准则下得到的

1.天线阵形 应用在一维阵列的空间平滑算法,要求在天线阵所在的一维空间内,存在两个以上完全相同的子阵,子阵的数量决定阵列能够解决的相参(干)信号源的数目,阵列共能对子阵阵元数-1个信号进行测向. 相对于均匀阵列,非均匀阵具有较大的测向范围,较优的最大基线,且能够降低阵元间隔大于信号最小半波长所引起的谱峰模糊,因此本方案拟采取非均匀线阵作为目标子阵,并对三种低阵元数,包含两个对称子阵的阵列进行了仿真分析. 按空间平滑算法的排布要求,非均匀阵列仅可共用一个阵元,同时两子阵的距离远远大于信号的半波长,

LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳

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编者按:想要机器学习,线性代数必要先行,至于为何,不如看看这篇文章,肯定会有所启发的.同时本站推荐MIT Strang的线性代数公开课:http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html,同时推荐他的两本教材(号称北美最流行):<Introduction to Linear Algebra>, 4th Edition by Gilbert Strang, <Linear Algebra and Its Applications>, 4th

高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组. 所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解. 1.线性方程组 1)构造增广矩阵,即系数矩阵A增加上常数向量b(A|b) 2)通过以交换行.某行乘以非负常数和两行相加这三种初等变化将原系统转化为更简单的三角形式(triangular form) 注:这里的初等变化可以通过

矩阵革命-理解矩阵线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手,从一开始就充斥着莫名其妙.比如说,在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材(现在到了第四版),一上来就介绍逆序数这个“前无古人,后无来者”的古怪概念,然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热闹,可就是压根看不出这个东西有嘛用.大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕:连这是个什么东西都模模糊糊的,就开始钻

本文收集了从 2009 年至今复旦大学数学学院高等代数历届期中考试精选的大题, 其中有的大题由习题课老师或任课老师自编而来, 有的大题由其他大学的教材或学习指导书中的题目或考研试题改编而来, 也有相当部分的大题已经融入到复旦高等代数学习指导书 (第三版) 中了. 这里我们将不会公布这些精选大题的解答, 但会附加一些注解, 以供读者参考. 本科 16 级高代 I 期中考试 四.(10分)  设 $A=(a_{ij})$ 是 $n$ 阶非零实矩阵, 其中 $n\geq 3$ 为奇数. 设 $A_{i

机器学习中的矩阵方法01:线性系统和最小二乘 说明:Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 读书笔记 非常 nice 矩阵在线计算器,网址:http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/. 1. LU Decomposition 假设现在要解一个线性系统: Ax = b, 其中 A 是 n×n 非奇异方阵,对于任意的向量 b 来说,都存在一个唯一的解. 回顾我们手工求解这个线性方程组的做法,首先