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《矩阵分析与应用(第2版)》电子书封面

矩阵分析与应用(第2版)

  • 发布时间:2019年09月27日 10:27:20
  • 作者:张贤达
  • 大小:24.2 MB
  • 类别:矩阵电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:8.6

    矩阵分析与应用(第2版) PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于矩阵相关的电子书资源,介绍了关于矩阵分析、矩阵、矩阵应用方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小24.2 MB,张贤达编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5分

      Tags:矩阵分析 矩阵 矩阵应用 

      内容介绍

      矩阵分析与应用 PDF

      矩阵分析与应用(第2版)》系统软件、全方位地详细介绍矩阵分析的关键基础理论、具备象征性的方式及某些典型性应用。全书共10章,內容包含向量代数基本、独特向量、向量微分、系数剖析与提升、奇异值剖析、向量方程求出、特征分析、子空间剖析与追踪、投射剖析、张量分析。前3章为全书的基本,构成向量代数;后7章详细介绍矩阵分析的行为主体內容及典型性应用。为了更好地用户对数学课基础理论的了解及其塑造应用矩阵分析开展自主创新应用的工作能力,《矩阵分析与应用(第2版)》自始至终围绕这条主线任务一一一物理问题“数学课化”,数学课結果“物理学化”。与第1版对比,《矩阵分析与应用(第2版)》的篇数有显著的删改和缩小,很多填补了近些年发展趋势快速的矩阵分析新基础理论、新方式及新应用。

      《矩阵分析与应用(第2版)》为北京高等职业教育精典教材内容重中之重项目立项新项目,合适于必须向量专业知识较为多的理工科和工科特别是在是信息科学与技术性(电子器件、通讯、自动控制系统、电子计算机、自动化控制、模式识别、信号分析、生物医学、生物信息)等各学科相关老师、硕士研究生和科研人员课堂教学、学习或进修班之用。

      目录

      • 第1章 矩阵代数基础
      • 1.1 矩阵的基本运算
      • 1.1.1 矩阵与向量
      • 1.1.2 矩阵的基本运算
      • 1.1.3 向量的线性无关性与非奇异矩阵
      • 1.2 矩阵的初等变换
      • 1.2.1 初等行变换与阶梯型矩阵
      • 1.2.2 初等行变换的两个应用
      • 1.2.3 初等列变换
      • 1.3 向量空间、线性映射与Hilbert空间
      • 1.3.1 集合的基本概念
      • 1.3.2 向量空间
      • 1.3.3 线性映射
      • 1.3.4 内积空间、赋范空间与Hilbert空间
      • 1.4 内积与范数
      • 1.4.1 向量的内积与范数
      • 1.4.2 向量的相似比较
      • 1.4.3 矩阵的内积与范数
      • 1.5 随机向量
      • 1.5.1 概率密度函数
      • 1.5.2 随机向量的统计描述
      • 1.5.3 高斯随机向量
      • 1.6 矩阵的性能指标
      • 1.6.1 矩阵的二次型
      • 1.6.2 行列式
      • 1.6.3 矩阵的特征值
      • 1.6.4 矩阵的迹
      • 1.6.5 矩阵的秩
      • 1.7 逆矩阵与伪逆矩阵
      • 1.7.1 逆矩阵的定义与性质
      • 1.7.2 矩阵求逆引理
      • 1.7.3 左逆矩阵与右逆矩阵
      • 1.8 Moore-Penrose逆矩阵
      • 1.8.1 Moore-Penrose逆矩阵的定义与性质
      • 1.8.2 Moore-Penrose逆矩阵的计算
      • 1.8.3 非一致方程的最小范数最小二乘解
      • 1.9 矩阵的直和与Hadamard积
      • 1.9.1 矩阵的直和
      • 1.9.2 Hadamard积
      • 1.10 Kronecker积与Khatri-Rao积
      • 1.10.1 Kronecker积及其性质
      • 1.10.2 广义Kronecner积
      • 1.10.3 Khatri-Rao积
      • 1.11 向量化与矩阵化
      • 1.11.1 矩阵的向量化与向量的矩阵化
      • 1.11.2 向量化算子的性质
      • 1.12 稀疏表示与压缩感知
      • 1.12.1 稀疏向量与稀疏表示
      • 1.12.2 人脸识别的稀疏表示
      • 1.12.3 稀疏编码
      • 1.12.4 压缩感知的稀疏表示
      • 本章小结
      • 习题
      • 第2章 特殊矩阵
      • 2.1 Hermitian矩阵
      • 2.2 置换矩阵、互换矩阵与选择矩阵
      • 2.2.1 置换矩阵与互换矩阵
      • 2.2.2 广义置换矩阵与选择矩阵
      • 2.3 正交矩阵与酉矩阵
      • 2.4 带型矩阵与三角矩阵
      • 2.4.1 带型矩阵
      • 2.4.2 三角矩阵
      • 2.5 求和向量与中心化矩阵
      • 2.5.1 求和向量
      • 2.5.2 中心化矩阵
      • 2.6 相似矩阵与相合矩阵
      • 2.6.1 相似矩阵
      • 2.6.2 相合矩阵
      • 2.7 Vandermonde矩阵
      • 2.8 Fourier矩阵
      • 2.8.1 Fourier矩阵的定义与性质
      • ……
      • 第3章 矩阵微分
      • 第4章 梯度分析与最优化
      • 第5章 奇异值分析
      • 第6章 矩阵方程求解
      • 第7章 特征分析
      • 第8章 子空间分析与跟踪
      • 第9章 投影分析
      • 第10章 张量分析

      以上就是本次介绍的矩阵电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积 如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算 1.对数组的操作 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) aarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b=a.copy() barray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) a+b#多维数组的加减,按对应位置操作array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18]]) a*3#多维数组乘常数,则对数组中每一个元素乘该常数array([[ 3, 6, 9], [12, 15, 18], [21, 24, 27]]) np.dot(a,b)#数组的点乘运算通过np.dot(a,b)来实现,相当于矩阵乘array([[ 30, 36, 42], [ 66, 81, 96], [102, 126, 150]]) c=np.array([1,2,3])#构造一……

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