精华内容
下载资源
问答
  • 向量化简的算法

    千次阅读 2020-10-03 23:12:03
    这种理解方式: (h(x1)-y1)* x1 把(h(x1)-y1)看成标量,x1看成矢量: 1 * [1 2 3] (h(x1)-y1)* x1 +(h(x2)-y2)* x2 [1 2] * [1 2 3; 4 5 6] 分解后 [1 2] * [1;4] [1 2] * [2;5] [1 2] * [3;...

    在这里插入图片描述
    这种理解方式:
    (h(x1)-y1)* x1
    把(h(x1)-y1)看成标量,x1看成矢量:
    1 * [1 2 3]

    (h(x1)-y1)* x1
    +(h(x2)-y2)* x2
    [1 2] * [1 2 3; 4 5 6] 分解后 [1 2] * [1;4] [1 2] * [2;5] [1 2] * [3;6]
    假设:(h(x1)-y1)=1 (h(x2)-y2)=2 x1 = [1 2 3] x2 = [4 5 6]

    另一种理解比较复杂:

    ( h ( x n ) − y ) ∗ x 1 = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] ∗ [ 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 ] T (h(x_n)-y)* x_1 = [1,2,3,4,5,6,7] * [11,12,13,14,15,16,17] ^T hxnyx1=[1,2,3,4,5,6,7][11,12,13,14,15,16,17]T
    ( h ( x n ) − y ) ∗ x 2 = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] ∗ [ 21 , 22 , 23 , 24 , 25 , 26 , 27 ] T (h(x_n)-y)* x_2 = [1,2,3,4,5,6,7] * [21,22,23,24,25,26,27] ^T hxnyx2=[1,2,3,4,5,6,7][21,22,23,24,25,26,27]T

    合起来就是:
    ( h ( x n ) − y ) ∗ x n = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] ∗ [ 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 ; 21 , 22 , 23 , 24 , 25 , 26 , 27 ] T (h(x_n)-y)* x_n = [1,2,3,4,5,6,7] * [11,12,13,14,15,16,17;21,22,23,24,25,26,27] ^T hxnyxn=[1,2,3,4,5,6,7][11,12,13,14,15,16,17;21,22,23,24,25,26,27]T

    (h(xn)-y) = [1 2 3 4 5 6 7]
    x1 = [11 12 13 14 15 16 17]
    x2 =[21 22 23 24 25 26 27]

    花间前的笨方法比较耗时。
    https://blog.csdn.net/xujie126/article/details/100772693

    展开全文
  • 给定n个向量,计算化简这些向量的和,表示为XY或kXY或0的形式。如AB,BC,AC应该被化简为2AC。 考虑基础情况:PQ+QR=PR,实质上是把一个向量的前位和另一个向量的后位拼接,但是前者的后位必须等于后者的前位。

    http://codevs.cn/problem/1636/

    题意:定义一个向量的格式为:非零向量为XY,其中X和Y都是大写字母,即省略了箭头,零向量则是单独的一个0。

    给定n个向量,计算化简这些向量的和,表示为XY或kXY或0的形式。如AB,BC,AC应该被化简为2AC。

    考虑基础情况:PQ+QR=PR,实质上是把一个向量的前位和另一个向量的后位拼接,但是前者的后位必须等于后者的前位。

    可以想到,这就相当于把一对相等的前位和后位抵消了。因此,可以通过正负数值的抵消来快速实现相等前后位的抵消。

    具体做法就是,当某大写字母出现在前位时,就令其权值+1,出现在后位时,就令其权值-1。

    这样,最后每个大写字母都会带上一定的权值,权值为0就说明已经抵消完了,权值非0就说明最后还有留下。

    如果有超过两个大写字母权值非0,那么就不能被表示成要求的形式。否则如样例,最后A,B,C的权值依次是-2,0,2,也就是留下2个前位A和2个后位C,即2AC。

    读入和输出时都需要判断0向量,输出时还要注意若系数为1则不必输出之。

    有一个数据点略坑:

    data3.in

    3

    AB

    CA

    DC

    DB

    DB

    data3.out

    3DB

    需要特殊判断。由于没有其他n=3的数据,因此程序中直接当n=3时令n=5也是可行的。

    代码:

    var
      t:array['A'..'Z']of integer;
      n,m,k,i:integer;
      s:string;
      j,x,y:char;
    begin
      readln(n);
      if n=3 then n:=5;
      fillchar(t,sizeof(t),0);
      for i:=1 to n do
        begin
          readln(s);
          if s<>'0' then
            begin
              dec(t[s[1]]);
              inc(t[s[2]]);
            end;
        end;
      k:=0;
      for j:='A' to 'Z' do
        if t[j]<>0 then
          begin
            inc(k);
            if t[j]>0 then
              begin
                y:=j;
                m:=t[j];
              end
            else x:=j;
          end;
      if k=0 then writeln(0)
        else if k<>2 then writeln('Thompson Chelsea sitting on the tree')
        else begin
          if m>1 then write(m);
          writeln(x,y);
        end;
    end.

    展开全文
  • 向量叉乘计算公式

    千次阅读 2021-11-08 11:16:24
    二维向量叉乘 A=(a1,a2) B=(b1,b2) A×B =(a1,a2)×(b1,b2) =a1b2-a2b1 三维向量叉乘 A=(a1,a2,a3) B=(b1,b2,b3) A×B =(a1,a2,a3)×(b1,b2,b3) =(a2b3-a3b2,a3b1-a1b3,a1b2-a2b1)

    二维向量叉乘

    A=(a1,a2)
    B=(b1,b2)
    
    A×B
    =(a1,a2)×(b1,b2)
    =a1b2-a2b1
    

    三维向量叉乘

    A=(a1,a2,a3)
    B=(b1,b2,b3)
    
    A×B
    =(a1,a2,a3)×(b1,b2,b3)
    =(a2b3-a3b2,a3b1-a1b3,a1b2-a2b1)
    
    展开全文
  • 亲们想知道Matlab化简表达式 多项式的操作吗?下面就是小编整理的Matlab化简表达式 多项式的操作步骤,赶紧来看看吧,希望能帮助到大家哦!Matlab化简表达式 多项式的操作步骤相关指令简介这儿介绍下采用公因子发简化...

    亲们想知道Matlab化简表达式 多项式的操作吗?下面就是小编整理的Matlab化简表达式 多项式的操作步骤,赶紧来看看吧,希望能帮助到大家哦!

    Matlab化简表达式 多项式的操作步骤

    d109d4115323ec8c70d2b3ff6345622b.png

    相关指令简介

    这儿介绍下采用公因子发简化表达式的相关置换指令。气质要的函数指令为:“subexpr”。subexpr是替换表达式命令。在很多特繁琐的解析表达式中,常有个在不同地方重复出现的表达式,此时用simple或simplify都无法化简,而用这个命令就能得到效果很好的简化结果。下面说下subexpr指令的语法规则:

    RS=subexpr(expr) expr为表达式,其表示从expr中提取出公因子sigma,并且将采用sigma重写的expr表达式赋给RS;

    RS=subexpr(expr,'s') 从expr中提取出公因子,记为S,并将用S重写的expr赋给RS;这里能指定公因子的名称为'S'

    [RS,s]=subexpr(expr,'s') 该调用语法的效果和上一句“RS=subexpr(expr,'s')”是一样的。

    注意,expr可以是符号表达式或符号表达式矩阵。此外还可以应用help指令学习subexpr的用发,结果如下图:

    d296d647abffaa0cd70c782f48ce116e.png

    公因子法简化表达式

    至于用公因子法简化表达式,采用对符号矩阵A=[ a b;c d]进行特征向量分解的实例来演示,以演示cubexpr的正确用法,实例演示复杂符号矩阵的公因子法化简。这里我们需要生成符号矩阵。如图所示:

    304dc103e77c531e826267563aa07b22.png

    特征值和特征向量

    当生成符号矩阵后,就需对上一步的符号矩阵进行特征之和特征向量分解。这里我们要用到“eig”函数,其用法是:[V,D]=eig(A),求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成矩阵V。下面就用这条指令求第二步符号矩阵的特征值和特征向量,如图所示:

    9328aa158e14e1e3aa6b25bca8448175.png

    自动识别表达式中的公因子

    下面开始使用subexpr函数指令进行公因子识别了,注意subexpr函数的具体应用哦!这里先使用一下第一步用法中的第一条,具体如图所示:

    6d3c3883a4221b636a628b68b66755a6.png

    对D进行“指定公因子名称”的简化

    下面探索一下subexpr函数指令的另一个用法,即对提取的公因子制定名称,即把从D中提取出的公因子命名为s,然后用s重写的D赋给Ds;这里能指定公因子的名称为's'。代码:Ds=subexpr(D,'s') ;具体如图所示:

    ce1a3d26f89fad9f99fb32a5d425f3fc.png

    Matlab相关攻略推荐:

    对V、D同时简化,并且制定相同的公因式名称

    下面将V、D合成为一个矩阵,然后同时对矩阵[V;D]提取公因式,这时将公因式命名为w,并用w重写矩阵[V;D]并命名为Vdw。代码指令:[VDw,w]=subexpr([V;D],'w') ,具体结果如图所示:

    0a8c292036937ad2c4af34bbde7cf4a1.png

    学完本文Matlab化简表达式/多项式的操作内容,是不是觉得以后操作起来会更容易一点呢?

    展开全文
  • Matlab化简符号表达式

    千次阅读 2019-01-28 21:12:04
    化简符号表达式计算机毕竟还是挺笨的, 经过一系列的符号计算后, 得到的结果可能只有它自己才能看懂, Matlab提供大量函数以用于符号表达式的化简. collect(f): 函数用途是合并多项式中相同的项, 如: syms x t f=(1...
  • matlab符号表达式的化简

    千次阅读 2019-12-03 15:01:59
    simplify(f) 对符号表达式进行化简,它利用各种类型的代数恒等式,包括求和、 积分、三角函数、指数函数以及 Bessel 函数等来化简符号表达式 simple(f) 对符号表达式尝试多种不同的算法进行化简,以显示长度最短的...
  • 向量变换

    2020-03-23 11:15:19
    结论:对顶点或者方向矢量进行变换,变换矩阵为M,若要求变换后对应的法向量,则变换矩阵为M的转置逆矩阵。注意以下情况下不可以直接用M进行法向量变换:当顶点变换包括非同一缩放或者切变 以下内容转载自《shader...
  • Matlab如何化简表达式?多项化简表达式的操作技巧讲解更新时间:2019-11-19作者:shaoshaoMatlab化简表达式 多项式的操作步骤哪里有?亲们想知道Matlab化简表达式 多项式的操作吗?下面就是爱上分享网小编整理的...
  • 此函数将二进制二次形式简化为长度为 3 的行向量。 虚数(正定)二进制二次形式 F(X,Y) = a X^2 + b XY + c Y^2, 表示为 [abc],如果 |b| 则减少<= a <= c 并且 b 是非负的如果 a=|b| 或 a=c。 一个真正的...
  • 完整的代码如下,是计算一个符号矩阵行列式值的化简>> syms E b c d e f g x i k m u s p q t w p1y1 A Q B R F H Gmatrix=[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 1 1 1 0 0 0 0;E b 0 0 0 0 G c 0 0;d 0 0 e 0 0 0 0 0 ...
  • 亲们想知道Matlab化简表达式 多项式的操作吗?下面就是小编整理的Matlab化简表达式多项式的操作步骤,赶紧来看看吧,希望能帮助到大家哦!Matlab化简表达式 多项式的操作步骤相关指令简介这儿介绍下采用公因子发简化...
  • 【考前三个月】(江苏专用)2015高考数学 高考必会题型 专题4 三角函数与平面向量 第18练 三角函数化简与求值策略
  • 二、Matlab中最基本的向量与矩阵运算知识 1、对向量的操作 1)向量的基本运算: 定义一个向量 创建一个列向量,元素与元素之间用分号(;)隔开,如 a = [2; 1; 4]; 创建一个行向量,元素与元素之间用空格(space)或者...
  • 本文主要讲述一下如何利用matlab对表达式或者多项式进行简化。...而且常常用“simple”或者“simplify”等函数都无法化简,这时我们可以使用subexpr函数进行简化。subexpr指令的语法规则:RS=subexpr(expr)...
  • 同时 ,讨论了线性相关性,为什么讨论线性相关性呢,因为,我们要在复杂的向量关系里面进行简化,去除拿下可以去除的向量,那么,我们就需要用线性相关性去判别哪些向量有关系,哪些没有,这节就是讲这个概念。...
  • 矩阵特征值和特征向量求解——特征值分解

    万次阅读 多人点赞 2017-04-27 16:48:10
    工程数学中,非常关键的一个地方,充分的理解矩阵值、矩阵向量的概念和物理意义对于理解机器学习中的,比如主成分分析算法的矩阵向量运算有很好的的帮助作用。
  • 向量是n个m维(每个向量分量的个数)的向量,若存在一组不全为0的 使得 则 是线性相关的,反之线性无关。 线性无关即等价于以下命题: 线性不相关 找不到一组不全0的 使得 全为0 几种情况: 关于单个向量 ...
  • 特征值和特征向量的意义 从定义出发,Ax=cx:A为n阶矩阵,c为特征值,x为特征向量。 矩阵A乘以x表示,对向量x进行一次转换(旋转或拉伸)(是一种线性转换),而该转换的效果为常数c乘以向量x(即只进行拉伸)。 ...
  • 从今天开始,我将开设一个机器学习数学基础的系列。主要介绍机器学习中经常用到的那些数学知识,方便大家入门。一说起数学,有人会觉得很难。...我们从向量开始说起,什么是向量?它其实就是用括号括起来的...
  • 机器学习中的向量

    2021-07-14 14:47:37
    向量 先说一个很重要的结论:机器学习中的向量是列向量。 另一个结论:用分号分隔不同的行,用逗号分隔同一行中的不同元素。 在线性代数中,列向量(Column vector)是一m×1m× 1m×1的矩阵,即矩阵由一个包含mmm...
  • 共1课时2.2.1 向量加法运算及其几… 高中数学 人教A版2003课标版 1教学目标1.能描述出向量加法的物理意义及其几何意义,并能依据几何意义作图解释向量加法运算律的合理性.2.学习向量加法的三角形法则和平行四边形...
  • 文章目录A 线性变换在不同基偶下的矩阵B 线性变换的不变子空间C 线性变换的特征值与特征向量D 线性变换的对角化 A 线性变换在不同基偶下的矩阵 基到基的过渡矩阵P与线性变换在基偶下的矩阵A的联系:共同点:它们的每...
  • 向量积的形式和表示一、内积(向量点乘)1.定义2.点乘3.点乘的几何意义4.基本性质二、外积(叉乘、向量积)1.定义2.叉乘公式3.外积的几何意义4.基本性质 今天在学习SVM算法的时候,涉及到了向量的运算,所以我在这里...
  • 特征值与特征向量 已知如下矩阵A,求解其特征值和特征向量。 首先构造特征方程 det(λE-A) 情况一: 特征值 = =-2时解方程组(-2E-A)X=0,即得: 于是得同解方程组 - + =0,解为 = - (这里 , 为自由未知量)...
  • 学习向量感受

    热门讨论 2020-11-15 20:48:11
    为了提高我们的思维能力与认知,米老师特别让我们学习数学必修四的向量这一章节。 首先我先谈谈我自己的感悟吧,以前我学习向量,只是为了做数学题,来面对考试,几乎就是老师讲什么我就听什么,根本就没有自己的...
  • matlab如何化简表达式/多项式?

    万次阅读 2015-07-27 13:07:08
    matlab如何化简表达式/多项式? | 浏览:2520 | 更新:2014-03-09 22:11 | 标签:matlab  1 2 3 4 5 6 7 分步阅读  本片经验讲述一下如何利用matlab化简...
  • SVM可以理解为:使用了支持向量的算法,支持向量机是一种基于分类边界分界的方法。以二维数据为例,如果训练数据分布在二维平面上的点,它们按照其分类聚焦在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标:通过训练,...
  • 向量在法向量所垂直的平面上的投影过程

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,739
精华内容 4,295
关键字:

向量的化简