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矩阵可逆的前提是行列相同，上面那个矩阵是一行两列，肯定不可逆了，
具体的原因是因为矩阵不满秩，
虽然不可逆，但文章后面为了引出雅可比矩阵，所以做的一个简记1.线性拟合和牛顿迭代求根，以及牛顿迭代法的多元表达雅可比矩阵
线性拟合 我们知道函数在处的导数的定义是类似如下 也就是说在自变量趋近于的时候，函数值变化量和自变量变换量的比值 我们把极限符号去掉 ,这个约等于在越接近（注：）的时候越接近...
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MIT 线性代数 24 马尔可夫矩阵 傅里叶级数
马尔可夫矩阵 随手写一个矩阵这是一个马尔可夫矩阵马尔可夫矩阵条件 1.矩阵的每个元素都大于或等于2.矩阵的每一列的和等于(事实上矩阵的幂次对该条性质依然成立) 在上一节我们讨...
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解偶在这里其实是说通解是由两个e的lambda次方的线性组合表达的意思，且这里的lambda来自特征方程，其实也别想太复杂吧
MIT 线性代数 23 微分方程和exp(At)
微分方程 1.复习 引入的微分方程首先复习下微分方程的解法：上式可以写成 简化后 上式表明的一阶导和的二阶导呈线性关系，这样的函数我们比较熟悉的只有这种类型，又因为是关于自变...
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android cmake 交叉编译 libc++_shared.so not found的问题cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=D:\Android\Sdk\ndk\21.3.6528147\build\cmake\android.toolch...
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感谢支持😄
MIT 线性代数 23 微分方程和exp(At)
微分方程 1.复习 引入的微分方程首先复习下微分方程的解法：上式可以写成 简化后 上式表明的一阶导和的二阶导呈线性关系，这样的函数我们比较熟悉的只有这种类型，又因为是关于自变...
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看你需求吧，上面的定义是没有单位化的
MIT 线性代数 22 对角化和A的幂，差分方程的线性代数解法
一.对角化和矩阵的幂次计算 假设矩阵有个线性无关的特征向量，且特征值分别是,这些特征向量按列组成特征向量矩阵则 （称为对角特征值矩阵） 强调一遍，并不是所有的矩阵都会有n个线...
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7.BA优化中的单节点高斯牛顿方程推导以及g2o写法从世界坐标系下的坐标点到像素点的流程如上图，其中根据上面的流程可以抽象出如下信息 如上所示，我们可以定义观测流程 ,其中 指代 ,而 指代三维点 ，而 表示实际测得的特征像素...
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5.高斯-牛顿法的具体例子
求解满足如下方程的曲线 其中为待求曲线参数，为引入的高斯分布噪声，满足,假设有对关于的观测点，观测结果是,要通过这些点来推测具体的曲线参数 记第对观测点误差为,此处的函数为确...
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是啊，理解这些东西的起点比较高，就没什么人看了
MIT 线性代数 22 对角化和A的幂，差分方程的线性代数解法
一.对角化和矩阵的幂次计算 假设矩阵有个线性无关的特征向量，且特征值分别是,这些特征向量按列组成特征向量矩阵则 （称为对角特征值矩阵） 强调一遍，并不是所有的矩阵都会有n个线...
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2.牛顿迭代二阶梯度法求多元非线性函数的极小值，以及Hessian矩阵牛顿迭代求最小值有点区别于求牛顿迭代求根先复习一下 牛顿迭代求根 是如下表达式 因为是求根，那么函数和轴相交的地方就是解所在的位置，所以一般要稍作变形以构造 于是 因为是依次...
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1.线性拟合和牛顿迭代求根，以及牛顿迭代法的多元表达雅可比矩阵
线性拟合 我们知道函数在处的导数的定义是类似如下 也就是说在自变量趋近于的时候，函数值变化量和自变量变换量的比值 我们把极限符号去掉 ,这个约等于在越接近（注：）的时候越接近...