rnr

线性代数笔记十——四个基本子空间

个基本子空间由以下组成：列空间：C(A)C(A)C(A)在RmmR^mmRmm维空间零空间：N(A)N(A)N(A)在RnnR^nnRnn维空间行空间：C(AT)AC(A^T)AC(AT)A的行的所有组合，在RnR

技术小坤·2025-03-02 10:09

机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现

一般形式对于给定的n维空间RnR^

Leo蓝色·2024-02-03 07:14

最优化理论与方法复习（6）---凸集和凸函数

文章目录1.凸集1.1定义1.2例题2.凸函数2.1判断方式2.2例题1.凸集1.1定义设SSS为nnn维欧式空间RnR^nRn一个集合，对于任意的X(1)X^{(1)}X(1)，X(2)∈SX^{(

冒冒菜菜·2024-01-20 21:30

强化学习（二）多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”——2

dfrac{R_1+R_2+\cdots+R_{n-1}}{n-1}Qn≐n−1R1+R2+⋯+Rn−1很明显，随着时间的推移，内存和计算的需求逐渐增长，为此设计增量算法，已知QnQ_nQn和第nnn次的奖励RnR_nRn

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

【最优化方法】对称矩阵的对角化

文章目录正交化方法示例矩阵正交化正交化方法设RnR^nRn中线性无关组a1,a2,a3,…,ana_1,a_2,a_3,\dots,a_na1,a2,a3,…,an，令β1=α1β2=α2−[α2β1]

撕得失败的标签·2024-01-07 20:01

数据结构——排序

排序定义:输入：n个记录R1,R2,...,RnR_1,R_2,...,R_nR1,R2,...,Rn，对应的关键字为k1,k2,...,knk_1,k_2,...,k_nk1,k2,...,kn输出：

星夜夏空99·2024-01-02 03:24

正交基概念

求正交向量组中的系数考虑nnn个任意两个向量之间相互正交的nnn维向量a⃗\vecaa，则其构成一个nnn维的欧几里得空间RnR^nRn，为其中的每一个向量赋予一个常数系数ccc，则空间中的任意向量vvv

Qutter·2023-12-14 18:53

【每周一张专辑】R n R

是两个我比较喜欢的RichardElliot（之前有介绍过）和RickBraun，这个就是专辑「RnR」的一个原因（因为两个乐手的名字里面都是以R开头的）。

音乐大师J·2023-11-03 06:45

机器学习--梯度下降法

假设f(x)f(x)f(x)是RnR^nRn上具有一阶连续偏导数的函数。要求解的无约束最优

Anonymous&·2023-11-02 22:31

【立体视觉（四）】之极线校正与双目视觉

【立体视觉（四）】之极线校正与双目视觉一、极线校正一）Fusiello校正法1.转换矩阵计算1）计算旋转矩阵RnR_nRn2）计算内参矩阵KnK_nKn3）计算转换矩阵TTT2.核线影像生成二、双目视觉此为个人学习笔记

WoooChi·2023-10-07 04:22

【CMU15-445 Part-15】Query Planning & Optimization II

Part15-QueryPlanning&OptimizationIISelectionStatistics维护每张表中的基本主要信息也就是tuple数量NRN_RNR以及每个属性中不同值的数量V(A,

Tcoder-l3est·2023-10-07 00:48

机器人中的数值优化（十）——线性共轭梯度法

等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例十二、线性共轭梯度法 1、基础知识（1）设G是n×n对称正定矩阵.若RnR

慕羽★·2023-09-05 09:28

第七章，相似矩阵及其应用，1-线性变换与相似矩阵

第七章，相似矩阵及其应用，1-线性变换与相似矩阵相似矩阵定义定义推广理解性质对角阵玩转线性代数(34)线性变换与相似矩阵的笔记，相关证明以及例子见原文相似矩阵定义以n维向量空间RnR^nRn为例，设L为

Wilson-mz·2023-08-27 22:28

拉东（Radon）变换

拉东变换RnR^nRn上实值函数的拉东变换定义为n－1n－1n－1维超平面上的积分值，它是由拉东引入的．拉东变换与从函数在空间RnR^nRn的所有超平面上计算的积分值去还原该函数的问题直接相联系(即拉东变换反演问题

飞大圣·2023-08-04 03:25

点云地面滤波--patchwork++

文章目录1前言2反射噪声去除RNR3区域垂直平面拟合(R-VPF)4自适应地面似然估计(A-GLE)5时序地面恢复TGR总结1前言patchwork++是在patchwork的基础上进行改进的，主要有2

xinxiangwangzhi_·2023-07-30 23:28

机器学习-线性代数-逆映射与向量空间

逆映射与向量空间文章目录逆映射与向量空间一、逆映射1.矮胖矩阵映射不可逆2.高瘦矩阵映射不可逆3.方阵逆映射的存在条件二、向量空间及其子空间1.向量空间1)最常见的向量空间：RnR^nRn2)向量空间的一般性定义

yoke菜籽·2023-06-17 09:55

最小二乘法（Least Squares）

定义：如果m×nm\timesnm×n的矩阵AAA和向量bbb属于RmR^mRm，则Ax=bAx=bAx=b的最小二乘解（LeastSquaresSolutions）是RnR^nRn中的x^\hat{x

peastarrt·2023-01-24 11:46

泛函分析中的向量空间

一、向量空间背景(1)具有如下点内积或标量内积的实数域RRR上的欧式空间RNR^NRN：⟨u,v⟩=uTv=u0v0+u1v1+⋯+uN−1vN−1=∑i=0N−1uivi\langle\boldsymbol

WHS-_-2022·2023-01-15 07:21

欧几里得空间

首先欧几里得空间，是是空间，所以它的符号是RnR^nRn,比如三维空间符号就是R3R^3R3，对应的复空间的符号是CnC^nCn,但是本文不讲复空间。1欧几里得范数

醒过来摸鱼·2023-01-14 10:24

线性代数之——四个基本子空间

1.四个基本子空间行空间C(AT)C(A^T)C(AT)，一个RnR^nRn的子空间，由所有行的线性组合构成，维数为rrr列空间C(A)C(A)C(A)，一个RmR^mRm的子空间，由所有列的线性组合构成

seniusen·2023-01-03 09:34

线性回归（Linear Regression）中的数学推导--到损失函数求导

1.假设条件x1,x2,…,xN,xi∈Rnx_1,x_2,\ldots,x_N,x_i\inR^nx1,x2,…,xN,xi∈Rn（x为样本，RnR^nRn表示样本的维度为n，此小n是一个方程中未知数的个数的

peastarrt·2022-12-23 07:53

白文超·2022-12-19 09:20

矩阵论-范数理论及其应用

2.1向量范数及其性质–>开篇向量空间RnR^nRn中的向量序列{x(k)}\

小陈同学-陈百万·2022-12-19 08:18

线性代数笔记【矩阵与向量】

分量为复数的向量是复向量；分量全为零的向量称为零向量，记作0，需要指明分量个数时记作0nn元向量可以写成行向量或列向量的形式，二者相差一次转置运算，记为aT≠aa^T\neqaaT=a所有n元实向量的集合记作RnR

内鬼·2022-11-27 11:56

线性代数学习笔记——n维向量

n维向量的概念及其线性运算n维向量的概念含有n个分量，且只有一行或只有一列的矩阵称为n维向量n维实列(或行)向量全体所构成的集合记为RnR^nRnn维向量的线性运算对于列向量α=(a1a2⋮an),β=

_V.O.N_·2022-11-26 21:23

Patchwork++论文阅读——基于3D点云的快速鲁棒地面分割算法

泽渊20·2022-11-25 11:28

基于householder变换的QR分解

存在性：唯一性：householder变换考虑一个位于RnR^nRn空间的超平面，以向量

SLAM||DUNK·2022-11-24 13:02

随机抽样之CDF逆变换法（未完待续）

导航CDF逆变换法产生随机变量（一元）CDF逆变换法产生随机向量（多元）CDF可以推广到多元场合下生成随机向量，即生成RnR^nRn上的随机向量。

贪玩懒悦·2022-02-26 07:52

统计学习方法第2章感知机

模型定义2.1（感知机）：假设输入空间是RnR^nRn，输出空间是{−1,+1}\{-1,+1\}{−1,+1}，从输入空间到输出空间的函数f(x)f(x)f(x)f(x)=sign(w⃗⋅x

NelsonCheung·2021-03-01 12:59

s调irs

一个发射机TA，两个IRS，NRN_RNR个接收机RA。每个IRS有一个或多个反射面RS，每个反射面（RS）有多个原件。

qq_42026716·2020-09-17 02:43

ADMM算法求解二次项目标函数+l1正则项问题

min⁡xf(x)+λ∣∣x∣∣1⋅⋅⋅⋅⋅⋅（1）\min_xf(x)+\lambda||x||_1······（1）xminf(x)+λ∣∣x∣∣1⋅⋅⋅⋅⋅⋅（1）其中，f(x)为二次项函数，λ＞0，x是RnR

Jensen_Q·2020-09-12 05:05

深入浅出最优化(7) 罚函数法

在无约束最优化问题中，我们默认了可行域为RnR^nRn，然而在约束最优化问题中，我们需要为可行域做出一些限制，因此衍生出了一些与无约束最优化问题不同的、独有的性质。

HarmoniaLeo·2020-09-11 23:47

强化学习-Policy Gradients

策略网络不只是使用当前的reward作为期望收益，而是使用discountedfuturereward，即把未来奖励乘上衰减系数γ，γ为略小于1的数，期望收益为r=r1+γr2+γ2r3+⋯+γn−1rnr

winycg·2020-08-25 00:55

【搜索与回溯算法】有重复元素的排列问题

题目友链题目描述设R=r1,r2,…,rnR={r1,r2,…,rn}R=r1,r2,…,rn是要进行排列的n个小写字母。其中r1,r2,…,rnr1,r2,…,rnr1,r2,…,rn可能相同。

Fa木兰der~Li·2020-08-23 08:29

排列组合问题~有重复元素的排列问题(perm)——【S神】苏嘉亿

Description设R=R=R={r1,r2,…,rnr_1,r_2,…,r_nr1,r2,…,rn}是要进行排列的nnn个元素。

Walter~Harwalk·2020-08-23 04:07

【机器学习笔记33】小波变换

【参考资料】【1】《小波与傅里叶分析基础》【2】http://www.pybytes.com/pywavelets/一、内积空间内积空间定义(这里RnR^nRn空间和CnC^nCn空间是类似的):一个在复矢量空间

FredricXU·2020-08-22 12:14

确定性有限自动机

表示开始状态F⊆QF⊆Q是accept状态集既然有了以上定义，接下来定义一个DFAMMaccepts字符串ww,其中：w=w1w2...wn,wi∈∑w=w1w2...wn,wi∈∑,r0,r1,...,rnr0

persuez·2020-08-21 21:56

【机器学习】LP距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离

设特征空间χ\chiχ是nnn维实数向量空间RnR^nRn，xi,xj∈χ{x_i},{x_j}\in\chixi,xj∈χ，xi=(xi(1),xi(2),⋯ ,xi(n))Tx_

齐在·2020-08-19 02:24

P5 几种重要的凸集

P5几种重要的凸集几种重要的凸集空间超平面与半空间球和椭球几种重要的凸集空间RnR^nRn维空间，既是仿射集、凸集、凸锥。RnR^nRn维空间的子空间RnR^nRn维的子空间，既是仿射集、凸集、凸锥。

无知书童·2020-08-18 00:20

数值分析--第二章--范数

向量范数定义假设∣∣⋅∣∣||\cdot||∣∣⋅∣∣为向量空间RnR^nRn的实值函数，且满足以下三个条件：非负性：对于任何向量x∈Rnx\inR^nx∈Rn，∣∣x∣∣≥0||x||\ge0∣∣x∣

城市背后·2020-08-17 13:54

sed 和正则表达式

.*/\1/p'简单解释一下这条sed1、参数rnr是为了让sed支持扩展正则也就是ERE（还有BRE、PRE这些不同的流派对于正则里元字符的表达方式都有不同，楼主可以自己Google就不在这里解释了）

kinbo88·2020-08-11 21:52

Nakagami-m 信道

Nakagami-m的表达式我们遵照参考文献[1]的说法1，假设接收信号表示如下：rn=gnsn+wnr_n=g_ns_n+w_nrn=gnsn+wn其中rnr_nrn表示接收信号，gng_ngn表示信道增益

M1ddle·2020-08-08 12:12

详解SVM系列（二）：拉格朗日对偶性

原始问题：假设f(x),Ci(x),hj(x)f(x),C_i(x),h_j(x)f(x),Ci(x),hj(x)是定义在RnR^nRn上的连续可微函数，考虑约束最优化问题：minf(x)，x∈Rnminf

qq_16608563·2020-08-03 21:43

凸优化学习笔记 4：Convex Function

个人博客Glooow，欢迎各位大驾光临文章目录1.凸函数1.1凸函数定义1.2常见凸函数1.2.1RRR1.2.2RnR^nRn1.2.3Rm×nR^{m\timesn}Rm×n2.凸函数判定2.1“降维打击

Bonennult·2020-08-03 11:25

【排序算法】快速排序

快速排序和归并排序一样，都是应用了分治法的排序算法一.算法思想划分：选定一个记录作为轴值，以轴值为基准将整个序列划分为两个子序列r1r_1r1…ri−1r_{i-1}ri−1和ri+1r_{i+1}ri+1…rnr_nrn

Jonson_Hao·2020-08-02 20:49

【排序算法】归并排序

归并排序是应用分治法的一个完美例子，归并排序按照记录在序列中的位置对序列进行划分一.算法思想划分：将待排序序列r1r_1r1，r2r_2r2，…，rnr_nrn划分为两个长度相等的两个子序列r1r_1r1