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GM（1，1）灰色預測模型-案例長江水質綜合評價賽題第三題-matlab完整代碼附送 看到上一篇Blog在短短几天Pageviews就達到了1300多，看來大家還是比較中意建模上的筆記🤭，小白一個，也是是自己在學習上的經驗總結與教
最近需要解算六軸機器人的解析解，算法已完成，這裏記錄一下. 一、機器人模型 PUMA560： 全稱：Programmable Universal Manipulation Arm 1978年由Unimation 機器人公司的Vic
工作需求，這裏記錄一下數值插值和數值分析方面的算法，希望和大家一起進步。 曲線擬合的最小二乘定義 求一條曲線,使數據點均在離此曲線的上方或下方不遠處,所求的曲線稱爲擬合曲線, 它既能反映數據的總體分佈,又不至於出現局部較大的波動,
非線性方程求解：弦截法和拋物線法 牛頓迭代法雖然具有收斂速度快的優點，但每迭代一次都要計算函數導數， 而有些函數的導數計算十分麻煩。 弦截法和拋物線法便是爲了避免上述不便而提出的方法. 一、弦截法： 牛頓迭代公式：xk+1=xk−
樣條曲線定義： C(u)=∑i=0nNi,p(u)Pi C(u)=\sum^n_{i=0}N_{i,p}(u)P_i C(u)=i=0∑nNi,p(u)Pi 基函數的導數爲： dNi,p(u)du=Ni,p′(u)=pNi
假設有矩陣： 求該矩陣的逆： import numpy as np if __name__ == '__main__': a = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [-5, -5, 1]])
BLAS Level 3函數庫 BLAS Level 3函數庫執行矩陣與矩陣的操作. 下表列出了BLAS Level 3組及其關聯的數據類型。 BLAS Level 3 常規組及其數據類型 Routine Group 數據類型
Sparse BLAS Level 1函數庫 本章描述 Sparse BLAS Level 1, 從Intel®MKL版本2.1開始，包含在Intel®Math內核庫中的BLAS Level 1擴展。Sparse BLAS Level
本篇筆記首先回顧了矩陣的運算，並通過數的除法討論逆矩陣的引入部分，需要注意：永遠不要把矩陣放到分母上！\color{red}{永遠不要把矩陣放到分母上！}永遠不要把矩陣放到分母上！所以矩陣不存在除法的說法；然後通過矩陣的屬性討論了
本篇筆記介紹了幾種特殊矩陣，包括數量矩陣、對角型矩陣、三角型矩陣、對稱矩陣和反對稱矩陣，需要注意的是這些特殊矩陣都是方陣。其中對稱矩陣和反對稱矩陣的兩個結論比較重要，在做題時基本都會用到，需要記住。 1 數量矩陣 主對角線元素全都
行列式計算例1：化爲上三角（就硬算）計算下面行列式的值python中進行計算結果驗證例2：巧妙使用展開式求解下列行列式的 M41+M42+M43+M44M_{41}+M_{42}+M_{43}+M_{44}M41+M42+M4
這裏寫目錄標題1 範德蒙德行列式簡單證明5階行列範德蒙德展開小示例2 克萊姆法則 手動反爬蟲：原博地址 知識梳理不易，請尊重勞動成果，文章僅發佈在CSDN網站上，在其他網站看到該博文均屬於未經作者授權的惡意爬取信息 如若轉載，
n階行列式1. 回顧2. n階行列式2.1 第一種定義（按行展開）2.2 表示方式2.3 舉個例子2.4 三角行列式2.5 第二種定義（按列展開）2.6 第三種定義（隨意展開）2.7 習題舉例 手動反爬蟲：原博地址 知識梳理不易
行列式的性質1 轉置轉置特性： ((DT)T)⇒D\mathbf{((D^{T})^{T}) \Rightarrow D}((DT)T)⇒D性質（1）： DT=D\mathbf{D^{T} = D}DT=D2 行列性質性質（2）
