A tutorial on Artificial Intelligence
0.1
引言
第一卷 数学基础
引言
概念解析
几何学
数论
高等数学
矩阵论
1. 线性空间与线性变换
2. 范数理论及应用
3. 矩阵分析及应用
4. 矩阵分解
4.1. 简介
4.2. 三角分解
4.3. 满秩分解
4.4. 正交三角分解
4.5. 奇异值分解
5. 特征值估计
6. 广义逆矩阵
7. 杂项
8. 名词术语
概率与统计
随机过程
拓扑学
泛函分析
模糊数学
优化理论
名词术语
第二卷 经典物理
第三卷 现代物理学
第四卷 计算机学
第五卷 信号处理
第六卷 人工智能
第七卷 雷达信号处理
第八卷 医学信号处理
第九卷 天文学
第十卷 应用实践
第十一卷 补充内容
名词术语
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第一卷 数学基础
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矩阵论
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4.
矩阵分解
4.
矩阵分解
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4.1. 简介
4.2. 三角分解
4.2.1. 引言
4.2.2. 高斯消元过程
一般消元过程
主元素选取
4.2.3. 变元求解
4.2.4. LU分解与LDU分解
概念与性质
计算方法
高斯消元法
变元求解法
代码实现
4.2.5. 其它三角分解
Crout 分解
求解方法
Doolittle 分解
求解方法
Cholesky 分解
求解方法
代码实现
4.3. 满秩分解
4.3.1. 什么是满秩分解
4.3.2. 求解方法
初等行变换法
4.4. 正交三角分解
4.4.1. 什么是正交三角分解
4.4.2. 求解方法
Schmidt 正交化方法
Givens 变换方法
Householder 变换方法
代码实现
4.5. 奇异值分解
4.5.1. 概念
矩阵的奇异值
奇异值分解
4.5.2. 求解方法
实例
代码实现
4.5.3. 奇异值分解应用
SVD与谱分解