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
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4.1.
简介
4.1.
简介
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三角分解
满秩分解
正交三角分解
奇异值分解
有关低秩分解参见
矩阵的满秩分解和奇异值分解及QR分解, 在广义逆理论中有广泛的应用, 近年来成为求解各类最小二乘方问题和最优化问题的主要数学工具.