矩阵分析与应用1-矩阵代数基础

矩阵分析与应用1-矩阵代数基础

  • 1 矩阵的基本运算
  • 2 矩阵的初等变换
  • 3 向量空间、线性映射与Hilbert空间
  • 4 内积与范数
  • 5 随机向量
  • 6 矩阵的性能指标
  • 7 逆矩阵与伪逆矩阵
  • 8 Moore-Penrose逆矩阵
  • 9 矩阵的直和与Hadamard积
  • 10 Kronecker积与Khatri-Rao积
  • 11 向量化与矩阵化
  • 12 稀疏表示与压缩感知

1 矩阵的基本运算

物理问题的数学化,数学结果的物理化:从物理问题的数学建模出发,引出矩阵问题,对得到的矩阵分析结果尽可能给予物理解释,赋予物理含义。即物理问题->数学抽象->数学演算->形象解释
向量是矩阵的特例,标量是向量的特例,所以,满足矩阵运算的法则必然满足数量的运算
对矩阵的函数运算,可以化为幂级数的运算形式,其幂级数的运算形式和标量函数的幂级数的运算形式完全一样

2 矩阵的初等变换

3 向量空间、线性映射与Hilbert空间

4 内积与范数

5 随机向量

6 矩阵的性能指标

7 逆矩阵与伪逆矩阵

8 Moore-Penrose逆矩阵

9 矩阵的直和与Hadamard积

10 Kronecker积与Khatri-Rao积

11 向量化与矩阵化

12 稀疏表示与压缩感知

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