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正交矩阵是矩阵中一个非常重要的概念，在特征值分解、奇异值分解等领域都有应用（可参见AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4） 1. 定义 2. 性质 证： 得证 2.2. 若A是正交矩阵，则A的各列都是单位向量，且两两正交。
@[toc] 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题，小数太多手算又算不过来，写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B，计算矩阵A与B相乘之后的结果C。 A的列数必须等于B的行数 用矩阵A的第i行的值分别乘以矩阵B的第J列，然后将结果相加，就得到C[i][j]。
⒈对称矩阵 矩阵中的元素满足 aij=aji 1≤i,j≤n ⒉三角矩阵 上（下）三角矩阵指矩阵的下（上）三角（不包括对角线）中的元素均为常数c或0的n阶矩阵。
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设A和B是2个nXn矩阵， 它们的乘积AB同样是一个nXn矩阵。
% 矩阵转置 transposed_A = matrix_A'; 矩阵与向量的乘法 矩阵乘法是线性代数中的重要运算。在MATLAB中，矩阵乘法使用 * 进行，要求前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。
#include "stdio.h"#define MAX 255 void CMatrixMul(ar,ai,br,bi,m,n,k,cr,ci) /*复矩阵相乘*/int m,n,k; /*m是矩阵A的行数，n是矩阵B的行数，k是矩阵B
#include "stdio.h"#define MAX 255 void CMatrixMul(ar,ai,br,bi,m,n,k,cr,ci) /*复矩阵相乘*/int m,n,k; /*m是矩阵A的行数，n是矩阵B的行数，k是矩阵B
介绍：在线性代数中，三对角矩阵是矩阵的一种，它“几乎”是一个对角矩阵。
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如果两个参数都是二维的，则返回矩阵矩阵乘积。
A[i,l]+A[k,j] 那么，此矩阵A为Monge矩阵。
5、把m*n矩阵的行列互换之后得到的矩阵，称为的转置矩阵性质对于矩阵A, B和标量c转置有下列性质:转置是自身逆运算。转置是从m × n矩阵的向量空间到所有n × m矩阵的向量空间的线性映射。注意因子反转的次序。
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。因此我们需要其他的一些求导方法。
（column）和第二个矩阵的行数（row）相同 np.dot(a,b) array([[ 70, 80, 90], [158, 184, 210]]) np.dot(b,a) ----------------------------------------
在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。
重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。 如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。
矩阵和特征向量是线性代数中的两个核心概念，它们之间有着密切的关系。以下是关于矩阵和特征向量的详细解释： 矩阵的定义 矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，通常用大写字母表示，如A、B等。矩阵中的每个数称为矩阵的元素或元。
1、矩阵是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象，如何存储矩阵的元，从而使矩阵的各种算法能有效地进行。2、通常，用高级语言编制程序时，都是用二维数组来存储矩阵元。3、有时为了节省存储空间，可以对这类矩阵进行压缩存储。
MatExpr Mat::t() const;5.求逆矩阵MatExpr Mat::inv(int method=DECOMP_LU) const;6.逗号式分隔创建矩阵常用于自定义卷积核template<typename _Tp> inline Mat_<_Tp>::Mat_(int
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