线性代数是数学的核心体，研究这些空间之间的向量空间和线性映射。主要主题包括：矩阵，向量，线性方程的同时系统，对角线形式，特征值，特征向量，投影，点，线，平面，超平面，旋转和反射。
目前我正在使用下面的代码拍摄图像，其中每列像素代表现实世界中的不同宽度（mm）。想象一个标签缠绕在瓶子上。我的输入图像是...
我有 2 条具有偏移和缩放比例的曲线，我想知道。 现在找到一个没有偏移量的因子并不难，因为求解 Curve1*a = Curve2 并不难。 还有偏移量，
对于 C++ 光线追踪项目，我有一个 3D 对象，它由一个方程描述。这个对象可以被一个 4x4 矩阵 M 变换（它本身可以是一个旋转/平移/缩放矩阵，或者一个
我正在尝试编写尽可能干净高效的表达式，以解决以下问题。我有一组 [[v11,...,v1n],...,[vm1,...,vmn]] 向量（存储为 (m,n,a) 数组）...
我们如何用 Julia 语言对实矩阵和反对称矩阵执行真正的 schur 分解（Youla 分解）？
我想将一个实数和反对称矩阵转换为分块对角线形式。请问julia有没有函数可以实现？
我想创建一个矩阵，其中包含来自我拥有的一系列 ODE 的参数。我有 5 个 ODE，它们的所有参数必须按特定顺序出现在这个矩阵中 但是我找不到...
我正在寻找一种方法来获得线性方程组的最小非负解，但接受 inf 作为解，例如： x=0 y=1 z=1+z 在这种情况下，我需要解决方案...
我需要编写一个没有任何循环的 Python 代码，对于给定的正则上三角矩阵 R ∈ Rn×n（即 rij = 0 for j > i and rii ̸= 0）和给定的 c ∈ Rn 求解线性系统 Rx = c
是否有任何方法可以从计算的角度简化 $ADA^T$，其中 $D$ 是对角矩阵？
设 $A$ 是一个 $m imes n$ 矩阵，不一定是对称的，$D$ 是一个对角线 $n imes n$ 矩阵。在我的问题中，$m < n$ but both $m$ and $n$ have the potential to be quite large, so the
我们有四个相同维度（m * n * p）的矩阵A，B，C，D。我们需要找到系数 x1、x2、x3，以便我们： 最小化 (D - x1 * A - x2 * B - x3 * C)**2 鉴于 x1 + x2 + x3 = 1 和...
计算 3D 矩阵中的所有非零元素，但对于维度 2 中的每个平面
我想执行与此功能相同的操作，但在内存中，我真的不知道该怎么做。 操作：输入是由叠加图像组成的扫描结果......
新的 Julia 用户在这里。据我了解，如果 A 和 b 是矩阵和向量，那么 Julia 运算 A 将 如果 A 是单数，则引发异常， 如果 A 是方阵和逆矩阵，则执行直接求解...
n_features > n_data 然后完美的线性模型声明从介绍到机器学习
这里已经回答了这个问题 但并不令我满意。 在“机器学习入门”一书中，作者说只要你拥有的特征多于数据集中的点，...
假设我有以下矩阵形式的方程组，如何获得预期的输出？ 示例 1： #2x+2y+2z #0x+0y+1z 垫1<- matrix(c(2, 2, 2, 0, 0, 1), 2, byrow = TRUE) #want to ...
我正在使用 OpenGL 和 Rust 制作空战游戏。目前我被困在导弹制导系统上。 思路如下： 导弹在玩家的位置生成，并有玩家的
如何转换以下矩阵 矩阵(c(5,3,1,0,3,1,0,0,1),ncol=3,byrow = T) [,1] [,2] [,3] [1,] 5 3 1 [2,] 0 3 1 [3,] 0 0 1 进入 矩阵(c(5,-4,3,-2,0,1),ncol=2,
我尝试求解 1d 不稳定热方程 dT/dt = d^2/dx^2 T(x,t=0) = sin(pi*x) 初始条件和 T(x=0,t)= T (x=1,t) = 0 边界条件，用 crank-nicolson 方案和 thomas 算法，我是
我正在尝试使用 R 计算某些树的最大可能性。我已经手工完成了这项工作，现在我想使用 R 中的包来测试它们。 我想计算可能性...
使用 QR 算法，我试图用标量 B 为 N*N 大小的矩阵获取 A**B N=2, B=5, A = [[1,2][3,4]] 我得到了正确的 Q、R 矩阵和特征值，但得到了奇怪的特征向量 实施...
Python：np.linalg.eigvalsh 返回负特征值
我有一个 7x7 协方差矩阵（表示为一个 numpy 数组）。 t = np.array( [ [1.4, 0.3, 0.4, 0.8, 0.4, 0.9, 0.3], [0.3, 1.3, 0.4, 2.3, 0.4, 2.4, 0.4], [0.4, 0.4, 1.3,...