JavaShuo
欄目
標籤
MIT 線性代數 Linear Algebra 23: 特徵值的應用(矩陣的指數函數,解微分方程)
時間 2021-01-11
標籤
Linear Algebra
欄目
應用數學
简体版
原文
原文鏈接
上一講我們主要講了差分方程 (difference equation) 和矩陣的冪 (powers of matrix) 之間的聯繫。主要的 insight 是把差分方程的每次遞歸, i.e., 從 { a k , a k − 1 , . . . } \{a_k,~a_{k-1},~...\} {ak, ak−1, ...} 到 a k + 1 a_{k+1} ak+1, 表示成一種
>>阅读原文<<
相關文章
1.
【Linear Algebra 線性代數】3、矩陣的乘法和逆矩陣
2.
MIT 線性代數 Linear Algebra 30:線性變換和其矩陣形式
3.
【Linear Algebra】線性代數
4.
MIT 線性代數 Linear Algebra 8: Ax=b 非齊次線性方程組的解
5.
Linear Algebra(MIT)
6.
MIT線性代數1806(30) 矩陣奇異值分解SVD
7.
特徵值篇(番外篇)——矩陣特徵值幾何重數和代數重數
8.
MIT線性代數Linear Algebra公開課筆記 第四章 矩陣的LU分解(lecture 4 Factorization into A = LU)
9.
MIT 線性代數 Linear Algebra 32:左逆,右逆,僞逆
10.
MIT 線性代數 Linear Algebra 26:復矩陣,傅里葉矩陣, 快速傅里葉變換 FFT
更多相關文章...
•
Scala Trait(特徵)
-
Scala教程
•
R 矩陣
-
R 語言教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
指數函數
代數函數
線性函數
線性代數
指數函數+對數函數
數學函數
對數函數
函數值
特殊函數
數學:線性代數
應用數學
PHP 7 新特性
NoSQL教程
MySQL教程
應用
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
【Linear Algebra 線性代數】3、矩陣的乘法和逆矩陣
2.
MIT 線性代數 Linear Algebra 30:線性變換和其矩陣形式
3.
【Linear Algebra】線性代數
4.
MIT 線性代數 Linear Algebra 8: Ax=b 非齊次線性方程組的解
5.
Linear Algebra(MIT)
6.
MIT線性代數1806(30) 矩陣奇異值分解SVD
7.
特徵值篇(番外篇)——矩陣特徵值幾何重數和代數重數
8.
MIT線性代數Linear Algebra公開課筆記 第四章 矩陣的LU分解(lecture 4 Factorization into A = LU)
9.
MIT 線性代數 Linear Algebra 32:左逆,右逆,僞逆
10.
MIT 線性代數 Linear Algebra 26:復矩陣,傅里葉矩陣, 快速傅里葉變換 FFT
>>更多相關文章<<