矩阵

编程精品教材：MATLAB程序设计与应用（第3版） 课后答案 刘卫国版 课后习题答案解析 MATLAB程序设计与应用 第3版 高等教育出版社版 第二章 课后题全部讲解 目 录 前辅文 基础篇 课后习题答案 解析 第1章 MATLAB 系统环境 课后习题答案 解析 1.1 MATLAB 概貌 1.1.1 MATLAB 的发展 1.1.2 MATLAB 的主要功能 1.2 MATLAB 系统环境的准备 1.2.1 MATLAB 系统的安装 1.2.2 MATLAB 系统的启动与退出 1.3 MATLAB 操作界面 1.3.1 MATLAB 操作界面的组成 1.3.2 MATLAB 的搜索路径 1.4 MATLAB 基本操作 1.4.1 交互式命令操作 1.4.2 MATLAB 功能演示 1.4.3 MATLAB 帮助系统 习题1 第2章 MATLAB 数据及其运算 课后习题答案 解析 2.1 MATLAB 数值数据 2.1.1 数值数据类型的分类 2.1.2 数据的输出格式 2.2 MATLAB 矩阵的表示 2.2.1 矩阵的建立 2.2.2 冒号表达式 2.2.3 矩阵元素的引用 2.3 变量及其操作 2.3.1 变量与赋值语句 2.3.2 预定义变量 2.3.3 变量的管理 2.4 MATLAB 常用内部函数 2.4.1 常用数学函数 2.4.2 矩阵的超越函数 2.5

之前的帖子已经详细说了如何实现弹窗，但是还有一种气泡确认框也是案例中经常会使用到的，今天在这里做一下补充。气泡确认框是目标对象的操作需要用户进一步的确认时，在目标对象附近弹出浮层提示，询问用户。和之前弹窗帖子中 confirm 弹窗的全屏居中模态对话框相比，交互形式更轻量。 1.组件结构 Demo中循环创建的列一共有三个组成部分，图片组件，删除按钮组件和一个绝对定位容器。 与弹窗采用横幅组件不同，气泡确认框是用绝对定位容器来实现的。这是由于横幅的布局属性只能选择在案例中的大致位置，虽然也可以通过水平偏移和垂直偏移进行微调，但很明显在需要满足“目标对象附近弹出”这个特性要求下，横幅并不合适。 这里再提及一下绝对定位容器的特点，绝对定位容器内组件的位置只与它在绝对定位容器下的的坐标有关（绝对定位容器的左上角是(0,0)），所以我们可以不受行列的束缚，把行1拖到我们觉得合适的地方。当然，本文讲的是气泡确认框，所以我们就把行1放在按钮Delete旁边好了。（这里给绝对定位容器设置一个大小和背景颜色方便观察。黑色的小块就是绝对定位容器） 2.逻辑结构 气泡确认框在逻辑结构上与弹窗是基本一样的，例如demo中，点击Delete按钮，气泡确认框显示。点击cancel按钮则气泡确认框重新隐藏，操作取消。点击气泡确认框中的Delete按钮则从二维数组中删除当前组件对应的那一行数据

描述 给定一个n n的矩阵（3 <= n <= 100，元素的值都是非负整数）。通过(n-1)次实施下述过程，可把这个矩阵转换成一个1 1的矩阵。每次的过程如下： 首先对矩阵进行行归零：即对每一行上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该行上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一行上至少有一个元素的值为0。 接着对矩阵进行列归零：即对每一列上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该列上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一列上至少有一个元素的值为0。 然后对矩阵进行消减：即把n n矩阵的第二行和第二列删除，使之转换为一个(n-1) (n-1)的矩阵。 下一次过程，对生成的(n-1) (n-1)矩阵实施上述过程。显然，经过(n-1)次上述过程， n n的矩阵会被转换为一个1*1的矩阵。 请求出每次消减前位于第二行第二列的元素的值。 输入 第一行是一个整数n。 接下来n行，每行有n个正整数，描述了整个矩阵。相邻两个整数间用单个空格分隔。 输出 输出为n行，每行上的整数为对应矩阵归零消减过程中，每次消减前位于第二行第二列的元素的值。 样例输入 3 1 2 3 2 3 4 3 4 5 样例输出 3 0 0 分析题目（解题时的误区）： 首先 （重点易搞混） ：要清楚输出的结果指的是哪个位置以及什么时候的 （指的是消减前，要注意的是不要理解为是删除矩阵的第二行和第二列前

文章目录 编程基础 1. 测试向量 2. 向下取整 3. 向上取整 4. 求极差 5. 符号函数 6. 魔法函数 7. rand() 函数 Tip 1. 计算结果溢出 2. MATLAB 中的 `M` 文件： 3. 矩阵点乘 4. 删除变量 5. `MATLAB 默认的数据类型为 double` 6. `不同整数类型之间不允许运算` 7. 匿名变量 8. 左除与右除 常用数据结构 —— 字符串 1. 字符串的生成 2. 字符串矩阵的生成 3. 从字符串矩阵中提取字符串 4. 字符串的执行（有疑问） 常用数据结构 —— 单元数组 常用数据结构 —— 结构体 多项式应用 1. 多项式的表示 2. 多项式的四则运算 3. 多项式的其他运算 3.1 多项式求根 roots 3.2 多项式求值 polyval 3.3 多项式求导 编程基础 1. 测试向量 2. 向下取整 比如：4.4 向下取整结果为 4 3. 向上取整 比如：4.4 向上取整结果为 5 4. 求极差 5. 符号函数 6. 魔法函数 7. rand() 函数 Tip 1. 计算结果溢出 2. MATLAB 中的 M 文件： 脚本文件 函数文件 脚本文件中的变量都为 全局变量 ，函数文件中的变量为 局部变量 3. 矩阵点乘 4. 删除变量 clear x 5. MATLAB 默认的数据类型为 double 6.

资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 　　有一个n个结点m条边的有向图，请输出他的关联矩阵。 输入格式 　　第一行两个整数n、m，表示图中结点和边的数目。n<=100,m<=1000。 　　接下来m行，每行两个整数a、b，表示图中有(a,b)边。 　　注意图中可能含有重边，但不会有自环。 输出格式 　　输出该图的关联矩阵，注意请勿改变边和结点的顺序。 样例输入 5 9 1 2 3 1 1 5 2 5 2 3 2 3 3 2 4 3 5 4 样例输出 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 1 1 1 -1 0 0 0 1 0 0 -1 -1 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 -1 -1 0 0 0 0 1 import java . util . Scanner ; public class ALGO48 { public static void main ( String [ ] args ) { Scanner sc = new Scanner ( System . in ) ; int n = sc . nextInt ( ) ; int m = sc . nextInt ( ) ; int [ ] [ ] data = new int [ m + 1 ] [ 2 ] ; for ( int i = 1 ; i

Matlab(9)——矩阵变换 文章目录 Matlab(9)——矩阵变换 一、对角阵 1.提取矩阵对角线上的元素 2.构造对角矩阵 3.应用 二、三角阵 1.上三角矩阵 2.下三角矩阵 三、矩阵的转置 四、矩阵的旋转 五、矩阵的翻转 六、矩阵的逆矩阵 一、对角阵 1.提取矩阵对角线上的元素 diag(A)：提取矩阵A对角线上的元素，形成一个列向量 diag(A,k)： 提取A 的第 k 条对角线上元素的列向量。k=0 表示主对角线，k>0 位于主对角线上方，k<0 位于主对角线下方。 2.构造对角矩阵 diag(v) ：以向量v为主对角线元素建立对角矩阵 D = diag(v,k) ：将向量 v 的元素放置在第 k 条对角线上。k=0 表示主对角线，k>0位于主对角线上方，k<0 位于主对角线下方。 3.应用 现有一n阶方阵A （1）要将A第一行元素乘r1，第二行元素乘r2，…，第n行元素乘以rn 可以建立对角矩阵：B=diag(r1,r2,…rn)，再B*A （2）要将A第一列元素乘c1，第二行元素乘c2，…，第n行元素乘以cn 可以建立对角矩阵：B=diag(c1,c2,…cn)，再A*B 二、三角阵 1.上三角矩阵 triu(A)：返回矩阵 A 的上三角部分。 triu(A,k)：返回位于 A 的第 k 条对角线上以及该对角线上方的元素。(k可以为负) 2.下三角矩阵

目录 前言 问题重述 方法 正规方程 线性方程组 问题所在 解决问题 一维投影 二维投影 奇怪的事情 经典的证明 写在最后 前言 几次接触机器学习的第一部分（像我背单词只记得abandoned一样），都会被线性模型中直接求解的这个正规方程（Normal Equation）搞得一头雾水，梯度下降还好理解些，但这个正规方程是真的一点头绪没有，西瓜书的周老师和统计学习方法的李老师都是传统的“抽象大师”，愚笨的我完全看不懂啊，在网上找到的博客也都是直接矩阵求导得到的，知其然不知其所以然。直到有一天突然遇到一个奇怪的老教师，仅仅用了不到一个小时就给我讲明白了，特来记录一下，也借此感谢这位奇怪但不失幽默的大师。 问题重述 我们有必要再回顾一下线性模型是解决什么问题： 问题的大意就是：如果给定某些确定的点，能否找到一个确定的线（hypothesis），把点连起来，使得这条线能过经过尽可能多的点。（以机器学习目标的角度来看，就是能否找到一个假设可以有更好的泛化性，对未知的x能预测出较为准确的y） 方法 当然，我们熟悉的就是最小二乘法，指定loss函数，然后使用梯度下降的方法，一次次更新参数，这个方法在吴恩达老师的视频里讲述的非常形象，这里不在赘述，主要想说一说另一种比较简单粗暴的“正规方程”做法。 这里我想先把正规方程放在这里，让大家有个印象，然后我们一步一步把它推出来： Θ = ( X T X

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定一个5*5的矩阵，每行只有一个最大值，每列只有一个最小值，寻找这个矩阵的鞍点。 鞍点指的是矩阵中的一个元素，它是所在行的最大值，并且是所在列的最小值。 例如：在下面的例子中（第4行第1列的元素就是鞍点，值为8 ）。 11 3 5 6 9 12 4 7 8 10 10 5 6 9 11 8 6 4 7 2 15 10 11 20 25 输入 输入包含一个5行5列的矩阵 输出 如果存在鞍点，输出鞍点所在的行、列及其值，如果不存在，输出"not found" 样例输入 11 3 5 6 9 12 4 7 8 10 10 5 6 9 11 8 6 4 7 2 15 10 11 20 25 样例输出 4 1 8 # include <stdio.h> # define num 5 int main ( ) { int arr [ num ] [ num ] ; int index [ 5 ] ; // 记录每行最大的索引 索引代表行号 数值代表列号 int i , j , max , min , state , l ; for ( i = 0 ; i < num ; i ++ ) for ( j = 0 ; j < num ; j ++ ) scanf ( "%d" , arr [ i ] + j ) ; for ( i =

@[TOC]机器学习（吴恩达） 第3章 线性代数复习（选修） (这一节是很基础的线性代数) 3-1 矩阵和向量 矩阵：是指由数字组成的矩形阵列，并写在方括号内。 (1) 矩阵中某个元素的表达 向量：是只有一列的矩阵。 3-2 加法和标量乘法 加减法 标量乘法 3-3 矩阵向量乘法 3-4 矩阵乘法 3-5 矩阵乘法特征 不服从交换律。 服从结合律。 单位矩阵 3-6 逆和转置 逆矩阵 转置 （持续更新中…） 来源： CSDN 作者： qq_37034291 链接： https://blog.csdn.net/qq_37034291/article/details/104905198

与上一节相比这一节相当做了些整合和整理，目的是提高了读写效率和减少代码量，就是做了优化。这里我们只需要在顶点着色器中定义一个用于从js传递参数的变量u_MvcMatrix一看就知道是uniform变量而且是可4*4矩阵，然后再js中 new四个矩阵变量分别是mvcMatrix是几个矩阵 变量相乘后的矩阵，modelMatrix是用于平移旋转变换的矩阵变量，viewMatrix是用于设置前后截面的矩阵变量，projMatrix是用于设置视点，目标点，和方向的矩阵变量。先为变量赋值，然后通过内置函数mvcMatrix.set(projMatrix).multiply(viewMatrix).multiply(modelMatrix)求出最终变换的矩阵变量。然后与点的坐标相乘。 http://123.206.70.64:8080/WebGL7/PerspectiveView_mvp.html 效果图： 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>PerspectiveView_mvp.html</title> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"> <meta http-equiv="description" content="this is my page"