大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python线性代数学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍python线性代数学习的解答,让我们一起看看吧。
线性代数怎么样学最好?听不懂啊,买参考书么?
参考书肯定是需要买的,可以多买几本,最好买那种图文并茂的线性代数书籍,互相参考这阅读。可能这本书讲的不透彻,也许另外一本书就给你解释清楚了。
最大的困境
听不懂的原因就是相关概念理解不透彻,不知其所以然,所以就会得出一种听不懂的答案。学的知识是死的,不能灵活贯通,久而久之就开始厌学。
解决方案:图片
俗话说图片说明一切,有图有真相。如果有不容易理解的概念,可能有张图解释一下,会有一种让你豁然开朗、醍醐灌顶的酣畅淋漓之感。把那些难于理解的概念,给张图到你,让你从各个角度让你观察,还能互动,你就可以去不停的验证你的想法,这样会让你加深理解。
《沉浸式线性代数》(Immersive Linear Algebra)
这里正好有一本书,就是活的,一本线性代数魔法书,书名为《沉浸式线性代数》(Immersive Linear Algebra) 。里面的图像都是活的,能按照你喜欢的姿势动,可以从各个角度观察,有助消化晦涩难懂的理论。
作者一共是三人,J. Ström,K. Åström,以及T. Akenine-Möller。一人主攻数学,一人主攻图形学,一人主攻图像编码。这本书从2013年开始写,一直到现在,还有两章待续。
rank矩阵怎么求?
已知A是一个m*n的矩阵,B是一个n*p的矩阵。一个矩阵A的列秩(rank)是A的线性无关的最大的列数,行秩是A的最大线性无关的行数AB之列可由A之列线性组合表出,AB之行可由B之行线性组合表出==>rank(AB)<=min(rank(A),rank(B));min=值rank(AB)<=rank(A)----------(1)rank(AB)<=rank(B)3.如果B^(-1)存在,rank(B)=n------------(2)nullity(AB)<=nullity(A)+nullity(B)应用秩零化度定理(rank-nullitytheorem)rank(AB)+nullity(AB)=nn-rank(AB)<=n-rank(A)+{n-rank(B)}(2)==>n-rank(AB)<=n-rank(A)rank(A)<=rank(AB)-------------------(3)(1),(3)===>rank(AB)=rank(A)
要计算矩阵的秩(rank),可以使用线性代数中的高斯消元法或矩阵的特征值分解等方法。这些方法可以帮助确定矩阵中线性独立的列或行的数量,从而得到矩阵的秩。
以下是使用高斯消元法来计算矩阵的秩的一般步骤:
1. 将待计算秩的矩阵写成增广矩阵形式,即将矩阵的系数矩阵和右侧的零向量(或常数列)合并。
2. 对增广矩阵应用高斯消元法,通过行变换将矩阵化为行最简形。这包括以下步骤:
- 从第一行开始,将矩阵中第一个非零元素(或称为主元素)的位置设为(1,1)。
- 使用行变换将第一列中的其他元素变为零。
- 将主元素移到下一行的适当位置,重复上述步骤,直到矩阵化为行最简形。
到此,以上就是小编对于python线性代数学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python线性代数学习的2点解答对大家有用。