线性代数作为最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。接触图形编程或机器学习等领域之后，会发现线性代数的应用无处不在，希望这本书可以帮助到广大程序员朋友们。

在文 中, 求解线性定常系统状态方程时, 计算冗长烦琐, 十分不便。本文以最新版MATLAB6.5 为基础, 给出应用MATLAB 求解状态方程的两种实现方法.为了方便使用, 这两种方法被分别编制成MATLAB 的函数形式, 求解状态方程时, 可直接调用, 使求解过程简便快捷。

加入VGA模块、PLL锁相环

线性函数的分类的一个缺点就是只能做线性分割，因为线性函数(y=kx+b)之间无论怎么做线性组合，最后得到的还是线性函数y=kx+b，这样就不能完成类似异或问题这样的非线性分割。 那么怎么做非线性分割呢，其实中学中我们已经学过了二次曲线，二次曲线之所以能画出一个封闭的曲线，就是因为它的非线性，一方面是因为它的导数不是常数，另外一个方面，它的单调性也不是唯一的，也就是有曲线的拐点，这样就可以让曲线拐弯，最后和起点汇合形成封闭曲线。 我们观察最基本的圆方程： x^2 + y^2=1 我们如果引入函数f(t)=t^2，稍微改写一下这个式子，就可以得到： f(x)+f(y)=1 在这里，我们选择的函数是

算法中小数部分到底该如何处理（定点化处理，注意精度问题） 如果求出插值公式中的系数，以及周围四个点的坐标 求出四个点之后，为加快速度，如何将四个点的像素值同时读出

不等式约束下的线性规划； 线性规划（LP），也称为线性优化，是一种在其要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（例如最大利润或最低成本）的方法。线性规划是数学规划（也称为数学优化）的一种特殊情况。更正式地说，线性规划是一种优化线性 目标函数的技术，受线性等式和线性不等式 约束。它的可行域是一个凸多面体，它是一个集合，定义为有限多个半空间的交集，每个半空间都由一个线性不等式定义。它的目标函数是定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性规划算法在多面体中找到一个点如果存在这样的点，则此函数具有最小（或最大值）值。 出于多种原因，线性规划是一个广泛使用的优化领域。运筹学中的许多实际问题可以表示为线性规划问题。线性规划的某些特殊情况，例如网络流问题和多商品流问题，被认为足够重要，可以对专门的算法进行大量研究。许多其他类型的优化问题的算法通过将线性规划问题作为子问题来解决。从历史上看，线性规划的思想启发了优化理论的许多核心概念，例如对偶性、 分解和凸性的重要性及其概括。

混合主成分分析（dPCA） dPCA是一种线性降维技术，可自动发现并突出显示复杂的人口活动的基本特征。 人口活动被分解为几个混合的部分，这些部分捕获了数据中的大多数方差，并突出了人口对各种任务参数（如刺激，决策，奖励等）的动态调整。 D Kobak + ，W Brendel + ，C Constantinidis，CE Feierstein，A Kepecs，ZF Mainen，XL Qi，R Romo，N Uchida，CK Machens 神经人口数据的混合主成分分析eLife 2016， //elifesciences.org/content/5/e10989 （arXiv链接：

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.4节 我将从基本事实开始。矩阵是一个数字或“元素”的矩形数组。当 A 是 m 行 n 列时，它是一个“m×n” 矩阵。若矩阵形状相同，则它们可以相加。它们可以乘上任意常数 c。以下是关于 3 × 2 矩阵的 A + B 与 2A 的例子：  1 2 3 4 0 0  +  2 2 4 4 9 9  与 2  1 2 3 4 0 0  =  2 4 6 8 0 0 。 矩阵加法完全就像向量加法一样——每次算一个元素。我们甚至可将列向量视为一个仅有一列的矩阵 （如此 n = 1）。矩阵 −A 来源于乘以 c = −1（反转所有符号）。A 加上 −A 得零矩阵，此时所有元素为 0。所有这些都只是常识。 行 i、列 j 的元素被称为 aij 或 A(i, j)。沿第一行的 n 个元素为 a11, a12, . . . , a1n。矩阵的左下角 元素是 am1 且右下角元素是 amn。行号 i 从 1 到 m。列号从 j 从 1 到

线性回归数据集-----------配套代码见博客

线性代数应该这样学Liner Algebra Done Right 中文 pdf 这个是中文扫描版 是学习线性代数的上好参考材料