zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Linear Algebra lecture4 note

    Inverse of AB,A^(A的转置)

    Product of elimination matrices  A=LU (no row exchanges)

     


    Inverse of AB,A^(A的转置):

    image

    image

     


    Product of elimination matrices  A=LU (no row exchanges)

    image

    image

    E32E31E21A=U (no row exchanges)    EA=U

    A=E21`E31`E32`U

    image

    L表示下三角矩阵,lower triangle

    D表示对角矩阵,diagonal triangle

    A=LU

    L=E21`E31`E32`

    对比EA=U  &   A=LU,哪种形式更好一些?

    example:

    设E31为单位矩阵,

    image

    image

    A=LU的形式更加简洁一些,if no row exchanges,  multipliers go directly into L

    思考:How many operations on n * n Matrix(A)? 也就是多少数字改变了?

    假设n=100,

    image

    row1 不改变,后续行消元,99*100次运算,约看作100*100次;

    对第二行进行消元,98*99次运算,约看作99*99次;

    继续…

    所以总运算次数为

    image

    从积分角度考虑可得最终结果

    若再考虑等式右侧的b,需要的运算量为image

     


    Permutation

    考虑单位矩阵的行变换,所有情况一一列出(共6种)

    image

    这6个矩阵好像构成了一个群,不论是乘还是逆运算,所得结果均在此群中,且满足条件

    image

    若是4维矩阵,则满足条件的、构成群的矩阵有4!=24个

    若是n维矩阵,则满足条件的、构成群的矩阵有n!个

  • 相关阅读:
    mongo备份&恢复
    logstash参数配置
    elasticsearch索引自动清理
    Linux将公网ip映射到局域网ip
    普通用户创建ssh无密码访问
    软考介绍
    安装ffmpeg
    Hadoop实战-Flume之自定义Sink(十九)
    Hadoop实战-Flume之自定义Source(十八)
    Hadoop实战-Flume之Sink Load-balancing(十七)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nanocare/p/6004595.html
Copyright © 2011-2022 走看看