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  • ∑(O_O)??

    ∑(O_O)??

    这是一篇极为生涩又不那么严肃的简介。

    逻辑是啥,能吃吗?

    ∑ ?

    在数学世界经常看到形如:(a_1+a_2+cdots+a_n)的式子,为了方便起见,我们定义符号:

    [sum_{i=1}^na_i::=a_1+a_2+cdots+a_n ]

    其中(Sigma)称为连加号。

    • 可以这么写:

    [sum_{iinN^+}a_i ]

    • 也可以这么写:

    [sum_{spades=1}^Nlacksquare_{spades} ]

    应当注意到,只要不引起异意,那么用什么作为指标是任意的,他只起到辅助作用,当还原为数列求和时,指标变量并不会出现。

    ∑ ∑ ?

    有时候,连加的数字由两个指标共同编号,于是我们需要用双重连加号:

    [egin{align} sum_{i=1}^ssum_{j=1}^na_{ij}=&sum_{i=1}^s(a_{i1}+a_{i2}+cdots+a_{in})\ =&(a_{11}+a_{12}+cdots+a_{1n})\ &+(a_{21}+a_{22}+cdots+a_{2n})\ cdots\ &+(a_{s1}+a_{s2}+cdots+a_{sn}) end{align} ]

    因为数的假发满足交换律与结合律,所以上述式子可以转化为:

    [sum_{i=1}^ssum_{j=1}^na_{ij}= egin{array} (a_{11}+a_{12}+cdots+a_{1n})\ +(a_{21}+a_{22}+cdots+a_{2n})\ cdots\ +(a_{s1}+a_{s2}+cdots+a_{sn}) end{array}quad Leftrightarrowquad egin{array} (a_{11}+a_{21}+cdots+a_{s1})\ +(a_{12}+a_{22}+cdots+a_{s2})\ cdots\ +(a_{1n}+a_{2n}+cdots+a_{sn}) end{array}=sum_{j=1}^nsum_{i=1}^sa_{ij} ]

    想必细心的小朋友们已经注意到了在双重连加号中,连加号的次序可以颠倒,holy high这都能看出来哒,那我们不妨趁热打铁,通过一个练习来验证一下自己!

    (A=(a_{ij})_{m imes n},B=(b_{ij})_{n imes m})证明:

    [tr(AB)=tr(BA) ]

    • 直接看答案的人没我帅

    由矩阵乘法公式得到:

    [AB=(c_{ij})_{m imes m}=(sum_{t=1}^na_{it}b_{tj})_{m imes m} ]

    注意到:

    [tr(AB)=sum_{i=1}^m(AB)_{ii} =sum_{i=1}^m(sum_{t=1}^na_{it}b_{ti}) ]

    同理,

    [tr(BA)=sum_{i=1}^n(sum_{t=1}^mb_{it}a_{ti}) ]

    于是欲证明(tr(AB)=tr(BA)),只需证明:

    [sum_{i=1}^m(sum_{t=1}^na_{it}b_{ti})=sum_{i=1}^n(sum_{t=1}^mb_{it}a_{ti}) ]

    • ( ightrightarrows)

    [egin{align} tr(AB)=&sum_{i=1}^m(sum_{t=1}^na_{it}b_{ti})&由于实数相乘可以交换位置\ =&sum_{i=1}^m(sum_{t=1}^nb_{ti}a_{it})&由于双重连加号可以交换次序\ =&sum_{t=1}^nsum_{i=1}^mb_{ti}a_{it}\ =&sum_{t=1}^n(sum_{i=1}^mb_{ti}a_{it})\ =&sum_{t=1}^n(BA)_{tt}\ =&tr(BA) end{align} ]

    则,一条及其不严谨的证明就展示在你眼前了/////可以给出一个推论。

    在保证挪动矩阵后矩阵乘积仍然定义良好的情况下,用(F(i))表示第(i)个相乘的矩阵

    [tr(prod_{i=1}^nF^{(i)})=tr(F^{(n)}prod_{i=1}^{n-1}F^{(i)}) ]

    如果想搞事情的话

    [sum_{i=1}^nsum_{i<j}a_{ij}=a_{12}+(a_{13}+a_{23})+...+(a_{2n}+a_{3n}+...+a_{n-1,n}) ]

    还有:

    若有两个多项式:

    [f(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0\ g(x)=b_mx^m+b_{m-1}x^{m-1}+...+b_0 ]

    (f(x)g(x))对应项(x^t)的系数就是:

    [sum_{i+j=t}a_ib_j ]

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rrrrraulista/p/12451673.html
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