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  • 2016-02-22-阅读笔记:理解矩阵 + NFS + google perf tools

    依然写给自己看的: 

    1, 理解矩阵,

    最早在52cs上看到的,转载mengyan的大作,后来一路追读到了原创的博客这里

    自己线性代数也是完全没入门,读了孟老师大作,如梦方醒:矩阵是线性空间中线性转换的一种描述;是运动的描述,转换的描述;

    http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511

    还是老老实实研读,用心,踏实,不余欺也。。。

     孟老师的(二)中 解释到,相似矩阵其实就是描述相同线性变换在不同基(坐标系)下的矩阵描述的转换关系的;

    相似矩阵都是描述同一个线性变化的;但是矩阵还有多面:

    矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基的描述。而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去。而且,变换点与变换坐标系,具有异曲同工的效果。线性代数里最有趣的奥妙,就蕴含在其中。

     而在(三)当中,则进一步用空间+运动的方式来解释矩阵的意义,因为矩阵不仅仅是(运动)线性转换的描述,也可以是(空间)坐标系的描述;

    “固定坐标系下一个对象的变换等价于固定对象所处的坐标系变换。”

    摘录最后的三个结论:

      “

      1. 从变换的观点看,对坐标系N施加M变换,就是把组成坐标系 N 的每一个向量施加M变换。
      2. 从坐标系的观点看,在M坐标系中表现为N的另一个坐标系,这也归结为,对N坐标系基的每一个向量,把它在I坐标系中的坐标找出来,然后汇成一个新的矩阵。
      3. 至于矩阵乘以向量为什么要那样规定,那是因为一个在M中度量为a的向量,如果想要恢复在I中的真像,就必须分别与M中的每一个向量进行內积运算。

      ”

    2, 使用NFS的时候调研了一些资料,

    (to be deleted):

    http://www.hdpfans.com/thread-12852-1-1.html

    http://www.cnblogs.com/bluebbc/archive/2012/06/08/2542172.html

    http://tscsh.blog.163.com/blog/static/20032010320132311461669/

    3, google 的gperf 工具:

    https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-googleperf/

    http://www.cnblogs.com/GODYCA/archive/2013/05/28/3104281.html

    http://www.searchtb.com/2012/12/google-cpu-profiler.html

    http://www.pixelbeat.org/programming/profiling/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/superniaoren/p/5211642.html
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