3、矩阵运算与方程求解:MATLAB、Mathematica及相关方法

矩阵运算与方程求解:MATLAB、Mathematica及相关方法

1. 引言

在数学和计算机科学领域,矩阵运算和矩阵方程求解是非常重要的内容。本文将介绍MATLAB和Mathematica在矩阵运算中的应用,以及求解矩阵方程的不同方法,如Cramer法则、高斯消元法和高斯 - 约旦法等。

2. MATLAB和Mathematica的矩阵运算

2.1 MATLAB矩阵运算

在MATLAB中,可以进行矩阵的乘法等运算。例如:

>> D = [1,2,3;4,5,6]; E = [1,2;2,3;3,4]; P = D*E
P = 
14
20
32
47

需要注意的是,MATLAB使用单引号 ' 来表示矩阵的转置,而不是上标 T 。当语句后面跟着分号 ; 时,结果将不会显示。乘法运算符 * 用于矩阵乘法,这里涉及三个矩阵的运算。要终止MATLAB操作,只需输入 quit 然后按回车键。

2.2 Mathematica矩阵运算

启动Mathematica服务,在Windows系统中,只需将鼠标指向它并双击左键。输入显示栏将出现在屏幕上,通过键盘输入命令,然后按Shift和Enter键即可开始使用Mathematica。要终止Mathematica应用程序,从键盘输入 Quit[] 然后按Shift和Ente

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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