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論文下載|物理學(xué)家發(fā)現(xiàn)的數(shù)學(xué)算法將大幅提高人工智能的性能

物理學(xué)家意外發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)公式，或打開通向未知世界之門

3個(gè)搞物理的顛覆了數(shù)學(xué)常識，數(shù)學(xué)天才陶哲軒：我開始壓根不相信

學(xué)術(shù)翻車, 數(shù)學(xué)天才陶哲軒與物理學(xué)家合力證明了一個(gè)已存在的公式

線性代數(shù)問題：當(dāng)矩陣中每個(gè)列向量的和都為1時(shí),一定有一個(gè)特征值是1,這個(gè)怎么推導(dǎo)啊?

與陶哲軒“共舞”的一個(gè)周末 | 數(shù)學(xué)家發(fā)現(xiàn)紀(jì)實(shí)

矩陣A與A的轉(zhuǎn)置相乘

特征值和相似對角化

已知矩陣A與他的相似矩陣B 如何求可逆矩陣P

2015考研數(shù)學(xué)：特征值與特征向量部分

特征值特征向量，共振頻率

求特征向量和全部特征向量

麻省理工線性代數(shù)學(xué)習(xí)-第19講-對角化和A的冪

特征值與特征向量

為什么要有特征值和特征向量{轉(zhuǎn)}

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(4)-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

PageRank的秘密

常見面試之機(jī)器學(xué)習(xí)算法思想簡單梳理

一文讀懂協(xié)方差與協(xié)方差矩陣

矩陣的特征向量與特征值的幾何意義

第二十章：矩陣與變換經(jīng)典講義（二階行列式、特征值及特征向量）

均值，方差，協(xié)方差，協(xié)方差矩陣，特征值，特征向量

PCA主元分析法人臉識別概述性小結(jié)

矩陣的一些知識

PCA 降維算法詳解 以及代碼示例

另一個(gè)角度看矩陣分析

矩陣交換性的應(yīng)用(二)：同時(shí)對角化

課程設(shè)計(jì)報(bào)告書-信息161-張大偉-2016122985

梳理：矩陣對角化