代码编织梦想

全导数、偏导数、方向导数、梯度的不严谨理解_陆象山的博客-爱代码爱编程

全导数、偏导数、方向导数、梯度的不严谨理解 我们知道多元函数没有导数(是数)。【也许这样说不严谨,但我就是这么理解的…】 因为多元函数,例如二元函数(即空间中的三维图形),与图中的任意一个点相切的不是一条线(一元函数与某

测绘常用程序c语言_猫一样的女子245的博客-爱代码爱编程

测量平差程序设计 角度(度分秒)到弧度AngleToRadian #define PI 3.14159265 double AngleToRadian(double angle) {        int D,M;        double S,radian,degree, angle,MS;        D=int(angle+0.3);

线代——基础解系 vs 特征向量_real_vavid的博客-爱代码爱编程

基础解系 基础解系的概念是针对方程而言的;齐次线性方程组的解集的最大无关组称为齐次线性方程的基础解系;要求齐次线性方程组的通解,只需求出它的基础解系。 【例】 特征向量 特征向量和特征值满足关系式

14讲 旋转的表示重点_slam_y的博客-爱代码爱编程

总结来说有两种证明方法: 直接根据定义来证明不同列向量之间彼此正交 -用旋转矩阵的转置和旋转矩阵的逆相同来证明 证明变换矩阵的逆矩阵 ​​ 由于旋转矩阵存在冗余,因此引入了旋转向量,并通过罗德里格斯公式得到转换

cholesky分解—概率密度分布及累计概率分布(完整代码分享)_dg微网matlab仿真的博客-爱代码爱编程

Cholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线性代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积(那实数界来类比的话,此分解就好像求平方根)。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较,Cholesky分解效率很高。 分解条件: 1、矩阵中的元素共轭对称(复数域的定义,类比于实数对称矩阵)。 2、正定(矩阵域,类

求出pose(4*4)矩阵的 t 的平均值,并且减掉 t的均值_如约—————而至的博客-爱代码爱编程

Motivation Kitti360 中的cam2world.txt 中的 pose矩阵是一个4*4的矩阵,其中的t直接读取是一个非常大的数值,因此需要对t进行归一化 可以看到直接加载的 t = [846,3724,1

最优化——凸集_愤怒的可乐的博客-爱代码爱编程

引言 这是中科大最优化理论的笔记,中科大凌青老师的凸优化课程,详尽易懂,基础扎实。不论是初学者还是从业多年的人,都值得系统地好好学一遍。 本文介绍什么是凸集、凸包与凸锥包。 仿射集 我们先来看最简单的凸集——仿射集(

矩阵迹的常用公式_mickle_liu的博客-爱代码爱编程

矩阵迹的有关公式 1. 迹的定义2. 常用公式公式1:两个矩阵乘积的迹: t

深度学习之线性代数代码部分_summerke123的博客-爱代码爱编程

import torch # 标量由只有一个元素的张量表示 x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) print(x + y, x * y, x / y, x**y) # 向量就是标量组成的列表 x = torch.arange(4) print(x) print(x[3]) # 访问张量的长度以及形状

abaqus软件在桥梁工程中的应用_迅利科技的博客-爱代码爱编程

结构涉及几何非线性问题,这种非线性是由于大位移、弯矩和轴力之间的相互作用而产生的,任何一个实际的工程问题都希望能根据设计方案,从理论上、计算上以及试验上对其进行校核,将方案做得更经济实用,风险降到更低。对于设计之后的分析,用于设计的近似方法已经不能提供足够的精确度,我们必须建立准确的模型,借助计算机精确地分析结构。 1、桥梁施工过程模拟 在桥梁

eigen旋转矩阵与欧拉角的转换_吴天德少侠的博客-爱代码爱编程

欧拉角转旋转矩阵(zyx) // 使用eigen库,欧拉角转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix1, rotation_matrix2; rotation_matrix1 = E

matlab:创建表并为其分配数据_全栈技术博客的博客-爱代码爱编程

Matlab:创建表并为其分配数据 从输入数组创建表 使用圆点表示法将变量添加到表中 将变量分配给空表 预分配表和填充行 将变量转换为表 从文件读取表 使用导入工具导入表

通过能观性分析理解slam系统的可观维度_terry cao 漕河泾的博客-爱代码爱编程

1 能观性分析大体理解 什么是能观性分析? 能观性分析通过计算可观性矩阵,分析它的零空间的秩,来分析系统哪些状态维度可观/不可观。可观性矩阵对应系统可观测的维度,零空间对应系统不可观的维度。 为什么要做能观性分析? 举个例子:真实VIO系统不能观的维度是4(位置和yaw角),而实际MSCKF不能观的维度变成了3,绕重力轴的旋转(yaw角)被错误地能观了,

[mit18.06 notes] course 2 - elimination with matrices(part 2)_orbitgw的博客-爱代码爱编程

文章目录 消元矩阵(Elimination Matrix)置换矩阵(Permutation Matrix)行交换列交换 矩阵的逆(Inverses) 在上一节中,我们学习了如何进行高斯消元。但当时我们是直接将

深度学习之线性代数_summerke123的博客-爱代码爱编程

标量         简单操作                 c = a + b                 c = a * b                 c = sina         长度                 |a| = a / -a                 |a + b| <=|a| + |b|

7-1 求矩阵的局部极大值分数 15_小楠嘎嘎冲的博客-爱代码爱编程

给定M行N列的整数矩阵A,如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素,那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。 输入格式: 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N(3≤M,N≤20);最后M行,每行给出A在该行的N个元素的值。数字间以空格分隔。 输出格式: 每行按照“元素值 行

matlab数组_std86021的博客-爱代码爱编程

MATLAB数组 之前,我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识,在本章中,我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组,向量是一个一维阵列,矩阵是一个二维数组。 首先,我们先来看一些特殊类型的数组。 MATLAB中的特殊阵列 MATLAB中会使用一些函数来建立一些特殊的阵列,对于所有这些函数,一个参数创建一个正方形

五福楼餐馆排班方案优化(线性规划,lingo)_莎萌玩家的博客-爱代码爱编程

摘要 餐馆排班是各种大小型餐厅的一项控制性工作,由于认识到餐馆排班的重要性和复杂性,川西生意人开始在经营中广泛采用专门的排班调度管理系统来管理这项工作。 本文针对五福楼排班方案使得派发兼职工资费用最小问题,基于机理分析,建立了规划模型,为五福楼餐馆提供最优的排班方案。 基于问题中给出的兼职排班信息,建立规划模型并利用Lingo求解得出最优排班方案与最