坐标变换知识点总结坐标变换是指在一个坐标系中的点通过一定的变化规则，转换到另一个坐标系中的过程。坐标变换在数学、物理、工程等多个领域中都有广泛的应用。下面是坐标变换的一些重要知识点总结。1.坐标系的描述：坐标系是用来描述几何空间中的点的一种数学工具。常见的坐标系有直角坐标系、极坐标系、球坐标系等。直角坐标系由x、y、z轴构成，其中x轴是水平方向，y轴是垂直方向，z轴是垂直于x-y平面的方向。2.坐...

matlab吸引域估计正则化参数的自适应估计Matlab是一种非常流行的科学计算软件，它可以用于各种领域的数据分析和建模。其中，吸引域估计是Matlab中一个非常重要的功能，它可以帮助我们分析系统的稳定性和可控性，从而更好地设计控制系统。吸引域估计是指通过数学模型和计算方法，估计系统的吸引域大小和形状。吸引域是指系统在长时间运行后，最终会收敛到的稳定状态。吸引域估计可以帮助我们判断系统是否稳定，以...

rls滤波器权重参数RLS (Recursive Least Squares) 滤波器是一种自适应滤波器，用于估计滤波器的权重参数。它通过不断更新这些权重参数来逐渐逼近理想响应。RLS滤波器的权重参数具有很大的灵活性，可以根据实际应用需求进行调整。在以下情况下，我们需要定义和调整RLS滤波器的权重参数：1.实时信号处理：RLS滤波器通常用于实时信号处理任务，如语音处理、图像处理等。在这些任务中，信...

第39卷第4期              温 州 大 学 学 报（自 然 科 学 版）              2018年11月 V ol 39, No 4              &n...

学习笔记：使⽤opencv做双⽬测距（相机标定+⽴体匹配+测距）.最近在做双⽬测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第⼀篇博客就这么诞⽣啦~双⽬测距属于⽴体视觉这⼀块，我觉得应该有很多⼈踩过这个坑了，但⽹上的资料依旧是云⾥雾⾥的，要么是理论讲⼀⼤堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码⼀贴，让你懵逼。所以今天我想做的，是尽量给⼤家⼀个明确的阐述，并且能够上⼿做出来。⼀、标定⾸先我们要对摄像头做标...

数学专业英语词汇1    b measurability b可测性    b measurable function 波莱尔可测函数    babylonian numerals 巴比伦数字    back substitution 逆计算    backward difference 后向差分&n...

二元正态分布的特征函数二元正态分布的特征函数（characteristic function）是一种数学工具，用于描述随机变量的分布。对于二元正态分布，其特征函数为：φ(t) = exp(-0.5 * Σ * t^2 + i * µ * t)其中，Σ是协方差矩阵，µ是均值向量，t是一个实数，i是虚数单位（i^2 = -1）。特征函数有许多有用的性质，例如它可以用来计算某个随机变量的概率密度函数（p...

登山则情满于山，观海则意溢于海。巧笑倩兮，美目盼兮。富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈。奇文共欣赏，疑义相与析。相见时难别亦难，东风无力百花残。坐标映射坐标几何学左导教最小偏向角最小模糊圆最小分辨角最简公分母最简根式最简分式最简方程最佳线性无偏估计最佳线性不变估计最佳平方逼近解最佳渐近正态估计最概然值最概然速率最概然分布最短剩余服务时间最大误差最大流最小割定理最大公因式组合原理纵场自由终点变分问题...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101697008 A(43)申请公布日 2010.04.21正则化几何因子(21)申请号 CN200910236089.0(22)申请日 2009.10.20(71)申请人 北京航空航天大学    地址 100191 北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学宇航学院(72)发明人 史振威 谭雪...

矩阵合同的定义  篇一：矩阵的合同,等价与相似的联系与区别  矩阵的合同，等价与相似的联系与区别正则化几何因子  一、基本概念与性质 （一）等价：  1、概念。若矩阵A可以经过有限次初等变换化为B，则称矩阵A与B等价，记为A  B  。  2、矩阵等价的充要条件：  AB{  同型，且人r(A)=r(B)&n...

㊀㊀第４５卷㊀第８期测㊀绘㊀学㊀报V o l．４５,N o．８㊀２０１６年８月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a A u g u s t,２０１６引文格式：林东方，朱建军，宋迎春，等．正则化的奇异值分解参数构造法[J]．测绘学报,２０１６,４５(８):８８３Ｇ８８９．D O I:１０．１１９４７/j．A...

矩阵的frobenius范数介绍Frobenius范数是矩阵的一种范数，衡量了矩阵的大小。本文将详细讨论Frobenius范数的概念、计算方法以及它在机器学习和数据分析中的应用。一、Frobenius范数的定义Frobenius范数也称为矩阵的二范数，是矩阵元素绝对值平方的和的平方根。对于一个m×n的矩阵A，其Frobenius范数的计算公式如下：[ |A|_F =  ]其中，a_{ij...

自变量矩阵的条件数 -回复在常用的正则化计算方法中 属于什么是自变量矩阵的条件数？自变量矩阵的条件数是一种衡量矩阵稳定性和误差放大程度的数值指标。具体而言，自变量矩阵的条件数描述了在给定条件下，系统对输入误差的敏感程度。理解自变量矩阵的条件数对于解决许多实际问题，特别是与线性方程系统和最小二乘问题有关的问题非常重要。为了更好地理解条件数，我们将从矩阵的一般定义开始。一个矩阵A可以表示为一个n×m的...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 109060292 A(43)申请公布日 2018.12.21(21)申请号 CN201810555482.5(22)申请日 2018.06.01(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 张乐乐 谢壮宁 余先锋 石碧青 (74)专利代...

西北工业大学2021年8月《计算方法》作业考核试题及答案（参考）1. 可以采用赋值语句将一个字符串直接赋给一个数组。(  )A.错误B.正确参考答案：A2. 改进的平方根法，亦称为(  )。改进的平方根法，亦称为(  )。A、约当消去法B、高斯消去法C、追赶法D、乔累斯基方法参考答案：D3. 常用的折线函数是简单(  )次样条函数。常用的折线函数是简单(&n...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108490377 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810291889.1(22)申请日 2018.04.03(71)申请人 上海东软医疗科技有限公司    地址 200241 上海市闵行区紫月路1000号117、119室(72)发明人 黄峰 (74)专利代理...

《基于用户评分矩阵分块的鲁棒推荐模型研究》篇一一、引言在信息化和大数据的时代背景下，推荐系统已逐渐成为满足用户个性化需求、优化资源分配的关键技术之一。随着用户评分数据的日益丰富，如何有效利用这些数据以提高推荐系统的准确性和鲁棒性，成为当前研究的热点问题。本文提出了一种基于用户评分矩阵分块的鲁棒推荐模型，旨在通过矩阵分块技术，提高推荐系统的性能和稳定性。二、相关研究概述在推荐系统领域，基于用户评分矩...

稀疏矩阵的存储与压缩稀疏矩阵是指其中大部分元素为0的矩阵。由于矩阵中存在大量的0元素，因此在存储和处理稀疏矩阵时，采用传统的二维数组存储方式会造成大量的存储空间浪费和计算时间过长。为了高效地存储和处理稀疏矩阵，人们提出了各种稀疏矩阵的存储与压缩方法。一、压缩存储稀疏矩阵的压缩存储方法主要包括行压缩存储（CSR）、列压缩存储（CSC）和对角线压缩存储（DIA）等。1. 行压缩存储（CSR）行压缩存储...

稀疏矩阵存储和操作稀疏矩阵的数据结构与算法稀疏矩阵是指具有大量零元素和少量非零元素的矩阵。在实际场景中，由于矩阵中大部分元素为零，传统的矩阵存储方式会造成大量的存储空间的浪费以及数据操作的低效性。因此，为了节省存储空间和提高数据操作的效率，稀疏矩阵的存储和操作需要借助于特定的数据结构和算法。一、稀疏矩阵存储的数据结构1.1. 压缩存储方法压缩存储方法是一种常用的稀疏矩阵存储方法。常见的压缩存储方法...

矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究    本文旨在探讨矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究。首先，本文介绍了矩量法的基本概念，并介绍了阻抗矩阵的构成和特征。其次，介绍了阻抗矩阵的稀疏化技术，其中包括数据稀疏、正则化和稀疏模型。最后，我们进行了实际应用，通过使用稀疏化技术来优化阻抗矩阵，取得了较好的结果。    【关键词】哪种正则化方式具有稀疏性   ...

卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：图...

transformer中轻量级多头自注意机制的原理及公式介绍1. 引言1.1 概述在自然语言处理和机器翻译等领域中，Transformer模型的引入极大地改进了序列到序列任务的表现。其中，自注意机制（self-attention）作为Transformer的核心组件之一，在提供句子内部依赖关系建模能力方面起到了关键作用。本文将着重介绍Transformer中轻量级多头自注意机制的原理及其公式推导方...

一、概述Matlab是一种流行的数学软件，它提供了许多功能强大的工具，用于解决各种数学和工程问题。在Matlab中，稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵，它包含大量的零元素，而非零元素只占据了很小的空间。在处理大规模数据和稀疏矩阵时，了解非零元素的索引是非常重要的。二、稀疏矩阵的概念1. 稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，它在实际应用中可以节省内存空间和计算资源。2. 在处理稀疏矩阵时，通常需要了解非零元...

回归分析是统计学中一种重要的数据分析方法，它用于研究自变量和因变量之间的关系。而奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种矩阵分解的方法，可以帮助我们理解和处理数据中的信息。在回归分析中，奇异值分解可以被用来构建回归模型，从而提高模型的准确性和解释力。本文将探讨在回归分析中使用奇异值分解的一些技巧和方法。首先，我们需要了解奇异值分解在回归分析中的作用。奇...

addnorm所用的函数正则化的回归分析可以避免Norm（规范化）是指将数据集中的每个样本进行标准化处理，使得数据的分布符合其中一种标准或规范。在机器学习和数据分析中，常用的规范化方法包括Z-Score标准化、最大最小值标准化、归一化等。接下来，将介绍一些常见的Norm函数及其功能。1. Z-Score标准化：Z-Score标准化是一种常用的规范化方法，它将原始数据处理为均值为0，标准差为1的分布...

基于正则化的回归：岭回归和套索回归在多元线性回归中，多个变量之间可能存在多重共线性，所谓多重，就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关。首先来看下多重共线性对回归模型的影响，假设一下回归模型y = 2 * x1 + 3 * x2 + 4举一个极端的例子，比如x1和x2 这两个变量完全线性相关，x2=2*x1, 此时，上述回归方程的前两项可以看做是2...

静对准协方差初值一、协方差及其意义正则化协方差标准差和方差一般是用来描述一维数据的，但现实生活中我们常常会遇到含有多维数据的数据集，最简单的是大家上学时免不了要统计多个学科的考试成绩。面对这样的数据集，我们当然可以按照每一维独立的计算其方差，但是通常我们还想了解更多，比如，一个男孩子的帅气程度跟他受女孩子的欢迎程度是否存在一些联系。协方差就是这样一种用来度量两个随机变量关系的统计量，我们可以仿照方...

PCLcommon中常见的基础功能函数pcl_common中主要是包含了PCL库常⽤的公共数据结构和⽅法，⽐如PointCloud的类和许多⽤于表⽰点，曲⾯，法向量，特征描述等点的类型，⽤于计算距离，均值以及协⽅差，⾓度转换以及⼏何变化的函数。对于各种点，特征的类型的数据结构在这⾥就不再⼀⼀举例说明，这需要根据实际情况⽽定。这⾥主要介绍⼀下基本的常见的功能函数，这些函数其实⽤C++也可以⾃⾏实现，...

pandas cov原理Pandas的cov()函数用于计算两个Series或DataFrame之间的协方差。协方差是一种度量两个变量之间相关性的统计量，它反映了两个样本/变量之间的相互关系以及之间的相关程度。正则化协方差协方差的计算公式如下：cov(X,Y)=1N∑(xi−μx)(yi−μy)cov(X, Y) = \frac{1}{N} \sum (x_i - \mu_x) (y_i - \m...

求解全局优化问题的正交协方差矩阵自适应进化策略算法摘要：针对协方差矩阵自适应进化策略(cmaes)求解高维多模态函数时存在早熟收敛及求解精度不高的缺陷, 提出一种融合量化正交设计(od/q)思想的正交cmaes算法。首先利用小种的cmaes 进行快速搜索, 当算法陷入局部极值时, 依据当前最好解的位置动态选取基向量, 接着利用od/q构造的试验向量探测包括极值附近区域在内的整个搜索空间, 从而引...