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# matrix-analysis
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矩阵分析与 AI
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在线阅读：
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#### 项目初衷
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本课程讲授和讨论矩阵分析的主要理论。
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通过本课程的学习，希望能够掌握矩阵分析理论和主要思想，提高数理基础和思维水平。
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学习的先修要求：了解一些基本的高数和线性代数知识。
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#### 内容设置
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1. 矩阵概述
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1. 向量、矩阵
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2. 矩阵的性能指标
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3. 矩阵的逆
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4. 广义逆和Moore-Penrose逆
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5. Kronecker积
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6. Hadamard积
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2. 特殊矩阵
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1. 基本矩阵
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2. 置换矩阵
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3. 正交矩阵
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4. 相似矩阵
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5. Vandermonde矩阵
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6. Fourier矩阵
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7. Hadamard矩阵
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3. 奇异值分析
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1. 数值稳定性和条件数
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2. 奇异值分解
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3. 奇异值分解的应用
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4. 广义奇异值分解
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4. 最小二乘
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1. 最小二乘法
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2. 总体最小二乘
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3. 约束总体最小二乘
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4. 结构总体最小二乘
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5. 子空间分析
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1. 子空间的一般理论
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2. 列空间、行空间、零空间
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3. 子空间方法
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#### 人员安排
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| 成员 | 个人简介 | 个人主页 |
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| 刘洋 | DataWhale成员，中国科学院数学与系统科学研究院 | [知乎主页](https://www.zhihu.com/people/ming-ren-19-34)<br />公众号：鸣也的小屋<br />[个人主页](https://liu-yang-maker.github.io/Liu.Y/) |
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| 叶前坤 | 中国传媒大学 | https://github.com/PureBuckwheat |
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#### 其他
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## 关注我们
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## LICENSE
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<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。
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