#线性代数

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流浪国男
2周前
尽快将公务员考试题目改成微积分和线性代数，防止文科生祸国殃民
#公务员考试 #微积分 #线性代数 #文科生 #政治
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Olivert
3个月前
强烈推荐Gilbert Strang新出的《线性代数与数据学习》。有一定数学基础，想入门机器学习领域的老铁会发现什么叫醍醐灌顶。这本书是建立已有数学知识跟人工智能之间的一道桥梁。非常值得推荐。 链接见评论区。
#GilbertStrang #线性代数 #数据学习 #机器学习 #人工智能 #数学
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学了高等数学才知道，初中课本上最平淡无奇的完全平方公式(a+b)^2和平方差公式a^2-b^2，竟然是这么厉害的武器，在线性代数领域和微积分领域，也无往而不利。难怪，我中学的时候就隐约觉得，平方差公式有一种莫名其妙的爽感和美感。
#高等数学 #初中数学公式 #完全平方公式 #平方差公式 #线性代数 #微积分 #数学之美
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勃勃OC
5个月前
当炸馒头问你什么是傅立叶变换的时候，你可以这么回答 傅立叶变换，本质是实函数在无穷维函数空间中在正弦函数基下的唯一分解 也就是说，实函数存在的空间是一个以无穷维正弦函数为基的线性空间 以3为空间的向量为例，三维空间的一组基很显然就是x，y，z三个方向，他们三两两正交因为点积为0 因此，该空间任意一个向量都可以在这组基下唯一分解，比如向量（1, 1, 0) 代表的就是 x 方向 + y 方向，也即是我们可以用（1, 1, 0）唯一的表示这个向量 同理，所谓傅立叶变换，就是无穷维实函数空间中的任意一个“向量” f(x)，都可以唯一分解在以无穷个彼此倍频的正弦函数的基上 这组正弦函数的系数，就是傅立叶系数。这组正弦函数两两正交，因为两个倍频的sin函数相乘，在实域积分为0。 这种积分其实就是向量空间中的点积 也叫做“度量”
#傅立叶变换 #数学 #线性代数 #函数空间 #正弦函数 #向量分解