求下面矩阵求解计算解

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在学习《线性代数》时,常需要求解线性方程组尤其是多元函数求解时,利鼡矩阵求解运算可简化代数逻辑加快运算速度,下面简要介绍matlab求解线性方程组

  1. 在求解线性方程组时,会遇到以下几种情形:定解方程組、不定方程组、超定方程组、奇异方程组作为示例,首先以定解线性方程组为例:

  2. 在分析如上方程组时需要知道,方程中有3个未知數而方程也有3个,所以可以求出(x,y,z)值转化为矩阵求解即为: AX = B,其中A为系数矩阵求解B为右边值向量。而X即为未知数构成的向量转化後即为:

    求得结果如下图红色箭头所示:

  3. 在不定方程组求解时,遇到的方程组常如下所示:

  4. 数学上分析可以知道未知数多于方程式数目,所以解有无数个但是,可以利用matlab求解一个特定的解(特定解)如下所示输入:

    可以求得一个特解,如下所示:

  5. 数学分析上可以知道当方程数目多于未知数数目时,可以知道该方程组无法求出准确解如下方程所示:

  6. 在求解时,如下操作即可:

    求解输出如下图所示需要说明时,求得结果是以一最小二乘近似解

  7. 在求解奇异方程组,可以发现多个方程之间有重复如下示例:

  8. 在分析时,如上述求解方式:

    那么可以看到matlab不能求出解,如下所示:

  9. 此时可以做同解异构,如下所示:

    输出的一个特解如下所示:

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文章来源:企鹅号 - 专知

【导读】夲文是作者Nikhil B撰写的“Terence Parr和Jeremy Howard的深度学习的矩阵求解运算”笔记我们知道,深度学习是基于线性代数和微积分的反向传播也离不开求导和矩陣求解运算。因此了解深度学习内部的数学原理也至关重要本文从简单函数求导,到多元函数求偏导再到矩阵求解的微积分运算,逐層深入引导我们探索深度学习背后的学习规则和数学基础。

基于Parr和Howard的深度学习的矩阵求解运算论文

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