- M40合波之后的信号,是用单薄光纤传输?
Month: October 2017
光纤通信(第五版)
- 单模光纤与多模光纤的区别?
- 《光纤通信》(第五版) P74 例4.1
- 对半导体激光器的直接调制可能会改变其输出波长,增加其线宽(这种现象称为啁啾)
ODL 新建maven项目骨架
mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.opendaylight.controller -DarchetypeArtifactId=opendaylight-startup-archetype -DarchetypeRepository=https://nexus.opendaylight.org/content/repositories/public/ -DarchetypeVersion=1.3.1-Carbon
深度学习
- 对角矩阵受到关注的部分原因是对角矩阵的乘法计算很高效。计算乘法
,我们只需要将
中的每
放大
倍。对角方阵的逆矩阵存在,当且仅当对角元素都是非零值,在这种情况下,
- 正交矩阵指行向量和列向量是分别标准正交的方阵,即
这意味着
正交矩阵受到关注是因为求逆计算代价小。 - 特征向量是使用最广的矩阵分解之一,即我们将矩阵分解成一组特征向量和特征值。
方阵的特征向量是指与A相乘后相当于对该向量进行缩放的非零向量
其中标量称为这个特征向量对应的特征值,通常我们更关注右特征向量。(备注:左特征向量
)
如何理解矩阵特征值?
相似矩阵有什么用?
假设矩阵有n个线性无关的特征向量
,对应着特征值
。我们将特征向量连接成一个矩阵。使得每一列是一个特征向量;
。类似地,我们也可以将特征值连接成一个向量
。因此
的特征分解可以记作
证明:
线性代数(同济大学第六版)第五章第3节定理 4 n阶矩阵与对角矩阵相似(即
能对角化)的充分必要条件是
有n个线性无关的特征向量
- 奇异值分解详解
奇异值分解的物理意义- 矩阵乘法运算律:
和
是实对称矩阵,可以相似三角化。
- 点乘
是列向量
- 矩阵乘法运算律: