百度知道 问题出处对于常数 ，点的泰勒展开为对于常数 和矩阵例题:对于求,其中:进行分解所以:又根据特殊极限(就是泰勒级数在处的展开)：所以：%Matlab 验

欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

给出LP问题基本可行解及其对应的基矩阵

应用线性矩阵不等式(LMI)方法研究T-S模糊系统的H2/H∞混合控制器的设计问题.首先针对T-S模糊系统分别设计H2和H∞ 控制器;然后以线性矩阵不等式的形式给出T-S模糊系统H2/H∞混合控制器存在的充分条件及相应的控制器设计方法.在给定的H∞ 干扰约束下,通过优化H∞控制性能指标实现了模糊状态反馈次优控制.最后通过例子验证了所给出的H2/H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性.

ndarray.ndim：维度 ndarray.shape：形状 ndarray.size：元素个数 ndarray.dtype：元素数据类型 ndarray.itemsize：字节大小 创建数组： a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型： a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,float32,后面不跟数字默认64 a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列

51单片机矩阵按键例程+pretues仿真，适合初学者，有注释

使用 Durbin 递归 [1] 求正定 Hermitian 对称 Toeplitz 矩阵 T (N>=2) 的 Cholesky 因子的逆。 Aravindh Krishnamoorthy，aravindh.krishnamoorthy@fau.de，2015 年 9 月 4 日。 在 2 条款 BSD 许可下发布。 [1] Gene H. Golub、Charles F. Van Loan，矩阵计算，第三版，算法 4.7.1 (Durbin)。

基于二维动态时间规整算法的矩阵相似性研究，李俊杰，高翠芳，在模式识别中距离作为一种常用的度量工具，被广泛应用于聚类、分类等算法中。随着矩阵样本的大量出现，以及样本内容的不断复杂化

资源中是《计算机视觉中的数学方法》对应的课件。本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。

在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓的形状描述符，称为多尺度距离矩阵（MDM），以捕获形状几何图形，同时不影响平移，旋转，缩放和双边对称性。 该描述符进一步与降维相结合，以提高其判别能力。 所提出的方法避免了在大多数先前的形状识别算法中使用的费时的逐点匹配。 因此，它速度快，适合实时应用。 我们通过在两个数据集上进行实验，将提出的方法应用于计划叶子识别的任务：瑞典叶子数据集和ICL叶子数据集。 实验结果清楚地证明了提出的描述符的有效性和效率。