中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 9.2节 本节的要点可由一句话表达：当你转置一个向量 z 或一个矩阵 A 时，也要取其复共轭。不要停在 z T 或 AT 。反转所有虚部的符号。从列向量 zj = aj + ibj 开始，其符合标准的行向量 z T 为分量是 aj − ibj 的共轭转置： 这里是转为 z T 的一个原因。实向量长度的平方为 x21 + · · · + x2n 。复向量长度的平方并非 z12 + · · · + zn2 。 用这个错误定义的话，(1, i) 的长度将是 12 + i2 = 0。一个非零向量将有 0 长度——不可接受。其它向 量将有复数长度。我们想要 a2 + b2 而不是 (a + bi)2 ，即绝对值的平方。就是 (a + bi) 乘以 (a − bi)。 2 对于每个分量，我们想使 zj 乘以 z j ，即 |zj | = a2j + b2j 。当 z 的分量乘以乘以 z 的分量时：

通过MATLAB来计算阵列天线，包括线性阵列，平面阵列，还有圆形阵列

y作m次多元式拟合的MATLAB代码正则化线性回归与偏差与方差 实施正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录。 此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）。 将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码。 环境设置说明 有关安装Octave的说明 Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言。 如果您尚未安装Octave，请安装。 八度功能的文档可在上找到。 项目中包含的文件 -八度脚本，可引导您完成项目 -数据集 -功能归一化功能 -函数最小化例程（类似于fminunc） -绘制多项式拟合 -使用您的成本函数训练线性回归 -正则化线性回归成本函数 -产生学习曲线 -将数据映射到多项式特征空间 -生成交叉验证曲线 在整个项目中，您将使用脚本。 这些脚本为问题设置数据集并调用函数。 正则线性回归 在项目的前半部分，

Postgraduate Students 《Linear System Theory》 Course Examination 2021 Autumn Test time:100 minutes Test Form: Open-book exam (Note: This page is not answer sheet. Please write your answer on the answer sheet.) 一、Short answers. (10分) 1) How to judge the observability for linear constant system? 2) For continuous linear time-invariant(LTl) systems, what are the sufficient and necessary for arbitrary pole assignment?

Linear Algebra in Maple，使用Maple进行线性代数的计算，很好的入门教材，只有22页，可以加深对线性代数的理解，免费分享给大家

西瓜书第六章，选择两个UCI数据集(iris和XX)，linear,rbf两个核函数训练SVM，BP，C.4.5决策树实验比较

Title:Linear Robust Control Authors: Michael Green & David J.N. Limebeer

该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第 7 期，第 3317-3330 页，2017 年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Con​​ference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015 年 6 月 该程序可免费用于非商业学术用途。 未经作者同意，严禁任何商业用途。 1.在Matlab下使用命令编译LSC_

线性代数的完整展示必须包含复数 z = x + iy。即使在矩阵是实矩阵的情况下，其特征值与特征向量也往往是复数。例如：一个 2 × 2 矩阵有复特征向量 x = (1, i) 与 x = (1, −i)。

提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外，通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后，通过分段拟合检测车道标记。 该算法在MATLAB中进行了仿真。 实验表明，可以正确检测车道标记。 在昏暗的环境中，预处理中的分段线性变换可增强检测性能。 有限的兴趣区域有助于识别适当区域中的车道，从而提高了操作速度。 基于特征的方法通常受图像强度的影响。 为了更精确地检测，需要进一步考虑道路的几个特征。