线性代数是数学中研究向量空间（也称为线性空间）以及线性映射的一个分支，是现代科学技术中基础的数学工具之一。尤其在机器学习领域，线性代数扮演着至关重要的角色。在本次分析的文档中，详细的介绍了线性代数在机器学习应用中的基本概念、符号表示、矩阵运算以及矩阵运算的高级主题。 文档从基本概念和符号表示讲起，介绍了矩阵和向量的基本表示方法，比如用\( A \in R^{m \times n} \)表示具有\( m \)行\( n \)列的矩阵，用\( x \in R^{n} \)表示具有\( n \)个元素的向量。这里，\( R \)代表实数集，向量被看作是列向量，若要表示行向量则需要转置，用\( x^{T} \)表示。此外，\( a_{ij} \)表示矩阵的第\( i \)行第\( j \)列的元素，\( a_{j} \)或者\( A_{:,j} \)表示矩阵的第\( j \)列。 矩阵乘法是线性代数中的核心内容，其可以理解为一种特殊的二元运算，它将两个矩阵结合成第三个矩阵，其规则严格，需要遵循特定的维度对应原则。矩阵乘法不仅在形式上可以表示为列向量和行向量的内积，还可以进一步细分为向量-向量乘法、矩阵-向量乘法和矩阵-矩阵乘法。向量-向量乘法实际上就是点乘，其结果是一个实数；矩阵-向量乘法则可以视为列向量的线性组合；而矩阵-矩阵乘法本质上是行和列对应元素间的内积运算。 文档接着介绍了线性代数中一些基本的操作和属性，如单位矩阵和对角矩阵，这两个概念在矩阵运算中起着非常重要的作用。单位矩阵，也称为恒等矩阵，是一种特殊的对角矩阵，其对角线上的元素均为1，其余位置的元素为0，它在矩阵乘法中起到的作用类似于数字乘法中的1。对角矩阵是指除了主对角线以外的其他元素都为0的矩阵，其简化了矩阵运算过程。 转置是一个非常重要的操作，它将矩阵的行变为列，列变为行。如果矩阵\( A \)的转置是\( A^{T} \)，那么\( (A^{T})_{ij} = a_{ji} \)。对称矩阵是一种特殊的方阵，其满足\( A = A^{T} \)。矩阵的迹（trace）指的是方阵对角线元素之和，仅对方阵定义。矩阵的范数用来衡量矩阵的大小，常用的范数包括1-范数、2-范数和无穷范数等。线性无关和秩的概念用于描述向量集合的性质，通过最大线性无关组的大小来衡量整个向量空间的维度。逆矩阵是方阵的另一种重要属性，只有方阵才有逆，且不是所有方阵都有逆，只有当行列式不为0时，方阵才有逆。 正交矩阵是其转置等于其逆的矩阵，这保证了正交矩阵的列向量和行向量都构成标准正交基。矩阵的范围（range）和零空间（null space）分别描述了线性变换在行空间和核空间中的映射特性。 在矩阵运算的高级主题中，文档探讨了梯度、海森矩阵、最小二乘法、行列式的梯度和特征值优化等概念。梯度是多元函数导数的概念推广，可以用于寻找函数的极值。海森矩阵是多元函数二阶导数矩阵，常用于求解多元函数的极值问题。最小二乘法是一种数学优化技术，用来最小化一组数据点的误差平方和。行列式的梯度与行列式的优化有关，而特征值和特征向量对于理解矩阵的本质有着极为重要的意义。对称矩阵的特征值和特征向量有实数的特性，便于分析和计算。 文档提供了一个全面的线性代数知识框架，对于理解和应用线性代数在机器学习中的相关知识至关重要。这份资料对于机器学习的初学者来说是一份宝贵的资料，有助于建立坚实的理论基础。对于专业人士而言，也是一份重要的参考资料，能够帮助其巩固和扩展线性代数的知识。

There are two approaches to undergraduate and graduate courses in linear statistical models and experimental design in applied statistics. One is a two-term sequence focusing on regression followed by ANOVA/Experimental design. Applied Linear Statistical Models serves that market. It is offered in business, economics, statistics, industrial engineering, public health, medicine, and psychology departments in four-year colleges and universities, and graduate schools. Applied Linear Statistical Models is the leading text in the market. It is noted for its quality and clarity, and its authorship is first-rate. The approach used in the text is an applied one, with an emphasis on understanding of concepts and exposition by means of examples. Sufficient theoretical foundations are provided so that applications of regression analysis can be carried out comfortably. The fourth edition has been updated to keep it current with important new developments in regression analysis.

凌力尔特公司(Linear Technology Corporation)推出LT8705的H级和MP级版本。这款高效率 (高达98%) 同步降压-升压型DC/DC控制器可以高于、低于或等于稳定输出电压的输入电压工作。LT8705运用单电感器和4开关同步整流，在2.8V至80V输入电压范围内工作，产生固定的1.3V 至80V输出。用单个器件就可提供高达250W的输出功率。当多个电路并联时，还可提供更大的功率。H级和MP级版本器件分别保证工作在–40℃至150℃和–55℃至150℃的工作结温范围。     LT8705有4个反馈环路以调节输入电流/电压以及输出电流/电压。输入电流和电压反馈

线性代数第五版 英文版 Gilbert Strang

Introduction to Linear Optimization, 1997. by Bertsimas and Tsitsiklis

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全书共分7章,包括引论、线性方程组求解、线性最小二乘问题、非对称特征值问题、对称特征问题和奇异值分解、线性方程组迭代方法及特征值问题迭代方法，本书不仅给出了数值线性代数的常用算法，而且也介绍了多重网格法和区域分解法等新算法，并指导读者如何编写数值软件以及从何处找到适用的优秀数值软件。 　　本书可作为计算数学和相关理工科专业一年级研究生的教材,也可作为从事科学计算的广大科技工作者的参考书。 第1章 引论 　1.1 基本符号 　1.2 数值线性代数的标准问题 　1.3 一般的方法 　　1.3.1 矩阵分解 　　1.3.2 扰动理论和条件数 　　1.3.3 舍入误差对算法的影响 　　1.3.4 分析算法的速度 　　1.3.5 数值计算软件 　1.4 例：多项式求值 　1.5 浮点算术运算 　1.6 再议多项式求值 　1.7 向量和矩阵范数 　1.8 第1章的参考书目和其他话题 　1.9 第1章问题 第2章 线性方程组求解 　2.1 概述 　2.2 扰动理论 　2.3 高斯消元法 　2.4 误差分析 　　2.4.1 选主元的必要性 　　2.4.2 高斯消元法正式的误差分析 　　2.4.3 估计条件数 　　2.4.4 实际的误差界 　2.5 改进解的精度 　　2.5.1 单精度迭代精化 　　2.5.2 平衡 　2.6 高性能分块算法 　　2.6.1 基本线性代数子程序（blas） 　　2.6.2 如何优化矩阵乘法 　　2.6.3 使用3级blas改组高斯消元法 　　2.6.4 更多的并行性和其他性能问题 　2.7 特殊的线性方程组 　　2.7.1 实对称正定矩阵 　　2.7.2 对称不定矩阵 　　2.7.3 带状矩阵 　　2.7.4 一般的稀疏阵 　　2.7.5 不超过o（n2）个参数的稠密矩阵 　2.8 第2章的参考书目和其他的话题 　2.9 第2章问题 第3章 线性最小二乘问题 　3.1 概述 　3.2 解线性最小二乘问题的矩阵分解 　　3.2.1 正规方程 　　3.2.2 qr分解 　　3.2.3 奇异值分解 　3.3 最小二乘问题的扰动理论 　3.4 正交矩阵 　　3.4.1 豪斯霍尔德变换 　　3.4.2 吉文斯旋转 　　3.4.3 正交矩阵的舍入误差分析 　　3.4.4 为什么用正交矩阵 　3.5 秩亏最小二乘问题 　　3.5.1 用svd解秩亏最小二乘问题 　　3.5.2 用选主元的qr分解解秩亏最小二乘问题 　3.6 最小二乘问题解法的性能比较 　3.7 第3章的参考书目和其他话题 　3.8 第3章问题 第4章 非对称特征值问题 　4.1 概述 　4.2 典范型 　4.3 扰动理论 　4.4 非对称特征问题的算法 　　4.4.1 幂法 　　4.4.2 逆迭代 　　4.4.3 正交迭代 　　4.4.4 qr迭代 　　4.4.5 使qr迭代有实效 　　4.4.6 海森伯格约化 　　4.4.7 三对角和双对角约化 　　4.4.8 隐式位移的qr迭代 　4.5 其他的非对称特征值问题 　　4.5.1 正则矩阵束和魏尔斯特拉斯典范型 　　4.5.2 奇异矩阵束和克罗内克典范型 　　4.5.3 非线性特征值问题 　4.6 小结 　4.7 第4章参考书目和其他话题 　4.8 第4章问题 第5章 对称特征问题和奇异值分解 　5.1 概述 　5.2 扰动理论 　5.3 对称特征问题的算法 　　5.3.1 三对角qr迭代 　　5.3.2 瑞利商迭代 　　5.3.3 分而治之 　　5.3.4 对分法和逆迭代 　　5.3.5 雅可比法 　　5.3.6 性能比较 　5.4 奇异值分解算法 　　5.4.1 双对角svd的qr迭代及其变形 　　5.4.2 计算双对角svd达到高的相对精度 　　5.4.3 svd的雅可比法 　5.5 微分方程和特征值问题 　　5.5.1 toda格子 　　5.5.2 与偏微分方程的关系 　5.6 第5章参考书目和其他话题 　5.7 第5章问题 第6章 线性方程组迭代方法 　6.1 概述 　6.2 迭代法的在线（on-line）帮助 　6.3 泊松方程 　　6.3.1 一维泊松方程 　　6.3.2 二维泊松方程 6.3.3 用克罗内克积表达泊松方程 6.4 解泊松方程方法小结 　6.5 基本迭代法 　　6.5.1 雅可比法 　　6.5.2 高斯-塞德尔法 6.5.3 逐次超松弛法 6.5.4 模型问题的雅可比、高斯－塞德尔和sor（ω）的收敛性 6.5.5 雅可比、高斯－塞德尔和sor（ω）法明细的收敛准则 　　6.5.6 切比雪夫加速和对称sor（ssor） 　6.6 克雷洛夫子空间方法 　　6.6.1 通过矩阵-向量乘法得到关于a的信息 　　6.6.2 利用克雷洛夫子空间kk解ax=b 　　6.6.3 共轭梯度法 　　6.6.4 共轭梯度法的收敛性分析 　　6.6.5 预条件 　　6.6.6 解ax=b的其他克雷洛夫子空间算法 　6.7 快速傅里叶变换 　　6.7.1 离散傅里叶变换 　　6.7.2 用傅里叶级数解连续模型问题 　　6.7.3 卷积 　　6.7.4 计算快速傅里叶变换 　6.8 块循环约化 　6.9 多重网格法 　　6.9.1 二维泊松方程多重网格法概述 　　6.9.2 一维泊松方程的多重网格法详述 　6.10 区域分解法 　　6.10.1 无交叠方法 　　6.10.2 交叠方法 　6.11 第6章的参考书目和其他话题 　6.12 第6章问题 第7章 特征值问题的迭代方法 　7.1 概述 　7.2 瑞利-里茨方法 　7.3 精确算术运算的兰乔斯算法 　7.4 浮点算术运算的兰乔斯算法 　7.5 选择正交化的兰乔斯算法 　7.6 选择正交化之外的方法 　7.7 非对称特征值问题的迭代算法 　7.8 第7章的参考书目和其他话题 　7.9 第7章问题 参考文献（图灵网站下载） 索引

线性泛函非局部边界条件的奇异半正问题正解存在性，赵增勤，王丽君，我们利用不动点指数方法,研究了一类线性泛函边界条件下的非线性二阶奇异半正微分方程,得到了C[0,1] 正解的存在性,然后给出具体例子.

奇异流形上带临界锥Sobolev指数半线性椭圆方程 nodal解的存在性，刘晓春，梅媛，本文引进了带有锥奇性的流形,对应的锥Sobolev空间以及赋权的锥Sobolev空间上的锥Sobolev不等式和Poincar'e 不等式,最终证明了锥奇异流形上带

ADI公司的一本将线性模拟电路设计的书，非常经典，适合做模拟硬件设计的童鞋们阅读