Одну секунду
Что-то сучилось. Попробуйте еще раз.
LUP факторизация смотреть последние обновления за сегодня на .
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL! Продолжаем тему декомпозиции и рассматриваем представление матрицы в виде произведения нижне и верхнетреугольной.
Support the channel on Steady: 🤍 Or support me via PayPal: 🤍 Or via Ko-fi: 🤍 Or via Patreon: 🤍 Or via other methods: 🤍 Watch the whole video series about Linear Algebra and download PDF versions and quizzes: 🤍 To find the YouTube-Playlist, click here: 🤍 Thanks to all supporters! They are mentioned in the credits of the video :) This video is about the PLU decomposition for square matrices. I show the algorithm with the help of an example. 0:00 Introduction 1:13 Example 2:00 Row exchange 2:30 Gaussian elimination 4:20 Next row exchange 5:45 Last step I hope that this helps students, pupils and others. #LinearAlgebra (This explanation fits to lectures for students in their first year of study: Mathematics for physicists, Mathematics for the natural science, Mathematics for engineers and so on)
Разложение матрицы на произведение двух матриц: левой и правой треугольной
На Курсопоиске удобный поиск материалов моего канала. Напр., по лин.алгебре: 🤍
Ускоренный курс подготовки к контрольным и экзамену по "Линейной алгебре" 🤍 Приминение LU/LUP-разложение. Вычисление определителя. Высшая математика, видео уроки по математике, видео репетитор по математике, репетитор по высшей математике.
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Этот урок переснят, так как подписчик angryworm80 обнаружил ошибку. Урок с ошибкой тут: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov, MultiPass и PROFESSIONAL! Раскладываем матрицу на множители, один из которых ортогональная матрица, а второй нижне или верхне треугольная.
LU-розклад матриці. Умови існування. Приклади знаходження розкладу.
Методы сведения краевой задачи к задачам Коши
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL! Оказывается, матрицу можно представить как сумму тендерных произведений векторов. Это следует из тщательного анализа формулы произведения матриц и факторизации. Разбираемся в деталях этого чуда!
Норма матрицы. Число обусловленности матрицы cond. LDR-факторизация. Схема Холецкого. LU-разложение. LUP-разложение
Лекция №16. Курс: Линейная алгебра и аналитическая геометрия. Лектор: Панфёров В.С. ВМК МГУ, 1 курс, 1 семестр. Темы лекции: Эквивалентные матрицы. LU-разложение невырожденной матрицы. Число арифметических операций. Методы Винограда и Штрассена. Число арифметических операций, необходимых для вычисления определителя. Характеристический многочлен матрицы. Корни характеристического многочлена и круги Гершгорина. Матрицы с диагональным преобладанием. Вырожденная матрица как предел последовательности невырожденных матриц. Поддержите канал - поставьте лайк и подпишитесь!
Advanced Linear Algebra: Foundations to Frontiers Robert van de Geijn and Maggie Myers For more information: ulaff.net
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL! Сингулярное разложение - родной брат спектрального разложения. Давайте разбираться, что у них общего, а чем они отличаются.
00:00:00 - Введение 00:01:55 - В чём проблема алгоритма Эрли? 00:04:10 - Пояснительный пример 00:13:43 - Алгоритм перенос-свёртка 00:15:53 - Проблемы алгоритма переноса-свёртки 00:16:43 - Ситуация 00:22:36 - Главная идея алгоритма 00:33:31 - Проблема алгоритма 00:39:36 - LR(k)-алгоритм 00:50:08 - Формальные определения 00:52:10 - Активный префикс 00:56:05 - Допустимая ситуация для активного префикса 00:59:23 - Замыкание GOTO 01:12:28 - Леммы Дата лекции: 09.11.2021 Лектор: Ахтямов Павел Монтаж: Алексей Горбулев
Разреженные матрицы и решение больших разреженных систем 0:00:19 1. План лекции 0:05:31 2. Плотные неструктурированные матрицы и распределённое хранение 0:35:48 3. Разряженные матрицы и форматы их представления 1:13:26 4. Быстрая реализация умножения разряженной матрицы на вектор 1:23:29 5. Метод Гаусса для разряженных матриц: упорядоченность Ссылка на плейлист: 🤍
Рассмотрим, как получить сингулярные значения матрицы и разложение соответственно. Ссылка на материалы: 🤍
Метод Грама-Шмидта. Матрицы вращения и отражения. Метод вращений Гивенса. Метод отражений Хаусхолдера. Метод ортогонализации.
Телеграм-канал магистратуры: 🤍 Паблик ВК магистратуры: 🤍 Частные курсы. Telegram, WhatsApp, Viber: +7 (927) 74-69-502; VK: 🤍 Вычислительный пример на сингулярное разложение матрицы. Сингулярное разложение – это громоздкая процедура. Для получения сингулярного разложения нужно проделать много действий. Но главное – найти сингулярные значения. После этого ищем сингулярные векторы, а после этого имеем сингулярное разложение. Зато когда сингулярное разложение получено, дальше все становится очень легко. Просмотрите видео по теме «Сингулярные разложения», затем перейдите к вопросам по теме «Сингулярные разложения», попробуйте самостоятельно ответить на вопросы, и, наконец, проверьте себя, просмотрев ответы на вопросы по теме «Сингулярные разложения». Тема «Сингулярные разложения»: Вопросы по теме «Сингулярные разложения»: Ответы на вопросы по теме «Сингулярные разложения»:
Что такое сингулярное разложение матриц (Singular Value Decomposition, SVD). Связь сингулярного разложения с методом главных компонент. Инфо-сайт: 🤍 Телеграм-канал: 🤍
Темы лекции: Методы решения СЛАУ. Метод Холецкого. Итерационные методы решения СЛАУ. Курс «Вычислительная математика» для студентов 3 курса ФОПФ. Лектор — Елена Николаевна Аристова.
Руководство к онлайн сервису 🤍
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL! Давайте посмотрим, какая магия скрыта в спектральном разложении матриц! Степень матрицы? - легко! Обратная матрицы? - да пожалуйста! Корень из матрицы? - вот Вам пачка корней! И все это одной универсальной формулой, конструкцией! А еще и детерминант!
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Приглашаю посетить канал моего сына: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и MultiPass! Дополняем коллекцию элементарных преобразований еще одним артефактом: преобразованием сдвига. Оно выполняется верхней или нижней треугольной матрицей (мы рассматриваем верхнюю). Чтобы отделить сдвиг от масштабирования, потребуем от матрицы единичных диагональных элементов. Композиция сдвигов - это сдвиг. С параллельным переносом и масштабированием сдвиг можно переставлять местами в композиции преобразований.
#dudvstud #математиканапальцах #войтивайти Телеграм: 🤍 Плейлисты, литература, помощь проекту и прочее: 🤍 Станьте спонсором канала, и вы получите доступ к эксклюзивным бонусам. Подробнее: 🤍 Урок подготовлен при поддержке меценатов Evgeny Zychkov и PROFESSIONAL! Развиваем идею Евсклидова расстояния. В ситуации, когда у нас есть данные, мы можем построить ковариационную матрицу, которая характеризует взаимоотношения между осями, мы можем перебалансировать слагаемые квадрата евклидов расстояния. Для этого надо посчитать искомое расстояние в пространстве главных компонент, разделив каждое слагаемое на соответствующее собственное значение ковариационный матрицы.
Методические рекомендации к онлайн решению. 🤍 Найти решение системы методом Халецкого (методом декомпозиции). 5x1 + 8x1 + x1 = 2 3x1 - 2x1 + 6x1 = -7 2x1 + x1 - x1 = -5
Лекция от 13 марта 2020 Содержание лекции: - Сингулярное разложение для n-мерных тензоров. - Близость двух тензоров (погрешность) - Разложение Таккера. - Минимальное разложение Таккера. - Алгоритм построения минимального разложения Таккера. - Ортогональное разложение Таккера. - Приближение и погрешность. - Модовые матрицы и их свойства. - Теорема о погрешности.
.svg){kind=small}
