只在一个点上连续的函数
摘要：
参考 https://www.zybang.com/question/1e243c73143fcc884ed7fd58ea8374ae.html 呵呵,其实很简单,想法来源于Dirichlet函数,就是当x为有理数时f(x)=1,当x为无理数时f(x)=0,显然这函数处处不连续.那么我们对其做一点修 阅读全文
posted @ 2018-06-06 09:16 遗忘海岸 阅读(1589) 评论(0) 推荐(0)
2018年6月6日 #
2018年6月3日 #
EF对应null的处理
摘要：
原来的代码是 if (string.IsNullOrWhiteSpace(seal)) seal = null; ctx.Terminal.FirstOrDefault(ent=>ent.Seal==seal) 当seal是null时成长的sql语句如下，采用=null执行结果不是需要的 exec 阅读全文
posted @ 2018-06-03 10:41 遗忘海岸 阅读(777) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月31日 #
证明解析函数u=c1 与 v=c2 正交
摘要：
方程u(x,y)=c1对应平面上的曲线， 求导dy/dx= -ux/uy 类似有v曲线的dy/dx=-vx/vy 两者相乘，使用柯西-黎曼方程结果是-1 表示在相交点两者的切线互相垂直。 另外u(x,y)=c1 可以看成2元函数 u=f(x,y) 的等高线--参考微积分11.5 节 grad(u) 阅读全文
posted @ 2018-05-31 16:26 遗忘海岸 阅读(664) 评论(0) 推荐(0)
2018年4月4日 #
互逆矩阵特征值，奇异值的关系
摘要：
A 与A^-1 的特征价值 互为倒数。 证明 Ax1=lambda1 x1 => inv(A) A x1=lambad1 inv(A) x1 => x1= lambda1 inv(A) x1 => (1/lambda1) x1= inv(A) x1 相似矩阵有相同的特征值--(6.1节结论） A A 阅读全文
posted @ 2018-04-04 20:12 遗忘海岸 阅读(3161) 评论(0) 推荐(0)
2018年3月15日 #
2018年3月9日 #
证明LDU分解的唯一性
摘要：
首先上(下）三角矩阵乘以上（下）三角矩阵结果还是上(下)三角矩阵， 另外我们考虑相乘后的对角元素可发现，对角原始是原来2矩阵对应对角元素的乘积。 另外对角线都是1的上(下)三角矩阵必定可以只是用行运算III化为单位矩阵。 行运算III 对应左乘第3类初等矩阵，因此U1^-1（L2^-1） 可以看成是 阅读全文
posted @ 2018-03-09 10:36 遗忘海岸 阅读(1855) 评论(0) 推荐(0)
2018年3月1日 #
SVD图片有损压缩测试
摘要：
注意文件名别保持成svd.m，这样与系统的默认svd程序冲突 图片处理函数生成的三组二维数组对应RGB，处理时保留一组 clear all; close all; clc; a1=imread('C:\1.jpg'); [m n]=size(a1); a1=double(a1); a=a1(:,:, 阅读全文
posted @ 2018-03-01 15:54 遗忘海岸 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月27日 #
2018年2月21日 #
2018年2月9日 #
证明2x2正交矩阵专置后还是正交矩阵
摘要：
[ x1 x2 y1 y2] x1^2+y1^2=1 x2^2 + y2^2=1 x1*x2 + y1*y2=0 如果专置后还是 x1^2 + x2^2=1 y1^2 +y2^2=1 x1*y1 + x2*y2=0 上图可以看出2个直接角三角型全等。从而得出结论。 阅读全文
posted @ 2018-02-09 08:57 遗忘海岸 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月5日 #
对角元素各不相同的上三角矩阵 必定存在上三角矩阵将之对角化
摘要：
1. 首先对角线元素互不相同，意味着矩阵有n个不同的特征值，根据6.3.1知道，必定有n个线性无关的特征值向量，故T可以对角化. 2, 然后取一个特征值tjj对应的特征向量是rj, (T- tjj * I)x=0 必定有非平凡解rj, 3. A= T-tjj * I 由于T对角元素各不相同,因此A矩 阅读全文
posted @ 2018-02-05 16:44 遗忘海岸 阅读(810) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月2日 #
网页评级模型
摘要：
有n个网页，则构造的矩阵A为nxn, A的j列的每个元素(aij)的值表示， 从页面 j 跳到页面 i 的概率。 初始状态向量X0中的元素 可以看成 每页当前停留的概率（或者有多少人在这个页面）经过几次迭代（A^k * x0)后，Xk向量表示进过多次访问（跳转-模拟用户的上网行为)后， 停留在j也面 阅读全文
posted @ 2018-02-02 16:24 遗忘海岸 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月1日 #
DevExpress 只允许修改指定列
摘要：
gridView1.OptionsBehavior.Editable = true; gridView1.OptionsBehavior.ReadOnly = false; foreach (GridColumn c in gridView1.Columns) { if (c.Name == col 阅读全文
posted @ 2018-02-01 16:23 遗忘海岸 阅读(232) 评论(0) 推荐(0)
生成概率向量
摘要：
R^n中的概率向量，向量中每个元素>=0 ,元素之和=1 下面生成一个R^4中的概率向量 clcformat longt=rand(4,1);r=(1/sum(t)) * t; A=[ 0.8 0.1 0.05 0.05 0.1 0.8 0.05 0.05 0.05 0.05 0.8 0.1 0.0 阅读全文
posted @ 2018-02-01 14:04 遗忘海岸 阅读(243) 评论(0) 推荐(0)
2018年1月31日 #
nxn随机矩阵乘以概率向量依旧是概率向量
摘要：
由上面可进一步推到出A*A是随机矩阵看成(A a1,A a2...A an) 所以A^m依然是随机矩阵。 阅读全文
posted @ 2018-01-31 16:04 遗忘海岸 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号