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对角矩阵（英语：diagonal matrix）是一个主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。对角线上的元素可以为 0 或其他值。
对角矩阵参与矩阵乘法
矩阵 A 左乘一个对角矩阵 D，是分别用 D 的对角线元素分别作用于矩阵 A 的每一行；
相似地，矩阵 A 右乘一个对角矩阵 D，是分别将 D 的对角线元素分别作用于矩阵 A 的每一列文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-510215.html
对角矩阵之间的矩阵乘法运算，对角线元素相乘，仍为对角矩阵，自然此时满足乘法的交换律；文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510215.html
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这篇文章介绍矩阵补充（matrix completion），它是一种向量召回通道。矩阵补充的本质是对用户 ID 和物品 ID 做 embedding，并用两个 embedding 向量的內积预估用户对物品的兴趣。值得注意的是，矩阵补充存在诸多缺点，在实践中效果远不及双塔模型。 上篇文章介绍了embedding，它可
1、torch.diag() 2、torch.diag_embed()
在Eigen中，所有矩阵和向量都是矩阵模板类的对象。向量只是矩阵的一种特殊情况，要么有一行，要么有一列。矩阵就是一个二维数表，可以有多行多列。 Matrix类有六个模板参数，但现在只需要了解前三个参数就足够了。剩下的三个参数都有默认值，我们暂时不碰它们，我们
满足： A H A = A A H A^H A = AA^H A H A = A A H 的矩阵，被称为正规矩阵 证明 A A A 可以酉相似对角化的 充要 条件是， A A A 是正规矩阵 A H A = A A H A^H A = AA^H A H A = A A H 这里插一句： 一般矩阵可以对角化是： P − 1 A P = Λ P^{-1}AP = Lambda P − 1 A P = Λ Λ Lambda Λ 是对角阵，而对角化只要
目录 1.对阵矩阵 2.三角矩阵 3.三对角矩阵（带状矩阵） 定义：若对一个n阶矩阵A中的任意一个元素 aᵢ,ⱼ 都有aᵢ,ⱼ=aⱼ,ᵢ （1≤i,j≤n），则称其为对称矩阵。 存储策略：只存储主对角线＋下三角区（或主对角线+上三角区），以主对角线+下三角区为例，按照行优先把这些元
输入格式: 输入包含n + 1行： 第一行为一个正整数n（1 = n = 10）。 第二行到第n + 1行，每行有n个整数，邻近两数之间用一个空格隔开。 输出格式： 两数之间用一个空格隔开。 输入样例： 4 2 3 4 1 5 6 2 1 7 1 8 3 1 6 1 1 输出样例： 17 5
在Eigen，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。 Matrix有6个模板参数，主要使用前三个参数，剩下的有默认值。 Scalar是表示元素的类型，RowsAtCompileTime为矩阵的行，ColsAtCompileTime为矩阵的列。 库中提供了一些类型便于使用，比如
矩阵中只有0，1值，返回每个cell到最近的0的距离。 思路： 0元素到它自己的距离是0， 只需考虑1到最近的0是多少距离。 BFS. 先把元素1处的距离更新为无穷大。 0的位置装入queue。 从每个0出发，走上下左右4个方向，遇到0不需要处理，遇到1，距离为当前距离+1. 如果当前距离
分块对角矩阵的逆矩阵： [ A B C ⋱ ] − 1 = [ A − 1 B − 1 C − 1 ⋱ ] begin{bmatrix} mathbf{A} \\\\ mathbf{B} \\\\ mathbf{C} \\\\ ddots \\\\ end{bmatrix}^{-1} = begin{bmatrix} mathbf{A}^{-1} \\\\ mathbf{B}^{-1} \\\\ mathbf{C}^{-1} \\\\ ddots \\\\ end{bmatrix} ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ A B C ⋱ ⎦ ⎥ ⎥ ⎤ − 1 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡
矩阵相似的 定义 设 A与B都是N阶方阵，若是一个可逆的N阶矩阵P，使得，则称A与B相似，记作，P成为由A到B的相似变换矩阵 相似矩阵的 性质 1、 矩阵A与它自身相似 2、若，则 如果A与B相似，那么B与A也相似 证明： 所以为B到A的相似变换矩阵 3、若，则 相似具有传递性 证明：
