这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了mathematica线性代数基础和希腊字母输入。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在公式推导的过程中最常使用的就是线性代数：
mathematica提供了线性代数的计算模块，不过需要熟悉一下语法，最好的方式就是看文档。
文档的链接
在本地的帮助搜索栏输入howto/DoLinearAlgebra，或者在网页输入链接
How to| 进行线性代数计算
常用的还有希腊字母：
参考这两个文档：
Greek Letters
Entering Greek Letters
最常用的模块和使用方式基本都涵盖了，快速上手！
使用的注意事项：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-662915.html
注意是否符合mathematica的语法，是使用方括号还是大括号。一般来说函数使用的是方括号，矩阵使用的是大括号，多查帮助文档吧。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-662915.html
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一、基本概念 ①向量 ②向量的模(长度) ③向量的单位化 ④向量的三则运算 ⑤向量的内积 二、向量运算的性质 (一)向量三则运算的性质 α + β = β + α α + (β + γ) = (α + β) + γ k (α + β) = kα + kβ (k + l) α = kα + lα (二)向量内积运算的性质 (α , β) = (β , α) = α^Tβ = β^Tα (α , α)
线性代数是大学数学中非常重要的一门课程。它包括向量空间、线性映射、矩阵、行列式、特征值和特征向量等内容。其中，基础解系是线性代数中非常基础的一个概念，也是后续许多内容的基础。 1.1 齐次线性方程组 我们先回顾一下齐次线性方程组的概念。齐次线性方程组
矩阵是由排列在矩形阵列中的数字或其他数学对象组成的表格结构。它由行和列组成，并且在数学和应用领域中广泛使用。 元素：矩阵中的每个数字称为元素。元素可以是实数、复数或其他数学对象。 维度：矩阵的维度表示矩阵的行数和列数。一个 m × n 的矩阵有 m 行和
一、基本概念 ①矩阵 像如下图示的为矩阵,记为A=(aij)m*n ②同型矩阵及矩阵相等 若A、B为如下两个矩阵 如果A和B的行数和列数相等,那么A和B为同型矩阵,且A和B的元素相等(即:aij=bij),则称A和B相等 ③伴随矩阵 设A为n阶矩阵(如上图所示),设A的行列式|A|,则A中aij的余子式为Mij,代数余
计算机视觉一些算法中常会用到线性代数的一些知识，为了便于理解和快速回忆，博主这边对常用的一些知识点做下整理，主要来源于如下这本书籍。 1. 矩阵不仅仅是数字排列而已，不然也不会有那么大精力研究它。其可以表示一种映射 关于映射，变换的一些帖子可以参
本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料，原始文件下载 原文作者：Zico Kolter，修改：Chuong Do， Tengyu Ma 翻译：黄海广 备注：请关注github的更新，线性代数和概率论已经更新完毕。 1. 基础概念和符号 线性代数提供了一种紧凑地表示和操作线性方程组的方法。 例如，以
目录 向量的概念 基本概念 抽象概念 向量的意义 几何意义 物理意义 欧式空间 特点和性质 行向量与列向量 行向量 列向量 两者的关系 向量的基本运算与范数 向量的基本运算 向量的加法 数乘运算（实数与向量相乘） 转置 向量的范数 向量的模与内积 向量的模 向量的内积
线性代数的核心是向量的加和乘两种运算的组合，本篇博客为线性代数的一个引子，主要从向量、线性组合和矩阵逐步引出线性代数的相关知识。 首先介绍的是向量相关，向量是基础。 已知列向量： υ = [ v 1 v 2 ] boldsymbol{upsilon}=left[begin{matrix} v_1 \\\\ v_2end{matrix} right] υ =
线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分。 NumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数（既是一个数组方法也是numpy命名空间中的一个函数） x.dot(y)等价于np.dot(x, y) @符（类似Python 3.5）也可以用作中缀运算符，进行矩阵乘法：
线性代数是数学的一个分支，主要研究的是线性方程组和线性空间。线性方程组是指形式为 ax+by=c 的方程组，其中 a,b,c 是已知数。线性空间是指一个向量空间，其中任何两个向量之间的线性组合都还是该空间中的向量。线性分析则是数学分析的一个分支，主要研究的是函数的
