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修正了文档中数学公式无法显示的问题
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Day66-80/71.NumPy的应用-4.md

Lines changed: 23 additions & 21 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -39,8 +39,8 @@ $$
3939
一个向量 $\small{\boldsymbol{v}}$ 可以和一个标量 $\small{k}$ 相乘,运算的方法是将向量中的每个分量与该标量相乘即可,如下所示。
4040

4141
$$
42-
\boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{bmatrix}, \quad
43-
k \cdot \boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} k \cdot v_1 \\ k \cdot v_2 \\ \vdots \\ k \cdot v_n \end{bmatrix}
42+
\boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\\\ v_2 \\\\ \vdots \\\\ v_n \end{bmatrix}, \quad
43+
k \cdot \boldsymbol{v} = \begin{bmatrix} k \cdot v_1 \\\\ k \cdot v_2 \\\\ \vdots \\\\ k \cdot v_n \end{bmatrix}
4444
$$
4545

4646
我们可以用 NumPy 的数组来表示向量,向量的加法可以通过两个数组的加法来实现,向量的数乘可以通过数组和标量的乘法来实现,此处不再进行赘述。
@@ -154,6 +154,7 @@ $$
154154
**性质5**:如果 $\small{det(\boldsymbol{A})}$ 中两行(或两列)互换得到 $\small{det(\boldsymbol{A^{'}})}$ ,那么 $\small{det(\boldsymbol{A}) = -det(\boldsymbol{A^{'}})}$ 。
155155

156156
**性质6**:将 $\small{det(\boldsymbol{A})}$ 中某行(或某列)的 $\small{k}$ 倍加进另一行(或另一列)里,行列式的值不变,如下所示。
157+
157158
$$
158159
{\begin{vmatrix}\vdots &\vdots &\vdots &\vdots \\\\ a_{i1}&a_{i2}&\dots &a_{in} \\\\ a_{j1}&a_{j2}&\dots &a_{jn}\\\\\vdots &\vdots &\vdots &\vdots \\\\ \end{vmatrix}}={\begin{vmatrix}\vdots &\vdots &\vdots &\vdots \\\\ a_{i1}&a_{i2}&\dots &a_{in} \\\\ a_{j1}{\color {blue}+ka_{i1}}&a_{j2}{\color {blue}+ka_{i2}}&\dots &a_{jn}{\color {blue}+ka_{in}} \\\\ \vdots &\vdots &\vdots &\vdots \\\\ \end{vmatrix}}
159160
$$
@@ -205,7 +206,7 @@ $$
205206
值得一提的是矩阵乘法运算,该运算仅当第一个矩阵 $\small{\boldsymbol{A}}$ 的列数和另一个矩阵 $\small{\boldsymbol{B}}$ 的行数相等时才能定义。如果 $\small{\boldsymbol{A}}$ 是一个 $\small{m \times n}$ 的矩阵,$\small{\boldsymbol{B}}$ 是一个 $\small{n \times k}$ 矩阵,它们的乘积是一个 $\small{m \times k}$ 的矩阵,其中元素的计算公式如下所示:
206207

207208
$$
208-
[\mathbf{AB}]_{i,j} = A_{i,1}B_{1,j} + A_{i,2}B_{2,j} + \cdots + A_{i,n}B_{n,j} = \sum_{r=1}^n A_{i,r}B_{r,j}
209+
\mathbf{AB}_{i,j} = A_{i,1} B_{1,j} + A_{i,2} B_{2,j} + \cdots + A_{i,n} B_{n,j} = \sum_{r=1}^{n}{A_{i,r}B_{r,j}}
209210
$$
210211

211212
<img src="res/matrix_multiply.png" style="zoom:35%;">
@@ -214,25 +215,25 @@ $$
214215

215216
$$
216217
\begin{bmatrix}
217-
1 & 0 & 2 \\\\
218-
-1 & 3 & 1 \\\\
219-
\end{bmatrix}
218+
1 & 0 & 2 \\\\
219+
-1 & 3 & 1
220+
\end{bmatrix}
220221
\times
221-
\begin{bmatrix}
222-
3 & 1 \\\\
223-
2 & 1 \\\\
224-
1 & 0
225-
\end{bmatrix}
222+
\begin{bmatrix}
223+
3 & 1 \\\\
224+
2 & 1 \\\\
225+
1 & 0
226+
\end{bmatrix}
226227
=
227-
\begin{bmatrix}
228-
(1 \times 3 + 0 \times 2 + 2 \times 1) & (1 \times 1 + 0 \times 1 + 2 \times 0) \\\\
229-
(-1 \times 3 + 3 \times 2 + 1 \times 1) & (-1 \times 1 + 3 \times 1 + 1 \times 0) \\\\
230-
\end{bmatrix}
228+
\begin{bmatrix}
229+
(1 \times 3 + 0 \times 2 + 2 \times 1) & (1 \times 1 + 0 \times 1 + 2 \times 0) \\\\
230+
(-1 \times 3 + 3 \times 2 + 1 \times 1) & (-1 \times 1 + 3 \times 1 + 1 \times 0)
231+
\end{bmatrix}
231232
=
232-
\begin{bmatrix}
233-
5 & 1 \\\\
234-
4 & 2 \\\\
235-
\end{bmatrix}
233+
\begin{bmatrix}
234+
5 & 1 \\\\
235+
4 & 2
236+
\end{bmatrix}
236237
$$
237238

238239
矩阵的乘法满足结合律和对矩阵加法的分配律:
@@ -243,7 +244,7 @@ $$
243244

244245
右分配律: $\small{\boldsymbol{C}(\boldsymbol{A} + \boldsymbol{B}) = \boldsymbol{CA} + \boldsymbol{CB}}$。
245246

246-
**矩阵乘法不满足交换律**。一般情况下,矩阵 \small{$\boldsymbol{A}}$ 和 $\small{\boldsymbol{B}}$ 的乘积 $\small{\boldsymbol{AB}}$ 存在,但 $\small{\boldsymbol{BA}}$ 不一定存在,即便 $\small{\boldsymbol{BA}}$ 存在,大多数时候 $\small{\boldsymbol{AB} \neq \boldsymbol{BA}}$ 。
247+
**矩阵乘法不满足交换律**。一般情况下,矩阵 $\small{\boldsymbol{A}}$ 和 $\small{\boldsymbol{B}}$ 的乘积 $\small{\boldsymbol{AB}}$ 存在,但 $\small{\boldsymbol{BA}}$ 不一定存在,即便 $\small{\boldsymbol{BA}}$ 存在,大多数时候 $\small{\boldsymbol{AB} \neq \boldsymbol{BA}}$ 。
247248

248249
矩阵乘法的一个基本应用是在线性方程组上。线性方程组是方程组的一种,它符合以下的形式:
249250

@@ -455,7 +456,7 @@ $$
455456
\boldsymbol{Ax} = \boldsymbol{b}
456457
$$
457458

458-
线性方程组有唯一解的条件:系数矩阵$\boldsymbol{A}$的秩等于增广矩阵$\boldsymbol{Ab}$的秩,而且跟未知数的个数相同。
459+
线性方程组有唯一解的条件:系数矩阵 $\small{\boldsymbol{A}}$ 的秩等于增广矩阵 $\small{\boldsymbol{Ab}}$ 的秩,而且跟未知数的个数相同。
459460

460461
代码:
461462

@@ -496,6 +497,7 @@ array([[1.],
496497
$$
497498
\boldsymbol{x} = \boldsymbol{A}^{-1} \cdot \boldsymbol{b}
498499
$$
500+
499501
代码:
500502

501503
```Python

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