在第一章网络图论中已得到KCL、KVL矩阵方程 AI=0、V=ATEn 其中A为降阶关联矩阵,为支路电流列向量,V为支路电压 列向量,E为节点电压列向量

设E1,E2,…,E是线性空间V的一组基,在这组基下,V中每个向量都有确定 的坐标,而向量的坐标可以看成P元素,因此向量与它的坐标之间的对应实质 上就是V到P的一个映射.显然这个映射是单射与满射,换句话说,坐标给出了 线性空间V与P的一个双射.这个对应的重要性表现在它与运算的关系上

在 n 维线性空间中，任意 n 个线性无关的向量都可以取作空间的基.对于不 同的基，同一个向量的坐标一般是不同的.随着基的改变，向量的坐标是怎样变 化的

一、线性空间的定义. 例 1 在解析几何里,讨论过三维空间中的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加，也可以与实数作数量算法.不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的

一、内积的定义和性质 二、向量的长度和性质 三、正交向量组的概念和求法 四、正交矩阵和正交变换 五、小结 思考题

一、向量在轴上的投影与投影定理 设有一轴U,AB是轴u上的有向线段

向量组的等价 向量组的秩

• Lecture 1 知识点回顾 • 神经概率语言模型(Bengio 2003) • Word2vec (Mikolov 2013) • (CBOW & Skip-gram) * (HS & NEG) • 词向量的评价方法 • Softmax分类模型(原PPT乱入) • 词向量的应用场景

•随机向量及其概率分布 •随机向量的联合分布函数 •随机变量函数的分布

一、线性相关性的概念 定义3给定向量组A:a1,a2,…,am,如果存在不 全为零的数k,k2,k使 1,2,,m ka1+k2a2+…+kmam=0 则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关 注意1.若a1,a2,,an线性无关,则只有当 1=…=n=0时,才有 a1+2a2+…+nan=0成立