同济大学：《高等数学》课程电子教案（PPT课件讲稿）第七章 向量代数与空间解析几何（7.3）数量积与向量积

一、向量的概念及表示 二、向量的运算 三、常用结论

8.1 特征值和特征向量的计算 113 8.2 上海森伯形式、QR和QZ因式分解 117 8.3 舒尔分解和奇异值分解 119

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

问题：已知 ξ η),( 的分布，如何求ζ = f ξ η),( 的分布？ 1.和（差）的分布ζ = ξ +η 2.平方和分布 22 += ηξζ 3.商的分布

• SIMD结构 − 向量体系结构 − 多媒体SIMD指令集扩展 − 图形处理单元 • 向量体系结构 • GPU

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• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

复习《线性代数》有关内容 1.矩阵与向量 2矩阵的加减运算 3非奇异矩阵 4分块方阵的行列式和逆 5.二次型和向量范数 6标量函数的定号性

由n个实数 组成的有序数组称 a a an , , , 1 2 \为n维向量，记作