線形代数
スカラースカラー
個々の数字、自然数、整数、実数,,
小文字のイタリック体で示し、
ベクトルベクトル
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一次元アレイの組
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順序付けられた数は、一般的に長手方向の量を定義します。
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しかし、書き込みが便利ではない、複数のベクターを使用すると、書き込みを転置します
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ベクターは、一般に、X太字小文字の変数名に示され
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XSとして書き込まれ、その後、ベクトル要素の集合、集合S = {1,3,6}を定義し、そして
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ベクトルの要素は、第1のベクトルのx要素X1、二つの要素のX2として、添字でイタリック体によるもので表されます。
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XSとして書き込まれ、その後、ベクトル要素の集合、集合S = {1,3,6}を定義し、そして
行列の行列
二次元配列
一般に、このような変数名の大文字太字として、行列を表します
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通常 太字の大文字の変数名 のような行列で表される、 A
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I、Jは、 マトリクス行I、列jの要素を表します
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F（ A ） i、jは 関数fにおいて役割を示し j列上の出力行列要素のi番目の行。
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一般のデータ列に
テンソルテンソル
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以上の二次元アレイ
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形状はテンソル寸法を指します
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形状（2,5）は、行5列の行列を表します
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例えば、形状は、（2,3,4）テンソルであります
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Tensorflow：テンソルの流れ
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スカラー、ベクトル、行列は、特別なテンソルです
トランスポーズ
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ベクトル変換ランク
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対角軸ミラー
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行列の転置、満足
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ベクターは一行置換行列とみなすことができるマトリックス、の一方のみとみなすことができ、ベクターは次のように定義されます。
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唯一のスカラ要素は、それ自身の転置に等しく、
行列の加算
行列の減算
行列の乗算
AのXbのための行の列の新たな行列の最終結果
行列の乗算式
要素ごとの積に対応する乗算行列要素
これを用いた製品の種類を形作ります
行列の内積内積
配列番号ための一次元アレイの形状
ベクトル内積は、スカラー値であります
2つのベクトルの例示的なドット積
X = [1,2,3] T
[7,9,11] Y = T
XY = X Tを Y = [1,2,3] [7,9,11] T = 58
行列
マトリクス構造は単純である：主対角線に沿ったすべての要素が1であり、他の要素がゼロの位置でありながら
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プロパティ：任意のベクトル、行列と行列の乗算は、変更されません。
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単位行列のランクと一致して
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n次元ベクトルは、一般的と呼ばれる定数行列のままで
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正式：
リニア式
行列は、線形方程式の解のための重要なツールであります
別の方法で記述された一次方程式
逆行列
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マトリックス先行列が乗算された結果は、目標トルクが可逆、恒等行列であり、
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逆行列と行列は、ターゲットのマトリックスであります
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行列の逆行列は、以下の条件を満足すると称します。
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与えられました、
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私たちは、以下の手順でベクトルを解決することができます