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矩阵满秩最新视觉报道_矩阵图(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

矩阵满秩

LLM偏爱Decoder？原因在这！最近读了苏神的文章，关于LLM（Language Model）的架构选择，觉得有必要再复述一遍，加深理解。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是典型的Decoder-only架构，而Google提出的T5模型则是Encoder-Decoder架构。简单来说，Encoder负责处理输入，Decoder负责处理输出。首先，Decoder-only架构的Encoder和Decoder都是单向注意力，而且可以共享参数，这使得它的参数量相对较少。而Encoder-Decoder架构的Encoder是双向注意力，Decoder是单向注意力，不共享参数，因此参数量是Decoder-only的两倍。这就意味着，我们不能简单地说T5的优势是因为将输入的注意力从单向改为双向带来的，因为没有控制变量（即参数量）。那么，为什么“输入部分的注意力改为双向不会带来收益”呢？这涉及到Attention矩阵的概念。Attention矩阵一般是由一个低秩分解的矩阵经过softmax得到。由于低秩分解降低了计算复杂度，但也导致了表达能力的下降。Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵，由于softmax的存在，其对角线必然都是正数。而三角阵的行列式等于它对角线元素之积，所以它的行列式必然是正数，即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的，满秩则代表更强的表达能力。改为双向反倒不如单向（Encoder-Decoder架构的Attention矩阵为正方形，此时不一定满秩）。苏神在面试题标答中指出：【LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力。就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概只是因为它多了一倍参数。所以，在同等参数量、同等推理成本下，Decoder-only架构就是最优选择了。】苏神真是太强了！𐟒ꀀ

求助线代大佬为什么这两个矩阵都满秩就可以互相线性表出啊，如果是两个四阶矩阵那么这两个矩阵的秩都是四阶，也可以相互超出吗？求大佬解答

这个不等式成立吗

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华科2023年高等工程数学试卷考点解析 𐟓 选择题：可逆概念的理解可对角化概念的理解线性方程组Jacobi/Gauss-Seidel迭代方法的收敛性判别迭代法的稳定性判断抽样分布的几个定理统计量中无偏性概念的辨别 𐟖‹️ 填空题： Hermite插值多项式满秩分解求cosx的一次最佳一致逼近给定数值求积公式形势下的代数精度矩阵的二范数极大似然估计法 𐟓 解答题：线性空间基的证明及线性空间的变换在不同基下的矩阵表示 Jordan标准型及e^At的求解 Gauss-Legendre和Gauss-Chebyshev两点求积公式（需对积分区间进行变换）方程零点存在性证明及迭代法解方程的收敛性证明数据的最小二乘拟合已知正态分布的均值和方差，求样本均值的单侧假设检验和样本方差的双侧假设检验

2018年数学二真题解析：难度与技巧并重 2018年的数学二真题，难度确实不小啊𐟘“。不过，相比2016年，写起来感觉稍微轻松了一点，虽然分数差不多，但过程更顺畅。 4题：图像误导，泰勒公式来救这道题用了图像来蒙，结果错了。看到函数值和高阶导数的关系，应该想到泰勒公式。二阶导数大于0，可以引出三个方面的结论：凹凸性 f'(x)的单调性 f(x)＞f(x0)+f'(x0)(x-x0) 8题：反例排除法这道题我是用反例排除法做的。结论是：左乘列满秩，右乘行满秩，矩阵的秩不变！ 15题：不定积分的陷阱这道题考察不定积分，结合分部积分和换元法，我一开始就错了，常数也漏了。订正在P8。 17题：摆线积分的误区这道题被摆线的积分卡住了，积分表示就有问题。应该先用xy表示出来，再替换参数方程，不能直接想当然。后面的计算中，x在积分区域的积分可以用技巧，利用形心横坐标为🫩€Ÿ计算P9。 21题：拉格朗日中值定理这道题下有界证明了，单调证不出，1＝e的0次方！利用拉格朗日中值定理秒杀了。 22题：特征值的求解第二问求特征值好难求，然后就画图猜正负，没想到刚好有个0。特征值不好求的时候，配方法化标准型！总分：117 用时：2小时48分钟这次的数学二真题，真是让人又爱又恨啊！𐟒ꀀ

25超越8 数二噩梦般的体验最后做超越八，最后做超越八，最后做超越八！！！！！远离超越八，放到最后一套做吧，这套这难度和计算量真不是人做的，做完感觉是打击信心的卷子，不知道的还以为这是李艳芳三套卷呢，这计算量纯纯逆天，根本答不完，这套用了三个半小时，选填还好，用了一个半小时，这大题用了两个小时，最后写不下去了。多答这半小时基本都花在线代上面了，结果还错了，哈哈第1题就给我难住了，思考了一会应该是把cos从分子提出来然后括号内用f-1等价于lnf化成ln，这么做还是挺简单的第2题求四阶导，一直求第4题把第一个反常积分分部积分，然后用比较审敛法就可以了。第5题最开始没看明白，最后我把x+2y和y/x给换元成uv硬算的，第6题二重积分的积分中值定理或者可以把Fa求出来，这俩结果都是0 第7题画图，或者fx=ex次幂第8题这道题需要用到很多秩的结论，我觉得需要记的就是P列满秩，则PA与A秩相同第9题跟前面几套的一道很像，先把p行列式乘进去，最后再除以p行列式第10题这题真是太有花样了，其实1和4这俩是等价的，把1中余子式都化成代数余子式，发现这些代数余子式在矩阵A里对应的位置是-1 1 -1 1，正好加起来是0，依然满足题目条件的A有0特征值，4条件跟1一样，移项一下就变成1条件了。 11题没啥说的 12题把(x+1)ex次幂看成一个整体直接分部积分。 13题纯计算，恶心人 15题不会，算的根本算不对，看了答案是用了全微分形式不变，这块我没看 16就是把条件都翻译明白就可以了。 17题恶心题来了，反函数求极限这种题下次直接扣我分就好了，何必浪费我20分钟呢 18题这题是给人算的啊，最后那个积分有点难想，上下同除ex次幂，计算量也不小。 19题计算量也大没啥好说的，一算一个不吱声 20题好眼熟，感觉这个凑微分我做过，不记得是哪套卷子上的了。 21题不难，我最开始还构造错了辅助函数，写了半篇都白写了，这题比前面简单多了。 22题把卷子给他撕喽，不做了，不会。强烈建议大家最后做这套，太恶心了！！！不想学数学了，晚上学物理[生气R][生气R]

李林6套卷复盘：数学高手的16个秘诀 1. 𐟓ˆ 渐近线方向：如果渐近线在同一方向上，水平渐近线就不会有斜渐近线。 𐟓‘ 分段讨论：用x代换y中的t，进行分段讨论。 𐟔 积分不等式：被积函数相减做差，构造辅助函数。 𐟏”️ 多元函数极值：注意充分必要条件的界定，题目中要求必要条件，而AC-Bⲯ𜞰是充分条件，但必要条件也包含充分条件，所以需要考虑等于0的情况，找个具体函数算一下。 𐟔⠧‰𙦮Š值法：取函数px为1或者构造辅助函数，第一个条件就是让我用辅助函数。 𐟌 二重积分中值定理：注意一个圆从0到2š„d篥ˆ†，后面为积分0～t，t是一条射线，极限中含有变现积分思路就是积分中值或者洛必达。 𐟧頥𞮥ˆ†方程：如果微分方程比较难解，不要蛮干。如果只需要解的形式，只需要把图像画出来分析一下，带值或者求导的时候先用小脑筋思考一下，哪些求完是为0的就不用算。 𐟔„ 方程组同解：你是我的姐我是你的解，三秩相同。向量组等价：行向量组等价，列向量组等价。 𐟧𘠧Ÿ驘𕧛𘤼𜯼ša相似于b，a秩相似b秩。 𐟓 正定：所有x≠0时，二次型＞0恒成立。建立的齐次方程组如果有解那么就不成立，所以方程组不成立，只有零解，所以满秩，所以行列式为0。 𐟓ˆ 高阶导积分方程：可以通过条件解出fx具体的式子再泰勒展开，注意n阶导数方程/n阶乘为n阶系数。 𐟓Š 通分之后分子为泰勒的变形，分母用一次拉格朗日，或者洛必达之后凑导数定义。 𐟌€ 绕极轴：用公式或者古尔丁定理小，想水管，半径可用y代替然后换成rsinˆ–者微元法（宽为dx，长为y的微元绕一圈变成一个饼，但是注意！这里的y不可以换成rsin𜌥› 为这个y是一直在边线上的，不用走到里面去，所以用条件r=1+cos𜉣€‚ 𐟧䚥…ƒ微分：在固定点可以先代后求，泰勒在信息多的地方展开，求道先思考哦。 𐟌Š 物理应用水深压力：F=PS（p=h）。 𐟔砦–𙧨‹组有解：a的秩等于增广矩阵的秩。

老师们，我对向量等价的一些小疑问，求解答比如矩阵b的行向量左乘以矩阵A,你可以看成矩阵B作了矩阵a的行变换对吧，（第一变化可以是不满秩变换，比如非可逆变化，就是不是同一片空间中的。）（第二如果左乘以A，A是满秩矩阵，那么显然，b的行向量只会不变，因为一个低维空间作高维空间的隐射，并不会增加自己的纬度，只会不变），第三，同理，只要b左乘的矩阵的秩是高于等于b的，那么B的行向量的秩就是和原来等价的，但是不能低于B,如果低于B肯定就是降维了。第二个疑问是如果矩阵等价，除了说明秩相等（也能说明他们解的个数相等但是可以说明他们的解相等么）

这个不等式成立吗