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向量的范数前沿信息_向量的范数是什么(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

向量的范数

𐟓š数学日记模板打印版𐟖诸 𐟓探索数学世界，从基础到进阶，每一步都精彩！𐟎“ 𐟔第一站：导数与函数 - 导数：探索六大超越函数与九大超越永数，掌握它们的性质与图像。 - 函数：正弦、余弦、正切函数，一一解析它们的图像与性质。 𐟔第二站：极化恒等式与三角函数 - 极化恒等式：理解并应用这一数学工具，解决实际问题。 - 三角函数：从定义域到值域，再到周期和奇偶性，全面掌握。 𐟔第三站：平面向量与构造函数 - 平面向量：学习向量范数，理解极化恒等式的应用。 - 构造函数：通过实例，学会如何构造函数并解决实际问题。 𐟎‰每一步都是成长的脚印，从基础到进阶，数学日记模板带你一起探索数学的奥秘！𐟚€ 快来打印出来，记录你的数学成长之旅吧！𐟌Ÿ

最优化理论的宝藏教材！《最优化导论》这本书真的是优化理论领域的宝藏！这本书由Edwin K. P. Chong和Stanislaw H. Zak合著，中文版由孙志强等人翻译，适合高年级本科生和研究生。全书分为四个主要部分，涵盖了最优化理论及其应用的方方面面。预备知识：打好基础 𐟓– 首先，第一部分介绍了数学基础知识，比如向量范数、矩阵理论、几何概念和微积分基础。这些内容为后续的学习打下了坚实的数学基础。无约束优化问题：探索未知领域 𐟌 第二部分主要探讨无约束优化问题的理论和方法，包括线性方程组的求解、神经网络方法和全局搜索算法。这些内容让你对无约束优化问题有一个清晰的认识。线性规划：深入浅出 𐟎쬤𘉩ƒ襈†详细讲解了线性规划的模型、单纯形法、对偶理论和非单纯形法，并对整数线性优化问题进行了简要介绍。线性规划在实际应用中非常广泛，这本书的讲解非常透彻。有约束非线性优化问题：挑战自我 𐟒ꊦœ€后一部分深入讨论了有约束非线性优化问题的最优性条件、凸优化问题、求解算法和多目标优化问题。这些内容充满了挑战，但读完之后你会觉得收获满满。这本书的特点在于它丰富的实例和大量的几何演示，使得理论与实际应用之间的联系更加清晰。此外，书中的推导过程详尽，有助于读者更好地理解和掌握最优化技术。总的来说，《最优化导论》是一本非常不错的教材，尤其适合那些希望在人工智能和运筹学领域深入学习的读者。无论你是学生、研究者还是工程师，这本书都值得一读！

机器学习必备线性代数知识速查手册 ### 向量和矩阵的基本概念 𐟓 向量：向量是空间中的一个点或一组坐标的有序数组。简单来说，它就像一个箭头，指向某个方向。矩阵：矩阵是由一组行和列组成的矩形阵列，每个元素都可以用行和列的索引来标识。就像一个表格，每个格子都有一个值。向量的加法和标量乘法 𐟔„ 向量的加法：就是把两个向量的对应元素加起来。标量乘法：就是用一个标量（也就是一个数）乘以向量，结果是一个新的向量。这两个操作都可以表示向量之间的线性组合。向量的长度和单位向量 𐟓 向量的长度：也叫范数或模，是向量的大小或长度，可以用勾股定理来计算。单位向量：长度为1的向量，用来表示方向。就像一个单位圆上的点，长度总是1。矩阵的转置和逆矩阵 𐟔„ 矩阵的转置：把矩阵的行和列互换得到的新矩阵。就像把表格转个90度。逆矩阵：如果一个矩阵A存在逆矩阵A^-1，那么A*A^-1=I，其中I是单位矩阵。就像一个方程的解，有且只有一个。矩阵的乘法和行列式 𐟓ˆ 矩阵的乘法：两个矩阵相乘得到的新矩阵，需要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。就像两个表格的乘积。行列式：一个方阵的行列式是一个标量值，表示该矩阵的行和列的线性关系。就像一个方程组的系数。特征向量和特征值 𐟌€ 特征向量：对于一个矩阵A，如果存在一个非零向量v，使得Av=，其中˜露€个标量，那么v就是A的特征向量。特征值：对于一个矩阵A和它的特征向量v，˜ﶧš„伸缩因子，称为A的特征值。就像一个弹簧的劲度系数。矩阵的奇异值分解 𐟔犥凥𜂥€𜥈†解：将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个是左奇异矩阵、一个是右奇异矩阵，另一个是对角矩阵。就像把一个复杂的机器拆分成几个简单的部分。矩阵的范数 𐟓 矩阵的范数：矩阵的范数是矩阵向量的一种推广，用来衡量矩阵在空间中的大小。常用的矩阵范数包括L1范数、L2范数和Frobenius范数。就像一个物体的重量或体积。向量空间和线性变换 𐟌 向量空间：一个向量空间是由一组向量和一组标量（通常是实数或复数）构成的集合，满足一定的线性性质。线性变换：一个线性变换将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中的向量，并保持向量空间的线性性质不变。就像一个函数，输入一个值，输出一个新的值。线性方程组和解的表示 𐟓 线性方程组：一组线性方程的集合，其中每个方程都是形如a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b的形式。就像一堆方程组。解的表示：线性方程组的解可以表示为向量x的形式，其中x的每个元素对应一个未知数的解。就像一个方程组的解集。特征分解和奇异值分解的应用 𐟛 ️ 特征分解：一些数学问题可以通过特征分解来求解，例如求解矩阵的特征向量和特征值，或者求解线性方程组的解。奇异值分解：奇异值分解常用于数据压缩和降维等领域，例如在主成分分析（PCA）中，可以使用奇异值分解来求解数据的主成分。就像用一些简单的部分来描述一个复杂的事物。

内积和外积的区别内积（Inner Product）是线性代数中的一个核心概念，它定义了向量空间中的一种特殊乘法。内积将两个向量映射到一个标量，并满足特定性质。以下是内积的主要性质：正定性：内积的结果总是非负的。线性性：内积对每个向量都是线性的。对称性：交换两个向量的顺序，内积的值不变。在欧几里得空间（如二维或三维空间）中，内积通常定义为两个向量的对应分量的乘积之和。内积有许多重要应用，包括：长度和距离：通过内积可以定义向量的长度（即范数）和向量之间的距离。正交性：如果两个向量的内积为零，则称它们是正交的（即互相垂直）。投影：内积可以用于计算一个向量在另一个向量上的投影。内积的概念不仅限于欧几里得空间，在更抽象的向量空间中也可以定义内积，只要满足上述性质。这样的空间被称为内积空间（Inner Product Space）。

阿里巴巴决赛的优化题挑战最近，阿里巴巴的数学竞赛可是火得不行，尤其是应用与计算数学赛道的那道题，简直让人欲罢不能。我也试着挑战了一下，结果只做对了第一问。不过，这题目确实有意思，涉及到向量求导、矩阵范数和不等式放缩，真是让人头大。神经网络目标函数的有界性证明 𐟧 这道题的第一问是证明神经网络目标函数的有界性。主要用到的是向量求导和矩阵范数的知识。具体来说，就是通过对目标函数进行求导，然后利用矩阵范数的性质来证明其有界性。这个过程虽然看起来简单，但实际操作起来还是挺复杂的。梯度下降与随机梯度下降的稳定性分析 𐟓‰ 第二问则是关于梯度下降和随机梯度下降的稳定性分析。题目假设有一个输出标量的深度神经网络，输入是x，权重是w。然后，它给出了一个关于w的损失函数Ls(w)。接着，分别讨论了梯度下降和随机梯度下降在特定条件下的稳定性。梯度下降的局部稳定性 𐟓ˆ 对于梯度下降法，题目要求证明如果学习率的谱范数满足某个条件，那么梯度下降是局部稳定的。这意味着损失函数对所有w都是有界的。这个证明过程需要用到矩阵范数的性质和一些不等式放缩的技巧。随机梯度下降的稳定性 𐟎𒊊对于随机梯度下降法，题目要求证明如果损失函数的期望对所有w都有界，那么随机梯度下降也是稳定的。这里的不等式放缩和噪声项的处理是比较关键的。总结与感想 𐟓 这道题真的是让我大开眼界，不仅考察了数学的基本功，还涉及到了一些机器学习和优化算法的知识。虽然我只做对了第一问，但这个过程让我对神经网络的优化有了更深入的理解。希望以后还能有机会继续挑战这种有趣的问题！

如何平衡学习、工作与家庭？今天的学习日程安排得满满当当。早上，我投入了3小时的学习，从导数、微分到向量、行列式、矩阵、积分、极点、鞍点、范数、内积、定数、凸集、最优解、拉格朗日函数……仿佛是把大学所有科目的数学知识点都回顾了一遍，沉寂了20多年的知识如同被唤醒的狮子。𐟦 下午，我转战科技论文写作课程，老师用中英文夹杂的方式讲解，对照摘要和简介的范例，分析了常见的语法、时态和语态错误。𐟓 在这期间，我切换到公司，检查了一位加班同事的作业，并询问了另一位同事的进展和效果。𐟑颀𐟒𜊊同时，我一边听西交大学报的讲座，一边记录新知识：如何选择目标发表期刊，以及发表论文的注意事项和逻辑顺序。𐟓š 老师总结了知识点，并要求学生结对子，互相批改点评作业，还布置了限期作业。𐟓 之后，我与另一位同事进行了简短的沟通，坚定了我的一个想法，并减轻了惶恐。𐟑颀𐟒𜊊最后，我联系了一位朋友，准备启动新的篇章。𐟓 结束了一天的学习和工作，我赶去与儿子汇合，他上课，我准备放松一下，看看自己喜欢的书，做做读书摘录。𐟓– 想想自己奔五年纪，一边读博，一边工作，一边照顾读高三的孩子，一直在努力再努力，虽然辛苦，但难免顾此失彼。𐟑颀𐟎“ 到底如何平衡学习、工作和家庭呢？你认为成功的女人应该如何定义？你认识的成功女人有哪些特征？你最佩服她哪一方面？𐟤”𐟒က

𐟧个Matlab矩阵函数速览𐟓– 𐟎Ž⧴⍡tlab的矩阵操作，这里为你总结了20个超实用的函数！ 1️⃣ zeros: 𐟒�›建全零矩阵，如A=zeros(3,4)。 2️⃣ ones: 𐟤生成全一矩阵，例如B=ones(2,5)。 3️⃣ eye: 𐟑️产生单位矩阵，比如C=eye(4)。 4️⃣ rand: 𐟎𒧔Ÿ成随机矩阵，如D=rand(3,3)，元素在[0,1]之间。 5️⃣ randn: 𐟓Š创建标准正态分布随机矩阵，E=randn(2,2)。 6️⃣ size: 𐟓获取矩阵维度，例如dims=size(D)。 7️⃣ length: 𐟓获取矩阵的最大维度，如len=length(D)。 8️⃣ reshape: 𐟎覔𙥏˜矩阵形状，如F=reshape(1:12,[3,4])。 9️⃣ transpose: 𐟔„矩阵转置，G=D'。 𐟔Ÿ inv: 𐟧 计算矩阵逆，H=inv(C)。 1️⃣1️⃣ det: 𐟧᧮—行列式，det_C=det(C)。 1️⃣2️⃣ eig: 𐟓–计算特征值和特征向量，[V,D]=eig(C)。 1️⃣3️⃣ rank: 𐟏†计算矩阵秩，r=rank(C)。 1️⃣4️⃣ norm: 𐟓计算矩阵范数，n=norm(D)。 1️⃣5️⃣ sum: 𐟓ˆ计算矩阵元素和，S=sum(D(:))。 1️⃣6️⃣ mean: 𐟓Š计算平均值，m=mean(D,1)。 1️⃣7️⃣ max: 𐟏†找到最大值，[max_val,idx]=max(D)。 1️⃣8️⃣ min: 𐟎黎𞥈𐦜€小值，[min_val,idx]=min(D)。 1️⃣9️⃣ diag: 𐟓创建对角矩阵或提取对角线，如diag_matrix=diag([1,2,3])。 2️⃣0️⃣ cat: 𐟐𑨿ž接多个矩阵，I=cat(1,A,B)。这些函数将助你高效进行矩阵运算和数据分析！𐟚€

天津高考数学卷难哭考生？来分析一下今天的天津高考数学卷真是让人心累啊，网传特别难，虽然我手里没有原卷，但根据网上的信息来给大家分析一下吧。选择题：九个选择，常规题型这次的选择题包括：集合、数理逻辑、幂的性质、函数图像性质、周期函数、等差数列、数理统计（回归）、立体几何和解析几何。天津卷向来有前面送分的传统，虽然这次考了回归这个冷门考点，但有点常识的应该都能过。最后两题也不难，只要画个图就能搞定。不过，由于不是所有人都看得懂题，对基础不扎实的考生来说还是有难度的。填空题：难度逐步上升填空题考了虚数、二项式定理、几何计算、概率论、向量和函数。前面的几个题还是送分的，但从第三题开始，画图的重要性就体现出来了。最后两个填空题难度直接飙升，遇到了难题最常见的两个字眼：最值，求范围。幸运的是，向量题只要画图，都可以把目标用向量a和向量b表示，所以是能做的。而最后一个零点问题，真的是要了人老命了，不仅要进行许多分类讨论，还要看是否满足条件，有点中考压轴题的味道了，实力不够的可以适当最后做。大题：五道大题，题型不变大题的位置变了一下，数列放在后面了。但是题型还是原来的三角函数、立体几何、解析几何、数列和函数。三角函数：很常规，画个图，正弦定理余弦定理一带，差角公式一用就行。立体几何：建系法很直观。解析几何：第一问送分，第二问是常规的面积成比例，只要设，算出两三角形面积，解方程即可。常规但是难算，列完了之后先放着，看后面的题。数列题：第一小问就给了个下马威，难度不大但是比较新，这次不是从第一项开始加了，不少同学可能没转过弯。第二问第一小问就是考大家不等式功底（证明有点像Banach空间两个范数等价的推论的证明）第二小问就有些恶心人了，显然这个就是2^k为通项公式，但你这么说只是存在，你还需要证明唯一性。你可以设存在另一个数c，b＝c^k也满足，最后得到c＝2。你也可以构造一个数列bn/（2^k），按照迫敛性最后收敛于1即可。但这些内核都是比较深的，有些考研级数题的味道了。函数大题：前两问很常规，第一问死算，第二问求导看最值，都是很经典的，但是第三问就在用不等式乱来！还带了阶乘。这道题是让大家把函数的知识套在数列里，说实话，这种题上次出现的还是考研的卷子里，数列极限和函数极限在一起有个归结原则，肯定是让考生先分析一下单调性（单调递减）再做个极限题limn→∞，我觉得真的没意义。总的来说，这次的天津高考数学卷确实有点难度，尤其是对基础不扎实的考生来说，真的是一场大考验。希望大家都能取得好成绩！𐟒ꀀ

「英伟达全新nGPT使训练速度暴增20倍」【有望改写AI未来！NVIDIA全新nGPT使训练速度暴增20倍】快科技10月20日消息，据媒体报道，NVIDIA的最新研究可能彻底改变AI的未来，其研究团队提出了一种名为归一化Transformer（nGPT）的新型神经网络架构。这一架构在超球面（hypersphere）上进行表示学习，能够显著提升大型语言模型（LLM）的训练速度，最高可达20倍，同时保持了模型的精度。 nGPT架构的核心在于将所有向量，包括嵌入、多层感知机（MLP）、注意力矩阵和隐藏状态，归一化为单位范数。这种归一化处理使得输入的token在超球面表面上移动，每一层模型都通过位移来贡献最终的输出预测。实验结果表明，nGPT在训练时所需的步骤比标准Transformer模型减少了4到20倍，具体加速效果取决于序列长度。例如，在1k上下文中，训练速度提高了4倍；在4k上下文中，提高了10倍；而在8k上下文中，更是提高了20倍。研究人员指出，nGPT的优化路径从超球面上的点开始，通过位移来贡献最终的输出预测，其中位移量由MLP和注意力模块定义。这种方法不仅提高了训练速度，还增强了模型的稳定性。

我一直觉得代数运算中借用几何图形的描述是不恰当的，就比如说解析几何，图形在坐标系是一种特殊的形式，而通过特殊形式推导出来的结果应该是特殊的或者说不恰当的，又代数运算也是，借用几何方法证明我也觉得是一种特殊推导普遍的形式，但他们确实又是正确的，也就是指几何意义和代数是等价的，这点让我感到很难受，因为在高中解析几何中我只学会了直角坐标，而非任意非重合夹角的坐标系，我们又该怎么证明在直角系下成立的定理又可以对应其他非直角系呢？我只能接受数蕴含形或者形蕴含数是单向蕴含，而等价我觉得是需要证明的。兄弟们有关知识在以后会学到吗？这部分内容的疑惑一直影响着我的学习与思考，我觉得很难受，这大概是个很愚蠢的问题，不要骂我