为什么雨滴落下不会砸死人?《张朝阳的物理课》推导斯托克斯定律

首先来计算第一次nabla算符作用后的结果,它将被作用的矢量沿不同方向求导,但对求导方向的基矢和被作用后的矢量的基矢这两个基矢而言做了张量积,张量积既不是点乘也不是叉乘,而是把两个基矢直接放在一起作为二阶张量的基底,以三维空间来看,它包含了3×3=9个系数和基底。用??代表矢量的张量积,可以写成(12)式的...

矩阵成真!Pytorch最新工具mm,3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力

切换到随机初始化参数时,我们会看到与矩阵-向量乘积类似的模式,只不过这次的模式是水平的,因为每个中间向量-矩阵乘积都是右参数的行缩放复制品。在思考矩阵乘法如何表达其参数的秩和结构时,不妨设想一下在计算中同时出现这两种模式的情况:这里还有一个使用向量矩阵乘积的直觉构建器,显示单位矩阵如何像镜子一样,以45...

哥猜获证路非遥,说破人须失笑_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper

素数基础解系向量组(p、-q)或(p、q)是线性无关的,但素数基础解系增广向量组是线性相关的。只有基础解系增广向量组是线性相关的,才可做原方程的简单本原解方程,而基础解系的增广向量组未必都线性相关,如向量(p、-q,-2),除非p、q的奇素数域可包含单位素数1,仅限于特殊偶数4、6可用单位素数1来进行不等量...

只用它就能发现光速不变?你想看懂这个方程组吗

这是不是跟上面两个矢量点乘右边的形式一模一样?也就是说,如果我们从矢量的角度来看:电场E通过一个平面a的电通量Φ就可以表示为这两个矢量(电场和平面)的点乘,即Φ=E·a(因为根据点乘的定义有E·a=|E|×|a|×cosθ)。这种表述既简洁又精确,你想想,如果你不使用矢量的表述,那么你在公式里就不可避免地...

200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网

L1范数(L1norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lassoregularization)。比如向量A=[1,-1,3],那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|.简单总结一下就是:L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。L2范数:为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范...

图解| NumPy可视化指南|Python_新浪科技_新浪网

向量点乘(内积)和叉乘(外积、向量积)如下:numpy也提供了如下三角函数运算:数组整体进行四舍五入:floor向上取整,ceil向下取整,round四舍五入np.around与np.round是等效的,这样做只是为了避免fromnumpyimport*时与Pythonaroun的冲突(但一般的使用方式是importnumpyasnp)(www.e993.com)2024年10月30日。当然,你也可以使用a.round(...

收藏| 190 道机器学习面试题

L1范数(L1norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lassoregularization)。比如向量A=[1,-1,3],那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|。简单总结一下就是:L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。L2范数:为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius...

图解NumPy|向量|numpy|转置|维数_网易订阅

我们可以像聚合向量一样聚合矩阵:我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用axis参数执行跨行或跨列聚合:转置和重塑处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行转置。NumPy数组有一个方便的方法T来求得矩阵转置:...

最美公式:你也能懂的麦克斯韦方程组(积分篇)| 众妙之门

06矢量的点乘到了这里,我们就必须稍微讲一点矢量和矢量的乘法了。通俗地讲,标量是只有大小没有方向的量。比如说温度,房间某一点的温度就只有一个大小而已,并没有方向;再比如质量,我们只说一个物体的质量是多少千克,并不会说质量的方向是指向哪边。而矢量则是既有大小,又有方向的量。比如速度,我们说一辆汽...

麦克斯韦方程组,史上最美的方程!

而且,我们再回顾一下当平面跟电场方向有一个夹角θ的时候,通过这个平面的电通量Φ=|E|×|a|×cosθ。这是不是跟上面两个矢量点乘右边的形式一模一样?也就是说,如果我们从矢量的角度来看:电场E通过一个平面a的电通量Φ就可以表示为这两个矢量(电场和平面)的点乘,即Φ=E·a(因为根据点乘的定义有E·a=|...