Матрицы и операции над ними.Транспонирование.Произведение.Определитель.Дополнения. Линейная алгебра

00:00 Матрицы и операции над ними • Определение матрицы и основные операции над ними: умножение на число, умножение матриц, транспонирование, нулевая и единичная матрицы. • Примеры матриц и их равенство. 07:33 Умножение матрицы на число • Умножение каждого элемента матрицы на данное число. • Допустимость умножения матрицы на дробь. 12:19 Транспонирование матрицы • Операция, при которой строки становятся столбцами, а столбцы - строками. • Примеры транспонирования матриц. 13:15 Сложение и вычитание матриц • Сложение и вычитание элементов матриц. • Условия для сложения и вычитания матриц: одинаковая размерность и количество строк. 15:24 Умножение матриц • Умножение матриц можно выполнять только при условии, что количество столбцов первой матрицы равно количеству строк второй. • Умножение матриц коммутативно, то есть порядок умножения не влияет на результат. 25:02 Определитель матрицы • Определитель матрицы - это число, которое можно вычислить по минорам или раскрыть по строке или столбцу. • Существует восемь способов раскрытия определителя, включая два классических (правило треугольников и формула Саса) и шесть традиционных. 32:04 Матрица знаков • Автор объясняет, что матрица знаков - это его собственная разработка, которая не принята математиками, но работает. • Они раскрывают определитель по первой строке, используя знаки и элементы из таблицы. 40:47 Матрица дополнений • Автор объясняет, что минор элемента a иты называют определителем матрицы. • Если в результате вычеркивания строки и столбца осталось только одно число, минор равен этому числу. • Если в матрице 2 на 2 минор элемента является, например, a11, то его минор равен a22. • Алгебраическое дополнение элемента a11 равно -1 в степени 1 1, умноженное на минор 1. • Минор элемента a12 равен числу 2, а его алгебраическое дополнение равно -1 в степени 1 1, умноженное на минор 2. 🚀 Вступай в сообщество: 🍑 Подписывайся на Telegram: 🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: 💰 Донат: 💰 Стать спонсором : (USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu (USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d Хочешь понять, как компьютеры учатся распознавать котиков на фото? Или как алгоритмы рекомендаций подбирают тебе фильмы по вкусу? Основа всего этого — матрицы! В этом видео мы разберем самые важные операции с матрицами: транспонирование, умножение и вычисление определителя. Подходит для тех, кто только начинает изучать линейную алгебру и хочет понять, как она применяется в машинном обучении. матрицы, линейная алгебра, транспонирование матриц, умножение матриц, определитель матрицы, алгебраические дополнения, машинное обучение, анализ данных, data science, python, numpy, программирование, алгоритмы, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение Хэштеги: #линейнаяалгебра #матрицы #машинноеобучение #анализданных #datascience #machinelearning #python #numpy #программирование #алгоритмы #искусственныйинтеллект #нейронныесети #глубокоеобучение #транспонирование #умножениематриц #определитель #алгебраическиедополнения #математика #образование #учебноевидео #длястудентов #дляначинающих #математика #datascience #machinelearning математика с нуля, математика для анализа данных, математика для дата сайнс, математика для машинного обучения, математика для чайников, математика для начинающих, математика для программистов, математика для data science, репетитор по математике, преподаватель по математике, учитель по математике, учитель математики, ментор по математике, тичер по математике, репетитор по дата сайнс с нуля, репетитор по высшей математике, репетитор по математике для взрослых, математика для заочников математика для дата аналитика