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矩阵计算公式权威发布_矩阵计算公式及运算方法(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

矩阵计算公式

Stata熵权TOPSIS法熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，主要用于多指标决策问题。以下是使用Stata进行熵权TOPSIS的具体步骤：数据标准化 𐟓Š 由于各指标的量纲不同，首先需要对数据进行标准化处理。常用的方法是极小极大归一化。对于正向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{x_{ij} - \min(x_{ij})}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 对于负向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{\max(x_{ij}) - x_{ij}}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 熵值计算 𐟌᯸ 根据标准化后的数据，计算各个指标的熵值。具体步骤如下：计算第j个指标第i个样本的比重pj： $$ p_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}$$ 计算指标的熵值H： $$ H_j = -k \sum_{i=1}^{n} p_{ij} \ln(p_{ij})$$ 其中，k = 1 / ln(n) 计算权重wj： $$ w_j = \frac{1 - H_j}{\sum_{j=1}^{m} (1 - H_j)}$$ 构建加权标准化决策矩阵 𐟓ˆ 将标准化后的决策矩阵按权重进行加权，得到加权标准化决策矩阵L： $$ l_{ij} = w_j x_{ij}$$ 确定正、负理想解 𐟎 正理想解A+和负理想解A-分别为： $$ A^+ = \max(l_{ij}), A^- = \min(l_{ij})$$ 计算方案与正、负理想解的距离 𐟓 分别计算每个方案与正理想解和负理想解的距离D+和D-： $$ D^+ = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^+)^2}, D^- = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^-)^2}$$ 计算综合得分（相对接近度） 𐟏† 最后，计算每个方案的相对接近度C，并按接近度对方案进行排序： $$ C = \frac{D^-}{D^+ + D^-}$$ 通过以上步骤，可以得出每个方案的熵权TOPSIS综合得分，从而对方案进行全面评价。

秩为1的矩阵在数学中的应用秩为1的矩阵在数学和工程中有多种应用。以下是几个基本的应用示例： 𐟔 秩为1矩阵的性质秩为1的矩阵A满足以下性质： r(A)=1，即矩阵A的秩为1。矩阵A的各行（或列）成比例。矩阵A的迹（trace）tr(A)等于某个常数k。 𐟒ᠦ𑂧Ÿ驘𕧚„逆如果矩阵A是秩为1的矩阵，那么A的逆矩阵A"可以通过以下公式计算：A"=k^2I，其中I是单位矩阵，k是矩阵A的迹。 𐟌€ 求特征值对于秩为1的矩阵A，其特征值可以通过以下公式求得：k，其中k是矩阵A的迹。 𐟔’ 判别矩阵是否可对角化如果矩阵A是秩为1的矩阵，那么当k≠0时，A可以对角化；否则，A不可对角化。 𐟔砥求实对称矩阵如果三阶实对称矩阵A的秩为2，且存在二重特征值𜌩‚㤹ˆ可以通过以下步骤反求矩阵A：计算特征向量’Œ€‚ 根据特征向量的正交性，求得特征值对应的特征向量。根据特征值和特征向量，构建矩阵A。这些应用示例展示了秩为1的矩阵在数学和工程中的重要性，通过这些方法可以大大简化计算。

零基础也能懂！C语言入门必刷的100题𐟎“ 嘿，大家好！今天我们来聊聊C语言编程，特别是那些让你头疼的编程题目。别担心，我会用最简单的方法来帮你解决这些问题！𐟒ꊧ𜖧苵1: 矩阵转置与输入首先，我们来一个简单的矩阵转置问题。题目要求你从键盘输入一个四行三列的矩阵，然后输出这个矩阵以及它的转置矩阵。这个问题的关键在于理解矩阵的转置操作，以及如何通过编程来实现它。编程52: 素数判断函数接下来，我们来一个判断素数的函数。题目要求你输入两个正整数，然后判断这两个数之和是否是素数。这个问题的核心在于理解素数的定义，以及如何编写一个判断素数的函数。编程54: 梯形面积计算这个题目要求你输入梯形的上底、下底和高，然后计算并输出梯形的面积。这个问题的关键在于理解梯形面积的计算公式，以及如何通过编程来实现它。编程55: 点在矩形内的判断这个题目有点意思，要求你输入一个点的平面坐标，以及一个矩形的左上角和右下角的平面坐标，然后判断这个点在矩形的内部、外部还是边上。这个问题需要你理解平面坐标的概念，以及如何通过编程来实现判断。编程56: 日期计算这个题目要求你输入1980年1月1日至2009年12月31日之间的任一年月日，然后计算该日期为该年的第几天。这个问题需要你理解日期的计算方法，以及如何通过编程来实现它。编程57: 矩阵求和这个题目要求你输入两个三行三列的矩阵，然后输出这两个矩阵的和矩阵。这个问题需要你理解矩阵加法的概念，以及如何通过编程来实现它。编程58: 平方根迭代求法这个题目要求你设计一个自定义函数来求平方根，并利用此函数输出1-100的平方根。这个问题需要你理解平方根的迭代求法，以及如何通过编程来实现它。编程59: 重量转换这个题目要求你输入一物体的质量（以千克为单位），然后计算该物体有多少磅，并输出计算结果。这个问题需要你理解重量转换的公式，以及如何通过编程来实现它。编程60: 标准差计算最后，我们来一个标准差计算的问题。题目要求你输入20个数，然后计算这20个数的标准差，并输出计算结果。这个问题需要你理解标准差的计算公式，以及如何通过编程来实现它。希望这些题目能帮到你！如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟓銊好了，今天的分享就到这里啦！下次我们再聊C语言的其他有趣问题！𐟑‹

江西师范大学数学学硕考研真题及解析江西师范大学考研数学学硕的真题及解析，涵盖00年至23年的数学分析（847）和高等代数（721）。数学学硕真题数学分析（847）填空题（每小题6分，共30分）幂级数的收敛域是 (n+1) 平面点列((xx)收敛于B(x,J)的充分必要条件是极限lim 已知lim x=0,则lim(x+1)/(x-1) = M(5x-1) lim lnn 计算题（每小题10分，共30分）求1=(2x+y)utcy,其中D=(xp]1+r"≤x+) 高等代数（721）填空题（每小题6分，共30分）线性方程组Ax=b的解的情况取决于系数矩阵A的行列式|A|，当|A|=0时，方程组可能有解、无解或有无穷多解。矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。行列式|A|的计算公式为|A|=∑(-1)^(i+j)a_ib_j。计算题（每小题10分，共30分）求矩阵A的逆矩阵，其中A=[1 2; 3 4]。证明矩阵A的特征多项式f(=2-56可以分解为(2)(3)。学科数学真题教育综合（333）填空题（每小题6分，共30分）教育学原理的主要研究领域包括教育基本理论、教育与社会发展、教育心理学等。教育评价的主要功能包括诊断功能、激励功能和调节功能。教育目标的层次结构包括认知目标、情感目标和动作技能目标。计算题（每小题10分，共30分）求函数f(x)=x^2+2x+1的导数f'(x)。证明函数f(x)=x^3在[0,1]上单调递增。数学分析（823）填空题（每小题6分，共30分）已知函数f(x)=x^2+2x+1，求f'(x)。函数f(x)=sin x的导数f'(x)=cos x。函数f(x)=e^x的导数f'(x)=e^x。计算题（每小题10分，共30分）求函数f(x)=x^3在[0,1]上的最大值和最小值。证明函数f(x)=ln x在(0,∞)上单调递增。

𐟧†矩阵求解公式大揭秘𐟔 𐟒ᦃ𓨦掌握逆矩阵的求解方法吗？那就来揭秘这个数学奥秘吧！ 𐟔⩦–先，我们要明确什么是矩阵的逆。当n阶方阵A满足AB=BA=E时，我们称A可逆，这里的B就是A的逆矩阵啦！𐟧 𐟓接下来，让我们看看如何利用公式来求逆矩阵。通过一系列复杂的计算步骤，我们可以得到A的逆矩阵B。𐟖‹️ 𐟒ꦭ䥤–，初等行变换也是求逆矩阵的一种有效方法。通过图3，你可以更直观地理解这种方法。𐟓ˆ 𐟎‰最后，别忘了矩阵的转置公式、方阵行列式以及矩阵的逆公式哦！这些公式将帮助你更高效地求解逆矩阵。𐟌Ÿ 现在，你是不是对逆矩阵的求解有了更深入的了解呢？赶快试试吧！𐟚€

行列式计算技巧与公式推导全攻略行列式的备考其实并不难，关键是要熟悉并记住真题结论。推导过程我已经写好了，大家可以参考一下。 𐟓– 快速计算技巧 1️⃣ 一阶行列式：对于一阶行列式，直接计算即可。例如，对于行列式 a+Bap，可以直接得出结果。 2️⃣ 提出公因数：对于多阶行列式，可以尝试提出公因数，这样可以简化计算过程。例如，对于行列式 a+Bap，可以将第一行提出公因数，得到更简单的形式。 3️⃣ 利用特征值：对于特殊类型的行列式，可以利用矩阵的特征值进行计算。例如，对于对称行列式，可以利用特征值的性质进行快速计算。 𐟔 公式推导与助记 1️⃣ 一阶行列式：一阶行列式的计算公式是基础，需要熟练掌握。 2️⃣ 多阶行列式：对于多阶行列式，可以通过提出公因数、利用行列式的性质等方法进行简化计算。 3️⃣ 对称行列式：对称行列式的计算可以利用矩阵的特征值和性质，快速得出结果。 𐟓 注意事项在计算行列式时，一定要注意公因数的提取和行列式的性质利用。同时，也要注意计算的准确性，避免出现错误。希望这些技巧和公式推导能帮助大家更好地备考行列式，取得好成绩！

transform多头注意力详解在自然语言处理（NLP）中，Transformer模型的核心机制之一就是多头注意力（Multi-Head Attention）。简单来说，注意力机制就是给每个词向量赋予不同的权重，从而更好地理解词与词之间的关系。 𐟓– 注意力机制的基本原理在上一篇笔记中，我们介绍了通过点乘计算注意力的简单方法。而多头注意力机制则更加复杂，它使用Q（Query）、K（Key）和V（Value）三个矩阵来计算注意力。 𐟔 多头注意力的工作方式假设Embedding后的维度为768，文本长度为512，那么Q、K、V三个矩阵的形状都是(512, 768)。如果我们使用12头的注意力模块，每个词的Embedding（768维）会通过一个全连接层降到64维（768/12）。这样，Q、K、V三个矩阵就会有12种不同的降维方式，得到12个(512, 64)维的QKV矩阵。 𐟧 计算过程对这12个矩阵分别应用Attention公式：Q点乘K，乘以一个权重后再点乘V，最后通过Softmax。这样，我们得到了12个head矩阵（单头注意力矩阵），但每个head的维度是64，而不是原Embedding的768。 𐟧젧𛓦žœ拼接最后，我们将这12个head矩阵通过concat的方式横向拼接在一起，变回768维，完成了注意力的计算。 𐟒ᠦ€𛧻“ 多头注意力机制类似于民主选举的思想，让每个头都贡献出自己的建议，从而给予Embedding每个维度更好的权重。这是一种更加复杂的注意力计算方式，使得模型能够更好地理解文本中的关系。

精算师必备Excel公式大揭秘 𐟓Š Excel是我日常工作中不可或缺的好帮手。随着Office 365的不断更新，新的公式层出不穷。今天，我想和大家分享一些我在精算工作中常用的Excel公式，并欢迎大家交流和提问。 𐟔 数据匹配与定位：VLOOKUP、INDEX + MATCH、XLOOKUP、FILTER 这些函数主要用于数据匹配和定位。不同的场景需要不同的函数，比如需要返回一对一还是一对多的结果，或者是否需要从左往右顺序查找。目前，我使用最多的是XLOOKUP。 𐟓… 日期计算：EDATE、EOMONTH、DATEDIF 对于做报表的小伙伴来说，EDATE和EOMONTH可能会更熟悉，特别是在使用Prophet抓数时。而DATEDIF函数则是我用来计算两个时间点之间精确间隔的好帮手，比如计算多少天、月或年。 𐟓Š 统计函数：SUMIF、COUNTIF、COUNTA、AVERAGEIF（多条件）这些统计公式在处理数据时非常强大。可能很多人对COUNTA不熟悉，但它是一个简单实用的函数，值得一试。 𐟒ᠥ…𖤻–实用函数 UNIQUE：用于生成不重复的值列表。 OFFSET：根据给定的偏移量返回单元格的值。 IFERROR：用于捕获错误，并返回指定的值。 NPV、IRR、TRANSPOSE：这些函数在财务和矩阵计算中非常有用。在日常工作中，我经常混合使用多个公式，但并不需要复杂的公式。数据量大时，复杂公式可能会变慢甚至崩溃。此外，保持公式简洁也有利于同事之间的peer review。抛砖引玉，如果你有更好的公式，欢迎分享和交流！

军队文职数学备考攻略：公式与技巧全掌握适用于数一、数二、数三的备考宝典，赶紧收藏起来吧！𐟓š 𐟓– 高等数学函数：基本初等函数包括常函数、幂函数、指数函数、对数函数、三角函数与反三角函数。极限：掌握四则运算和等价无穷小替换，如lim(f(x)+g(x))=A+B。连续：了解间断点的分类，如第一类间断点和第二类间断点。 𐟓 线性代数行列式：掌握行列式的基本性质，如行列式某一行（或某一列）的所有元素都可以写成两个元素的和时，行列式可以写成两个行列式的和。矩阵：了解矩阵的常用公式，如AB=BA，A(AB)=B(AA)等。逆矩阵：掌握逆矩阵的基本性质，如若A可逆，则A唯一，且(AB)=BA。 𐟓ˆ 概率统计概率论：了解概率的基本概念和性质，如事件的独立性、条件概率等。数理统计：掌握描述性统计和推论性统计的基本方法，如参数估计和假设检验。 𐟓 备考技巧定积分的性质：了解定积分的定义和性质，如定积分的存在性和可积性。变上限积分计算导函数：掌握变上限积分的计算方法，如(∫f(x)dx)'=f(x)。一阶线性微分方程：了解一阶线性微分方程的通解公式，如y=ec∫p(x)dx。伯努利方程：掌握伯努利方程的解法，通过变量代换化为一阶线性微分方程。可降阶的高阶微分方程：了解"=f(x,y)型和j=f(y,y)型方程的降阶方法。根值审敛法（柯西审敛法）：掌握级数收敛的判断方法，如设u,是正项级数，则limyu,=>1时级数收敛。交错级数的莱布尼兹定理：了解交错级数的收敛条件，如若交错级数(-1)'u,满足一定条件，则级数收敛。 𐟓š 备考建议结合历年真题进行练习，熟悉考试形式和题型。制定详细的备考计划，合理安排时间，逐步掌握各知识点。多做笔记，总结归纳，形成自己的知识体系。

Transformer揭秘：自注意机制亲爱的学习者们，周末好！𐟑‹ 今天，我们将继续探索Transformer模型中的自注意力机制，这是一项非常核心的技术。𐟔 首先，让我们回顾一下自注意力的计算公式： Z = softmax(Q 㗠K^T / sqrt(d)) 㗠V 这个公式看起来可能有点复杂，但我们可以一步步拆解它。𐟧銊1️⃣ Q 㗠K^T：这是计算Attention Score的关键步骤。Q和K分别是查询和键矩阵，它们的乘积将产生一个注意力分数矩阵。 2️⃣ / sqrt(d)：这里，d是QK矩阵的列数，也就是向量的维度。这个除法操作是为了调整分数的大小，使其更加稳定。 3️⃣ softmax函数：这个函数将注意力分数矩阵归一化，使其每一行的和为1，这样我们就可以得到一个概率分布。 4️⃣ 㗠V：最后，我们将归一化后的分数矩阵与V矩阵相乘，得到最终的Attention矩阵。这个矩阵将包含每个输入元素对输出元素的贡献。通过这些步骤，我们就能理解自注意力机制的核心思想：每个输入元素都会根据它与所有其他元素的相似性来决定其在输出中的权重。𐟌 至此，我们的自注意力机制讲解就告一段落啦！希望你们能通过这个系列的学习，对Transformer模型有更深入的理解。𐟎‰ 再次恭喜你们，成功解锁新的知识领域！𐟌Ÿ

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