摘要：BCG矩阵（又称波士顿矩阵，英语：BCG Matrix）是布鲁斯·亨德森（英语：Bruce Henderson）於1970年为波士顿諮询公司设计的一个图表[1]，目的是协助企业分析其业务和产品系列的表现，从而协助企业更妥善地分配资源，及作为品牌建立和营销、产品管理、战略管理及公司整体业务的分析工具。。...BCG矩阵（又称波士顿矩阵，英语：BCG Matrix）是布鲁斯·亨德森（英语：Bruce Henderson）於1970年为波士顿諮询公司设计的一个图表[1]，目的是协助企业分析其业务和产品系列的表现，从而协助企业更妥善地分配资源，及作为品牌建立和营销、产品管理、战略管理及公司整体业务的分析工具。。
在图论中，调和矩阵（harmonic matrix），也称拉普拉斯矩阵或拉氏矩阵（Laplacian matrix）、离散拉普拉斯（discrete Laplacian），是图的矩阵表示。 调和矩阵也是拉普拉斯算子的离散化。换句话说，调和矩阵的缩放极限是拉普拉斯算子。它在机器学习和物理学中有很多应用。。
zai tu lun zhong ， tiao he ju zhen （ h a r m o n i c m a t r i x ） ， ye cheng la pu la si ju zhen huo la shi ju zhen （ L a p l a c i a n m a t r i x ） 、 li san la pu la si （ d i s c r e t e L a p l a c i a n ） ， shi tu de ju zhen biao shi 。 tiao he ju zhen ye shi la pu la si suan zi de li san hua 。 huan ju hua shuo ， tiao he ju zhen de suo fang ji xian shi la pu la si suan zi 。 ta zai ji qi xue xi he wu li xue zhong you hen duo ying yong 。 。
为什么是N-1,而不是N，Bessel's correction给出了解释 计算矩阵C 的特征向量 V − 1 C V = D {\displaystyle \mathbf {V} ^{-1}\mathbf {C} \mathbf {V} =\mathbf {D} } 其中，D 是C的特征值对角矩阵。
在数学中，随机矩阵（stochastic matrix）是用来描述一个马尔可夫链的转变的矩阵，亦称为概率矩阵（probability matrix）、转移矩阵（transition matrix）、替代矩阵（substitution matrix）、马尔可夫矩阵（Markov matrix）或转移概率矩阵（transition。
BQP和NP之间的关系是什么？ 独特游戏猜想（英语：unique games conjecture） 指数时间假说（英语：exponential time hypothesis）是真的吗？ 单向函数存在吗？ 两个n位数乘法算法速度最快的是什么？ 速度最快的矩阵乘法算法是什么？ 可以在多项式时间内做整数分解吗？。
在典型的大规模计算（如矩阵运算）中，并不是所有的结果值都是必须求出的，很多结果值并没有被用到。因此，C++中实现延迟求值也是现实需求。一般把运算符函数函数重载，返回一个对象保存了计算所需的各种信息（如实参）等。例如，对矩阵加法的延迟求值： struct matrix{ double。
的 n × n {\displaystyle n\times n} 酉矩阵组成的群（一般酉矩阵的行列式是绝对值为1的复数）。群运算是矩阵乘法。特殊酉群是由 n × n {\displaystyle n\times n} 酉矩阵组成的酉群 U ( n ) {\displaystyle \operatorname。
可以发现此矩阵满足一开始的定义，此为一个夹克矩阵，然而若我们把a=c=1给代入，將会发现此即为一阿达马的2X2矩阵。 夹克矩阵本身就是阿达马矩阵的一般式，阿达马矩阵为夹克矩阵的特例。 由於整个Jacket matrix基本上就是阿达马矩阵以及中心加权阿达马矩阵的一般式，在这我们先介绍什么是中心加权阿达马矩阵，。
什么向客户提出好的建议。另一个示例是术语文档矩阵：文档集合中使用的单词频率可以表示为矩阵，其中每个数据点对应于相关术语出现在指定文档中的次数。 对还原后矩阵中的自由度数没有任何限制，这个问题是不确定的，因为可以为隐藏的数据点分配任意值。因此，我们需要对矩阵。
遍历一个大型二维矩阵数据结构，按照行序或者列序会有巨大的性能差异，这是由于矩阵数据在内存中的存储顺序与CPU cache不命中。即使对于一个汇编程序员知道这些底层细节，并且按照内存中连续存储来遍历这个矩阵数据，仍然会面临着页缺失这样更底层的抽象泄漏。。
nn-2 。 拉氏矩阵有这个属性：任何行或列的元素总和等于0。所以，无论删除什么行或列， det ( L ∗ ) {\displaystyle \det(L^{*})} 都是不变的。或者说L的任何余因子有同样的行列式。 若K是接续矩阵，L = KKT。在矩阵K中，删除任何一个行或列得到矩阵F。设 FFT。
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{\displaystyle d} 。在Toom-3的情况下， d = 5 {\displaystyle d=5} 。无论选择什么点，该算法都可以工作（有一些小例外，请参阅插值中的矩阵可逆性约束），但为了简化算法，最好选择较小的整数值，例如 0 {\displaystyle 0} 、 1 {\displaystyle。
Data Matrix（数据矩阵），是一种由黑色、白色的色块（单元格）以正方形或长方形组成的二维条码（也可称矩阵），于1994年8月由美国国际资料公司所研发出，主要用于零件、印制电路板等等，美国国际资料公司于2008年被Microscan公司收购。被编码的信息可能是文本或数字数据。数据大小通常是几个。
矩阵链乘积（英语：Matrix chain multiplication，或Matrix Chain Ordering Problem，MCOP）是可用动態规划解决的最佳化问题。给定一序列矩阵，期望求出相乘这些矩阵的最有效方法。此问题並不是真的去执行其乘法，而只是决定执行乘法的顺序而已。 因为矩阵。
T {\displaystyle T} 与 X {\displaystyle X} 的矩阵乘积。由于矩阵XT一定有迹，因此矩阵X必须与矩阵T的转置的大小相同；因此，如果X是m × n矩阵，那么T必须是n × m矩阵。 注意乘法的顺序不重要（ X T ≠ T X {\displaystyle XT\neq。
是有限维的向量空间并为每个选择了有序基。如果 T : U → V 和 S : V → W 是有矩阵 s 和 t 的线性变换，则线性变换 S o T : U → W (关于给定基)的矩阵是 st。 现在我们要问 T : V → W 的矩阵在变更在 V 和 W 的基的时候发生了什么。设 {α1, , αn} 和 {β1, , βm}。
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就能获得更多收益。这个困境让人们对博弈论产生了怀疑，与此同时，有人建议需要有一种新的解释，来帮助理解如何来完全理性的作出非理性选择。 一个典型的收益矩阵如下（仅考虑整数）： Kaushik Basu, "The Traveler's Dilemma: Paradoxes of Rationality。
单位四元数（Unit quaternion）可以用于表示三维空间里的旋转。它与常用的另外两种表示方式（三维正交矩阵和欧拉角）是等价的，但是避免了欧拉角表示法中的万向锁问题。比起三维正交矩阵表示，四元数表示能够更方便地给出旋转的转轴与旋转角。 用四元数来表示旋转要解决两个问题，一是如何用四元数表示三。
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该定律在自由概率论（英语：Free probability theory）和随机矩阵理论中非常重要。 Cn表示用n个长方形填充一个高度为n的阶梯状图形的方法个数。下图为n = 4的情况： Cn表示表为2×n的矩阵的标准杨氏矩阵的数量。 也就是说，它是数字 1, 2, , 2n。
X算法用由0和1组成的矩阵A来表示精确覆盖问题，目标是选出矩阵的若干行，使得其中的1在所有列中出现且仅出现一次。 X算法的步骤如下： 选择r的不确定性意味着算法将衍生出若干独立的子算法，每个子算法都从其父算法中继承了去除部分行列的A矩阵。如果其中有一列全为零，则当前情况无解，子。
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