矩阵知识点完整归纳
数据结构稀疏矩阵知识点？
数据结构稀疏矩阵知识点？
稀疏矩阵，指大多数元素是0，只有少数元素不是0的大型矩阵。稀疏矩阵计算主要需要解决两个问题，一个是使用较少的内存单元存储矩阵，一般只存储特定的区域或者非零值；计算时如何将元素取出，如何简化计算。有专门的计算机程序。稀疏矩阵，一般不会有某行、某列全为0的情况，与0矩阵不同。0矩阵的运算十分简单，没有必要保存矩阵内容。
零矩阵知识点？
零矩阵
在数学中，特别是在线性代数中，零矩阵即所有元素皆为0的矩阵。
零矩阵表示将所有向量置零。
线性代数矩阵知识点总结？
线性代数与矩阵论知识点总结
1. 向量及其运算
2. 矩阵及其运算
2.1 各种矩阵
2.2 基本运算
3. 行列式
4.线性方程组
5. 特征值与特征向量
6.二次型
7. 矩阵分解
线性代数在ML和DL中扮演着非常重要的角色，虽然本科和研究生阶段修过线性代数与矩阵论，不过不用则废啊，最近还是想把这部分数据基础知识整理一下，加深理解，这样才能在机器学习与深度学习这条路上走的更远，包括微积分、最优化、随机过程、信息论等。
运筹学知识点？
运筹学，是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。该学科应用于数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。
运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。 研究运筹学的基础知识包括实分析、矩阵论、随机过程、离散数学和算法基础等。而在应用方面，多与仓储、物流、算法等领域相关。因此运筹学与应用数学、工业工程、计算机科学、经济管理等专业相关。