Cálculos numéricos del tipo Matlab Matlab

1. Consideraciones prácticas

En este capítulo, abordaremos los cálculos numéricos y las expresiones matemáticas que los ingenieros utilizan más habitualmente o que son más comunes en machine learning. No se trata de un curso de análisis numérico, de matemáticas o matemáticas específicas para machine learning. Gran parte del conocimiento se presenta con un enfoque sintáctico y, cuando las explicaciones son más detalladas, se intentan evitar decepciones durante el uso práctico de las herramientas de cálculo que están a su disposición.

Atención: a menos que se indique lo contrario, consideramos que nos encontrarnos en una base ortonormal de un espacio vectorial euclidiano (por lo tanto, de dimensión finita sobre el campo de los números reales y provisto de un producto escalar), y que tenemos una presentación en esta base de datos de los objetos que usaremos (o en el sistema de coordenadas cartesianas asociadas si tiene sentido). Ortonormal Espacio:vectorial

Recordemos algunas características de cálculo, relacionadas con este estado de cosas (estos aspectos ya se han mencionado de otra manera con anterioridad en el libro).

En la base B formada por vectores images/15eq01.PNG, si nuestro espacio vectorial está dotado del producto escalar images/15eq01a.PNG, un vector cualquiera del espacio se puede escribir de la siguiente manera:
images/15eq02.PNG

El signo T, que significa transpuesto, no es útil...

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