《Introduction to Applied Linear Algebra》是2018年Cambridge University Press出版的图书，作者是Stephen Boyd、Lieven Vandenberghe。内容简介 This book is meant to provide an introduction to vectors, matrices, and least squares methods, basic topics in applied linear algebra. Our goal is to give the ...
在这里,我们将介绍著名的Boyd教授编写的《Introduction to Applied Linear Algebra》。此前,我们介绍过Boyd教授的凸优化教材,而现今,这本线性代数,也一定能令读者们满载而归。 书籍简介 Introduction to Applied Linear Algebra 书名:Introduct...
作者:Stephen Boyd/Lieven Vandenberghe 出版社:Cambridge University Press 副标题:Vectors, Matrices, and Least Squares 出版年:2018-6-7 页数:474 定价:GBP 35.99 装帧:Hardcover ISBN:9781316518960 豆瓣评分 8.8 19人评价 5星 52.6% 4星 36.8% 3星
Introduction to Applied Linear Algebra ￥590.00 运费:¥ 0.00-45.00 库存:1 件 立即购买 支付: 微信支付银行卡支付宝 商品详情 Introduction to Applied Linear Algebra 基本信息 Format:Hardback 474 pages, Worked examples or Exercises Publisher:Cambridge University Press...
作者:Stephen Boyd出品人:页数:474译者:出版时间:2018-6-7价格:GBP 35.99装帧:Hardcoverisbn号码:9781316518960丛书系列:图书标签: 线性代数 数学 Math Algebra 数据科学 美國 數學 代数 Introduction to Applied Linear Algebra 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述 ...
预订Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares 英文原版 鲍德 Stephen Boyd 应用线性代数导论:向量,矩阵和最小二乘法 作者: StephenBoyd 出版社: 不详 出版时间: 2018-06 装帧: 平装 雅居书店 湖南省长沙市 静雅书店 九品 ￥180.00 2021-07-05 上书 加入购物车 ...
课程讲师 Stephen Boy,斯坦福教授,是目前全球讲授线性代数、矩阵论方向最著名的老师之一,也是高赞图书《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares(应用线性代数简介——向量、矩阵和最小二乘法)》、《Convex optimization(凸优化)》的联合作者。 《Introduction to Applied Linear...
课程讲师Stephen Boy,斯坦福教授,是目前全球讲授线性代数、矩阵论方向最著名的老师之一,也是高赞图书《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares(应用线性代数简介——向量、矩阵和最小二乘法)》、《Convex optimization(凸优化)》的联合作者。
课程讲师Stephen Boy,斯坦福教授,是目前全球讲授线性代数、矩阵论方向最著名的老师之一,也是高赞图书《Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares(应用线性代数简介——向量、矩阵和最小二乘法)》、《Convex optimization(凸优化)》的联合作者。
By Jason Brownlee on August 9, 2019 in Linear Algebra 71 Share Post Share Matrices that contain mostly zero values are called sparse, distinct from matrices where most of the values are non-zero, called dense. Large sparse matrices are common in general and especially in applied machine ...