在学习线性代数的过程中常常遇到矩阵分解这个概念，从名字来看，大概就是A=PQ或者A=UVW这样的事情，但是，我们为什么要进行矩阵分解？各种矩阵分解具体是怎样实现的 ？种种问题始终困扰着我，这次我们来个大杂烩，深入理解矩阵分解的奥秘。 ...

第一次听到Lit Motors平衡车，是在东大四足机器人研讨会上，东大向我们介绍四足平衡的灵感，正是源于Lit Motors。第一次看到，实在是震惊！于是今天再次补习了一下理论力学的知识，希望能给大家讲明白其中的原理。 角动量与力矩根...

感谢6系电机专业的刘逸舟同学用生动形象的例子为我讲解了电磁学的基础知识，没有他就没有这篇文章。 电路中的物理量我们十分熟悉，在电阻上施加电压，就会形成电流。但是对于磁场的各种物理量，能否用类似的“磁路”来进行描述呢？答案是肯定的！ 首...

梯度下降法之前最小二乘的那篇文章中，我们知道了最优化的最基本方法就是求出cost function的极值点。对于简单的、已知表达式的cost function（就比如最小二乘），我们可以直接通过偏导数等零的方法求得极值点。但是对于表达...

在讲最小二乘之前我们先普及一下插值和拟合的含义 插值与拟合数值分析中，有两大利器在工程实际的数据处理中有着很重要的地位，它们就是插值和拟合。 插值指的是对于已知的离散序列，使用同时过这个序列中的点的函数将其中间间隔的部分填充满，使任意...

学习复变函数时，我们一定曾被它折磨得死去活来，但是在实际应用中，这个家伙还算有点用处，今天就来介绍一下这个令人又爱又恨的家伙——留数。主要搬运一下华中科技大学复变函数MOOC的内容。 首先我们要了解复变函数的一个重要概念——孤立奇点：...

拉普拉斯变换函数能够进行傅里叶变换的条件是绝对可积，但是许多信号都不满足这个条件，为了能对更多信号进行频域分析，引入一个收敛因子σ，这个函数就变成了绝对可积的了：这样对这个新函数的傅里叶变换就成了：其中：这个算子e^-st是这样螺旋收...