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S03E12: 用 simd 矩阵求解线性方程组求职学习资料

本文介绍了S03E12: 用 simd 矩阵求解线性方程组求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

说明

历史上线性代数的第一个问题是关于解线性方程组的问题,而线性方程组理论的发展又促成了作为工具的矩阵论和行列式理论的创立与发展。

最终在计算机图形学等方面,矩阵、向量、四元数成了重要工具,解决一个又一个几何问题。但是我们不应该忘记:线性代数是可以求解线性方程组的。也就是说:simd 框架其实可以求解基础的线性方程组(即多元一次方程组)。

几何

首先,我们来看一个矩阵与向量的乘法,它的基本几何含义是:点(x, y, z) 经过一个矩阵变换后,到了点(1, 2, 3)的位置。
$$
left[
begin{matrix}
1 & 0 & 2 \
1 & -1 & -1 \
1 & 2 & 0
end{matrix}
right]
*
left[
begin{matrix}
x \
y \
z \
end{matrix}
right]
=
left[
begin{matrix}
1 \
2 \

说明

历史上线性代数的第一个问题是关于解线性方程组的问题,而线性方程组理论的发展又促成了作为工具的矩阵论和行列式理论的创立与发展。

最终在计算机图形学等方面,矩阵、向量、四元数成了重要工具,解决一个又一个几何问题。但是我们不应该忘记:线性代数是可以求解线性方程组的。也就是说:simd 框架其实可以求解基础的线性方程组(即多元一次方程组)。

几何

首先,我们来看一个矩阵与向量的乘法,它的基本几何含义是:点(x, y, z) 经过一个矩阵变换后,到了点(1, 2, 3)的位置。
$$
left[
begin{matrix}
1 & 0 & 2 \
1 & -1 & -1 \
1 & 2 & 0
end{matrix}
right]
*
left[
begin{matrix}
x \
y \
z \
end{matrix}
right]
=
left[
begin{matrix}
1 \
2 \

说明

历史上线性代数的第一个问题是关于解线性方程组的问题,而线性方程组理论的发展又促成了作为工具的矩阵论和行列式理论的创立与发展。

最终在计算机图形学等方面,矩阵、向量、四元数成了重要工具,解决一个又一个几何问题。但是我们不应该忘记:线性代数是可以求解线性方程组的。也就是说:simd 框架其实可以求解基础的线性方程组(即多元一次方程组)。

几何

首先,我们来看一个矩阵与向量的乘法,它的基本几何含义是:点(x, y, z) 经过一个矩阵变换后,到了点(1, 2, 3)的位置。
$$
left[
begin{matrix}
1 & 0 & 2 \
1 & -1 & -1 \
1 & 2 & 0
end{matrix}
right]
*
left[
begin{matrix}
x \
y \
z \
end{matrix}
right]
=
left[
begin{matrix}
1 \
2 \

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