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- linear algebra - Rank of sum of rank-$1$ matrices - Mathematics Stack . . .
linear-algebra matrices matrix-rank rank-1-matrices Share Cite edited Jul 1, 2023 at 19:18 Rodrigo de Azevedo 24 8k 7 52 122 asked Mar 10, 2014 at 20:36
- Proof verification: Prove that a tree with n vertices has n-1 edges
What you are fundamentally saying is that if you have a tree with n vertex and n-1 edges, you can obtain a tree with n+1 vertices and n edges You can add the new edge to any of the previous vertex, but how you didn't prove that doing this way you'll exhaust all the trees with n+1 vertices
- 知乎 - 有问题，就会有答案
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。
- linear algebra - Showing that $l_2$ norm is smaller than $l_1 . . .
Yes And thanks for reaching out and asking It is the Minkowshi inequality under repeated use, where the measure employed is the counting measure Here is the idea: The M inequality says that ∥f + g∥ ≤ ∥f∥ + ∥g∥ ‖ f + g ‖ ≤ ‖ f ‖ + ‖ g ‖ $\Vert f+g\Vert \le \Vert f\Vert +\Vert g\Vert$ So if we apply it multiple times we can see that ∥f + g + h∥ ≤ ∥f + g∥
- Inverse of the sum of matrices - Mathematics Stack Exchange
The technique is useful in computation, because if the values in A and B can be very different in size then calculating 1 A+B 1 A + B $\frac{1}{A+B}$ according to (3) (3)
- complex analysis - Contour integral for $x^3 (e^x-1)$? - Mathematics . . .
What contour and integrand do we use to evaluate $$ \\int_0^\\infty \\frac{x^3}{e^x-1} dx $$ Or is this going to need some other technique?
- Normalize values to sum 1 but keeping their weights
40 10 I need to format these numbers so that they form the sum 1, but they should keep their "weight" In this specific case: 40 would become 0 80 10 would become 0 2 But if I have more values (like 40, 10, 25, 5 for example), I am really lost because I don't know the formula
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I am unsure how to go about doing this inverse product problem: The question says to find the value of each matrix expression where A and B are the invertible 3 x 3
- Why Markov matrices always have 1 as an eigenvalue
qp=q where p is prob state transition matrix this means Y = 1 as an eigen vector of P' which also means There is an unique probability vector q which is an eigenvector associated with eigenvalue 1
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