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二维协方差矩阵的计算公式下载_方差d x+y(2024年12月测评)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

二维协方差矩阵的计算公式

3D视觉新宠：高斯映射的魅力最近两年，3D高斯在3D视觉领域可谓是风头正劲，完全没有对手。相比早期的NERF，3D高斯将三维信息从网络中解放出来，用三维高斯表示法来表达。这样一来，投影到二维的速度大大加快，渲染速度自然也就提升了。更棒的是，这种显式表示法不仅提升了渲染速度，还提升了渲染质量，让整个系统更易于扩展。 3D高斯的关键点主要有几个：用点均值和协方差矩阵来表达几何信息，用RGB来表达颜色信息。利用三维高斯投影公式快速计算二维高斯投影属性。采用类似光栅化的快速splatting技术。在高梯度值区域进行高斯分裂或复制。针对这些关键点，研究人员们进行了各种替换和优化，衍生出了许多后续工作。每个小改进都让3D高斯在速度和质量上更上一层楼。

PCA算法详解：降维与特征提取的艺术 𐟎芥˜🯼Œ大家好！今天我们来聊聊PCA（主成分分析）算法。这个算法在机器学习中可是个大名鼎鼎的降维神器哦！其实，PCA的核心思想非常简单，就是通过找到一个方向向量，把高维数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。听起来有点拗口，但没关系，我们一步一步来。降维是什么鬼？𐟤” 首先，我们要明白一个概念——降维。简单来说，就是把高维数据变成低维数据。为什么要降维呢？其实有几个原因：一是数据压缩，节省存储空间；二是加快计算速度；三是让数据更容易理解。举个例子，就像你把一本书从二维（页数）降到一维（关键词），或者把三维（空间）降到二维（平面）。 PCA是怎么工作的？𐟒𛊊PCA的核心就是找到一个方向向量，把数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。这个过程听起来有点抽象，但其实就是通过一些数学计算来实现的。具体步骤如下：均值归一化：先计算所有特征的均值，然后把每个特征减去这个均值。如果特征的数量级不同，还需要除以标准差。计算协方差矩阵：接下来，我们要计算所有特征之间的协方差矩阵。计算特征向量：然后，找出协方差矩阵的特征向量。奇异值分解：用奇异值分解得到一个n㗫维度的Ureduce矩阵。这一步是在U矩阵中取前k个向量。计算新特征向量：最后，通过一些复杂的计算公式来得到新的特征向量。需要掌握的知识点𐟓š 这里有两个地方需要大家自己去补充一下知识：一是关于奇异值分解（SVD）的知识；二是如何确定主成分k的数量。这两个问题都在图片中有详细的解释，大家可以自己去看看。小结𐟓 总的来说，PCA算法是一种非常强大的降维工具，可以帮助我们更好地理解和处理高维数据。希望这篇文章能帮到你们，如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！加油！𐟒ꀀ

量化资产配置：从零开始的投资指南 𐟌Ÿ 资产配置是投资领域的一个热门话题，无论是公募基金的资产配置部门，还是FOF（基金中的基金），甚至是养老金投资和投顾为客户配置资产时，都会涉及到这个概念。近年来，资产配置已经成为一个快速发展的学术专业。 𐟌Ÿ 资产配置主要分为两大类：主动资产配置和量化资产配置。主动资产配置主要依靠非量化因素和个人判断，因此门槛较高。而量化资产配置是近年来新兴的方向，越来越受到业界的关注。 𐟌Ÿ 量化资产配置模型主要由三个维度构成：风险、收益和投资者观点。今天，我们来重点介绍一下风险平价模型，它是基于风险的资产配置模型的代表。 𐟌Ÿ 风险平价模型的核心思想是让各个资产的风险暴露相等。这里用标准差来表示风险（高级一点的可以用CVaR、下行风险等）。例如，股票的标准差通常大于债券，那么为了让股票在组合中的风险暴露与债券相等，就需要降低股票在组合中的权重。 𐟌Ÿ 风险暴露的计算公式是：风险暴露=边际风险贡献*权重。由于资产众多且资产间存在相关性，因此需要引入协方差矩阵。通过非线性规划求解，使得组合中每个资产的风险暴露相同，最后求解的权重就是我们要的答案。 𐟌Ÿ 风险平价模型是最基础的资产配置模型。在实际应用中，还需要考虑客户需求。如果客户对总风险有明确偏好，可以变形为目标风险的风险平价，即让组合的总风险等于客户要求的数值。如果客户对个别资产有风险偏好，那么可以变形为风险预算模型，将每个资产的风险暴露设定为特定值而不是相等。 𐟌Ÿ 今天的笔记就到这里，希望大家继续加油，一起学习更多金融知识！

2025考研数学大纲详解 𐟓š 2025考研数学大纲新鲜出炉！数学三的部分有一些小变动，主要是概率论与数理统计中，将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。整体来说，数学三的考试内容依然涵盖了微积分、线性代数和概率论与数理统计三大板块。 𐟓– 微积分部分，函数、极限、连续依然是重点，包括函数的性质、数列极限、函数极限、无穷小量与无穷大量、极限的四则运算等。导数和微分也是必考内容，涉及导数的概念、可导性与连续性、导数的几何意义和经济意义。积分学部分则包括原函数与不定积分、定积分及其应用等。 𐟓 线性代数部分，行列式、矩阵、向量是核心内容。行列式主要考察基本性质和计算方法，矩阵则涉及线性运算、乘法、转置以及伴随矩阵。向量部分包括向量的基本概念、线性组合与线性表示、向量组的线性相关与线性无关等。 𐟓ˆ 概率论与数理统计部分，随机事件与概率是基础，包括事件的关系与运算、条件概率、概率的基本公式等。随机变量及其分布是重点，涉及离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。多维随机变量的分布也是考察的重点，包括二维离散型随机变量和二维连续型随机变量的概率密度。 𐟓Š 数字特征部分，数学期望（均值）、方差、标准差是必考内容，此外还有切比雪夫不等式、矩、协方差、相关系数等。大数定律和中心极限定理也是重要考点，包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律以及棣莫弗-拉普拉斯定理和列维-林德伯格定理。 𐟓ˆ 数理统计部分，总体与样本是基础，包括简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。分布函数、经验分布函数也是考察点。参数估计部分则涉及点估计的概念、估计量和估计值以及矩估计法和最大似然估计法。 𐟓 总的来说，数学三的考试内容依然全面而深入，考生们需要全面掌握各个知识点，做好充分的复习准备。希望这份大纲能帮助大家更好地把握考试方向，取得理想的成绩！

高级计量经济学笔记分享：基础但重要！今天整理了一些高级计量经济学的基础笔记，分享给大家，便于大家复习和学习！这些笔记涵盖了很多重要的概念和公式，大家可以多多参考！线性回归模型的基础知识 𐟓š OLS估计量：线性回归模型的最小二乘估计量是š„估计值，使得残差平方和最小。无偏性：OLS估计量是线性无偏的，即E( = €‚ 有效性：在所有线性无偏估计量中，OLS估计量的方差最小。假设检验 𐟔 t检验：用于检验回归系数的显著性。 F检验：用于检验整体模型的显著性。最小二乘估计量的性质 𐟓Š 线性性：OLS估计量是因变量的线性函数。无偏性：在经典假设下，OLS估计量是无偏的。一致性：当样本量趋近于无穷时，OLS估计量趋近于真实值。协方差矩阵 𐟓ˆ 协方差矩阵：用于描述多个变量之间的关系。正定矩阵：协方差矩阵是正定的，保证了模型的稳定性。特征值与特征向量：协方差矩阵的特征值和特征向量用于计算主成分。模型设定与检验 𐟛 ️ 模型设定：选择合适的模型形式，如线性模型、非线性模型等。检验假设：对模型的假设进行检验，如异方差性、自相关性等。调整与优化：根据检验结果调整模型，优化模型的拟合效果。总结 𐟓 这些笔记涵盖了高级计量经济学的基础知识和重要概念，希望对大家有所帮助！大家可以根据自己的需求进行参考和学习，加油！

误差传递与协方差矩阵的秘密解析𐟔 在统计学和数据分析的世界里，我们经常需要从一组变量的不确定性中推测另一个变量或函数的不确定性。这种不确定性从输入变量传递到输出变量的过程，我们称之为误差传递。今天，我想深入探讨一下协方差矩阵在误差传递中的关键作用。𐟌 𐟔 误差传递的核心在于研究当从一个变量推导到另一个变量时，不确定性是如何传播的。想象一下，你有一组数据，它们各自带有误差，然后你用这些数据计算出一个新变量，那么这个新变量的误差会有多大呢？这就是误差传递要解决的问题。𐟧 𐟓ˆ 协方差矩阵在这个过程中起到了至关重要的作用。它不仅包含了每个变量的方差，还包含了变量之间的协方差，这些协方差揭示了变量之间的相关性。在误差传递中，协方差矩阵就像是一张网，捕捉了变量间的相互影响。𐟌€ 𐟌🠤𘾤𘪤𞋥퐯𜌥‡设我们有一个简单的函数 z = x - y, 我们想要知道 z 的误差是如何从 x 和 y 的误差传递过来的。这时，我们可以用协方差矩阵和雅可比矩阵来计算 z 的方差。这个过程就像是用数学的工具解开大自然的谜题。𐟔‘ 𐟓– 通过这种方式，我们可以更准确地理解数据之间的关系，以及当我们从一组数据推导出新结论时，这些结论的可靠性如何。这对于科学研究和决策制定来说至关重要。𐟛 ️ 𐟒ᠥ悦žœ你对这个话题感兴趣，或者在工作中遇到了相关的问题，欢迎在评论区交流讨论。让我们一起探索数据的奥秘，用科学的方法解读这个世界。𐟌Ÿ

Numpy数据处理函数大揭秘！𐟌Ÿ Python的Numpy包在数据处理、科学计算和机器学习等领域中发挥着重要作用。以下是Numpy中一些常用的数据处理函数，帮助你在数学建模中进行数据预处理： 𐟌𑠮umpy.exp(arr)：计算数组arr中所有元素的指数函数值。 𐟓 numpy.log(arr)：计算数组arr中所有元素的自然对数。 𐟔„ numpy.round(arr, decimals=0)：将数组arr中所有元素四舍五入到指定小数位数decimals。 𐟎umpy.where(condition, x, y)：根据条件condition的真假，返回数组x或y中对应位置的元素。 𐟓 numpy.clip(arr, a_min, a_max)：将数组arr中所有小于a_min的元素替换为a_min，所有大于a_max的元素替换为a_max，其余元素不变。 𐟔 numpy.isin(element, test_elements)：检查element中的元素是否在test_elements中出现过，返回一个布尔类型的数组。 𐟓ˆ numpy.vstack((a, b))：将数组a和数组b在纵向上进行堆叠。 𐟓Š numpy.hstack((a, b))：将数组a和数组b在横向上进行堆叠。 𐟔„ numpy.pad(arr, pad_width, mode='constant', **kwargs)：在数组arr的边缘填充指定数量的元素，填充方式由mode参数指定。 𐟓Š numpy.cov(arr)：计算数组arr的协方差矩阵。这些函数可以帮助你更有效地处理和分析数据，提升数学建模的效率。

Wald检验：约束必备！ 1. Wald检验是一种检验约束条件是否成立的方法。除了Wald检验外，还有F检验、似然比（LR）检验和拉格朗日乘子检验（LM）。 F检验和LR检验主要适用于线性模型，它们的检验思想相似：都需要构建约束模型和非约束模型来计算统计检验值。 Wald检验可以在线性和非线性模型条件下应用，但只需构建非约束模型和约束模型的方差协方差矩阵。该方法假设约束模型和非约束模型之间的差异是显著的。什么是非约束模型和约束模型？当你想要知道往模型里加一个新的变量是否有统计学意义时，加进去后的新模型就是非约束模型，加变量之前的模型即约束模型。非约束模型：y=b0+b1x1+b2x2+…bkxk+e 约束模型：y=b0+b1x1+…b(k-1)x(k-1)+e

PCA主成分分析：降维与去噪的利器 PCA（主成分分析）是一种非常有用的数据降维和压缩工具，特别适用于处理高维数据。它通过数学方法找到数据中最重要的几个“方向”，用更少的维度来表示复杂的多维数据，从而简化问题。𐟎‰ ✨PCA的计算流程 PCA的计算过程可以分为三步：数据标准化：将所有数据调整到同一量级，例如将身高和体重等不同数值特征转换为同一标准。计算协方差矩阵：通过这一步骤，我们可以了解各个特征之间的关系，找出变化幅度大和相关性强的特征。特征值分解：通过数学计算，找到每个主成分的方向（特征向量）和重要性（特征值），并按重要性从大到小排序，最终保留最重要的几个。这样，原本几百个维度的数据，现在可以用几维来表示，大大减少了存储空间和计算时间。𐟓‰ ✨PCA的应用场景 PCA在数据科学和机器学习中有着广泛的应用，尤其在以下场景中表现优异：数据压缩：当数据集特别大时，PCA可以帮助减少存储空间并加快计算速度⚡。去除噪声：通过PCA保留数据最重要的部分，去掉噪声数据，使数据更干净、更容易分析𐟧𜣀‚ 可视化：高维数据想要在2D或3D上展示？用PCA将高维数据降维后，我们就可以更直观地看到数据结构啦𐟓Š。总之，PCA是数据处理中的“小助手”，帮助我们把复杂的事情变简单！在降维、压缩、去噪等任务中都表现得非常优秀！𐟎

𐟓š 2025年考研数学三新大纲解析 𐟌Ÿ 𐟎“ 微积分：函数、极限、连续：了解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立应用问题的函数关系。理解极限的概念，掌握极限的四则运算法则，会用极限求函数的值。一元函数微分学：理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义与经济意义，会求平面曲线的切线方程和法线方程。一元函数积分学：理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式，掌握不定积分的换元积分法和分部积分法。多元函数微积分学：了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义。了解二元函数的极限与连续的概念，了解有界闭区域上二元连续函数的性质。无穷级数：理解常数项级数收敛、发散以及收敛级数的和的概念，掌握级数的基本性质及收敛的必要条件。掌握正项级数收敛性的比较判别法、比值判别法、根值判别法。常微分方程与差分方程：了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念。掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程的求解方法。 𐟧𚿦€礻㦕𐯼š 行列式：了解行列式的概念，掌握行列式的性质，会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式。矩阵：理解矩阵的概念，了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵的定义及性质。掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律。向量：了解向量的概念，掌握向量的加法和数乘运算法则。理解向量的线性组合与线性表示、向量组线性相关、线性无关等概念。线性方程组：会用克拉默法则解线性方程组，掌握非齐次线性方程组有解和无解的判定方法。理解齐次线性方程组的基础解系的概念，掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。矩阵的特征值与特征向量：理解矩阵的特征值、特征向量的概念，掌握矩阵特征值的性质，掌握求矩阵特征值和特征向量的方法。二次型：掌握二次型及其矩阵表示，了解二次型秩的概念，了解合同变换与合同矩阵的概念。掌握用正交变换化二次型为标准形的方法，会用配方法化二次型为标准形。 𐟓Š 概率论与数理统计：随机事件与概率：了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算。理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率。随机变量及其分布：理解随机变量的概念，理解分布函数F(x)=P(X≤x)的概念及性质。掌握离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握连续型随机变量及其概率密度的概念。多维随机变量的分布：理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。随机变量的数字特征：理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。大数定律和中心极限定理：了解切比雪夫大数定律，伯努利大数定律和辛钦大数定律。了解棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理和列维-林德伯格中心极限定理，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。数理统计的基本概念：了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。了解经验分布函数的概念和性质。参数估计：了解参数的点估计、估计量与估计值的概念，掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法。