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本书可作为工科类研究生矩阵论教材，全书共分6章（约50学时），主要讲解矩阵的基本理论与方法，包括线性空间与线性变换，常见的矩阵分解，广义逆矩阵，矩阵分析，矩阵的直积与非负矩阵的引见等，各章配有相应的习题用作练习。
　　本书也可作为理工科学生及教师的教学参考书。
第2版前言第1章线性代数引论1.1线性空间1.2线性变换及矩阵1.3Jordan标准形1.4欧氏空间和酉空间第2章矩阵的分解2.1QR分解2.2正规矩阵及Schur分解2.3满秩分解2.4奇异值分解2.5单纯矩阵的谱分解第3章矩阵的广义逆3.1广义逆矩阵3.2广义逆矩阵A+3.3A+的几种基本求法3.4广义逆与线性方程组第4章矩阵分析4.1向量与矩阵的范数4.2特征值估计4.3矩阵级数4.4矩阵函数及其计算4.5矩阵函数的应用第5章矩阵的直积5.1直积的定义与性质5.2直积与特征值5.3矩阵的拉直5.4直积与矩阵方程第6章非负矩阵引见6.1非负矩阵的基本性质6.2正矩阵与Perron定理6.3不可约非负矩阵6.4素矩阵与M矩阵6.5随机矩阵6.6两个非负矩阵模型参考文献

作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用，其目的是根据退化图像的自类似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪，如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类，低秩矩阵分解(LowＲankMatrixFactorization，LＲMF)方法和核范数最小化(NuclearNormMinimization，NNM)方法。

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线性代数和矩阵理论是数学和自然科学的基本工具，同时也是科学研究的沃土。
本书是矩阵理论方面的经典著作，从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法。
主要内容有：特征值、特征向量和相似性；
酉相似和酉等价；
相似标准型和三角分解；
Hermite矩阵、对称矩阵和酉相合；
向量范数和矩阵范数；
特征值的估计和扰动；
正定矩阵和半正定矩阵；
正矩阵和非负矩阵。
第2版对第1版进行了全面的修订、更新和扩展。
这一版不仅对基础线性代数和矩阵理论做了全面的总结，而且还新增了奇异值、CS分解和Weyr标准型的相关内容，扩展了与逆矩阵和分块矩阵相关的内容，介绍了Jordan标准型的新应用。
此外，还附有1100多个问题和练习，并且给出了一些提示，以协助读者提高解决数学问题的能力。
本书可以用作本科生或者研究生的教材，也可用作数学工作者和科技人员的参考书。
名人推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的权威教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多最近的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和必备参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学媒体推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的经典教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多近期的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学作者简介作者:[美]霍恩（RogerA.Horn）[美]约翰逊（CharlesR.Johnson）译者:无RogerA.Horn国际知名数学专家，现任美国犹他大学数学系研究教授，曾任约翰?霍普金斯大学数学系系主任，并曾任AmericanMathematicalMonthly编辑。
CharlesR.Johnson国际知名数学专家，现任美国威廉玛丽学院教授。
因其在数学科学领域的杰出贡献被授予华盛顿科学学会奖。

WNNM加权核范数最小化进行图像复原matlab代码，应用WNNM的方法进行图像去噪，图像复原等处理

主要内容为线性空间与线性映射，内积空间与等距变换，矩阵的类似标准型，Hemite二次型，范数理论，矩阵函数及广义逆矩阵等。

《矩阵论(修订版)》共分7章，主要引见线性空间与线性变换，矩阵范数，矩阵分析，矩阵分解，特征值估计，广义逆矩阵以及特殊矩阵。
部分章节包括了近年来编者的一些研究成果及有关文献上的资料。
《矩阵论(修订版)》内容丰富，论述翔实严谨，可作为工科、理科研究生和计算数字及其应用软件专业高年级本科生的教材，也可供有关从事计算工作和工程技术的人员参考。

矩阵论在图像处理方面有着极为广泛的使用，比如奇异值分解，QR分解以及范数等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。