tiểu luận giữa kì môn đại số tuyến tính

LỜI CẢM ƠN“Lời đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và chân thành nhất đến giảng viên LêTrung Nghĩa bộ môn “Đại số tuyến tính cho Công nghệ thông tin” và giảng viên TrịnhHùng Cườ

TIỂU LUẬN GIỮA KÌ

TIỂU LUẬN GIỮA KÌ MÔN ĐẠI SỐTUYẾN TÍNH

Người hướng dẫn: TS TRỊNH HÙNG CƯỜNGNgười thực hiện: NGUYỄN VĂN BIÊN - 52100773Lớp: 21050281

Khoá: 25

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022

LỜI CẢM ƠN

“Lời đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và chân thành nhất đến giảng viên LêTrung Nghĩa bộ môn “Đại số tuyến tính cho Công nghệ thông tin” và giảng viên TrịnhHùng Cường bộ môn “Thực hành đại số tuyến tính cho Công nghệ thông tin” đã dạy dỗvà tâm huyết truyền đạt những kiến thức quý giá cho em trong suốt thời gian học tậpvừa qua Trong thời gian tham gia lớp học của hai thầy, em đã trau dồi cho bản thânnhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập nghiêm túc và hiệu quả Đây chắn chắn sẽ lànhững kiến thức có giá trị sâu sắc, là hành trang để em vững bước sau này.

Bộ môn “Đại số tuyến tính cho Công nghệ thông tin” và “Thực hành đại số tuyến tínhcho Công nghệ thông tin” là hai môn học thú vị, bổ ích và có tính thực tế cao trongngành Công nghệ thông tin Đảm bảo cung cấp đầy đủ kiến thức, kỹ năng, giúp sinhviên có thể ứng dụng và thực tế Tuy nhiên bản thân đã có gắng hết sức nhưng chắcchắn bài báo cáo khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong cô xem xét và góp ý để bàibáo cáo của em được hoàn thiện và tốt hơn.

Em xin chân thành cảm ơn!”

ĐỒ ÁN ĐƯỢC HOÀN THÀNHTẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG

Tôi xin cam đoan đây là sản phẩm đồ án của riêng tôi / chúng tôi và được sựhướng dẫn của TS Trịnh Hùng Cường Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tàinày là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây Những số liệutrong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giảthu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phần tài liệu tham khảo.

Ngoài ra, trong đồ án còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệucủa các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc.

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệmvề nội dung đồ án của mình Trường đại học Tôn Đức Thắng không liên quan đến

những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trình thực hiện (nếu có).

TP Hồ Chí Minh, ngày 22 tháng 05 năm 2022 Tác giả

(ký tên và ghi rõ họ tên)BiênNguyễn Văn Biên

PHẦN XÁC NHẬN VÀ ĐÁNH GIÁ CỦA GIẢNG VIÊN

Phần xác nhận của GV hướng dẫn

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm (kí và ghi họ tên)

Phần đánh giá của GV chấm bài

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm (kí và ghi họ tên)

TÓM TẮT

Trình bày tóm tắt vấn đề nghiên cứu, các hướng tiếp cận, cách giải quyết vấn đềvà một số kết quả đạt được, những phát hiện cơ bản trong vòng 1 -2 trang.

DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1 – PHẦN GIỚI THIỆU

1.1 Một số nhóm chức năng của mô-đun linalg trong thư viện numpy

1.1.1 The @ operatornumpy.matmul

1.1.2 Matrix and vector productsdot(a, b[, out])

linalg.multi_dot(arrays, *[, out])vdot(a, b, /)

inner(a, b, /)outer(a, b[, out])

matmul(x1, x2, /[, out, casting, order, ])tensordot(a, b[, axes])

einsum(subscripts, *operands[, out, dtype, ])einsum_path(subscripts, *operands[, optimize])linalg.matrix_power(a, n)

linalg.pinv(a[, rcond, hermitian])linalg.tensorinv(a[, ind])1.1.4 Norm and other numberlinalg.norm(x[, ord, axis, keepdims])

linalg.cond(x[, p])linalg.det(a)

linalg.matrix_rank(A[, tol, hermitian])

linalg.slogdet(a)trace(a[, offset, axis1, axis2, dtype, out])1.1.5 Exceptions

1.2 Giới thiệu chức năng, ý nghĩa của một vài hàm

1.2.1 numpy.linalg.multi_dot(arrays)

- Chức năng: Nhân nhiều hơn hai mảng cùng một lúc thay vì gọi chúng nhiều lần.

- Ý nghĩa của các tham số đầu vào:arrays: Danh sách các mảng cần tính.

- Kết quả đầu ra:

Trả về tích của các mảng truyền vào.

- Ví dụ 1:

- Ý nghĩa của các tham số đầu vào:a: Ma trận hệ số.

b: Giá trị thứ tự hoặc "biến phụ thuộc".

- Kết quả đầu ra:

Giải hệ ax = b Hình dạng trả về giống hệ với b.

- Ví dụ 1:

- Ví dụ 2:

- Ví d 1:ụ

tương t gi a hai vector.ự ữ

- Ý nghĩa của các tham số đầu vào:x: M t vector ho c m t ma tr n.ộ ặ ộ ậord: Xác đ nh lo i norm muôến tnh.ị ạ

- Kếết qu đầầu ra:ả

Giá tr norm c a m t vector ho c ma tr n.ị ủ ộ ặ ậ

- Ví d 1:ụ

- Ví d 1:ụ

- Ví d 2:ụ

- Ví d 1:ụ

- Ví d 2:ụ

- Ví d 3:ụ

- Ví d 1:ụ

- Ví d 2:ụ

- Ví d 3:ụ

1.2.8 numpy.linalg.cond(x, p=None)

- Ch c năng: Tính toán sôế điếầu ki n c a ma tr nứ ệ ủ ậ

- Ý nghĩa của các tham số đầu vào:

x: Ma tr n có sôế điếầu ki n đậ ệ ược tm kiếếm.

p: Th t đ nh m c đứ ự ị ứ ượ ử ục s d ng trong tnh toán sôế điếầu ki n.ệ

- Kếết qu đầầu ra:ả

Sôế điếầu ki n c a ma tr n.ệ ủ ậ

- Ví d 1:ụ

- Ví d 2:ụ

- Ví dụ 3:

1.2.9 numpy.linalg.tensorinv(a, ind=2)

- Ch c năng: Tính toán ngh ch đ o c a m t m ng N-chiếầuứ ị ả ủ ộ ả

- Ý nghĩa của các tham số đầu vào:

a: Tensor đ 'đ o ngể ả ược' Hình d ng c a nó ph i là 'hình vuông'.ạ ủ ả

ind: Sôế l ng ch sôế đầầu tiến có liến quan đếến t ng ngh ch đ o Ph i là sôế ượ ỉ ổ ị ả ảnguyến dương, m c đ nh là 2.ặ ị

- Kếết qu đầầu ra:ả

Ngh ch đ o tensordot c a a, hình d ng ị ả ủ ạ a.shape [ind:] + a.shape [: ind]

- Ví d 1:ụ

- Ví d 3:ụ

CHƯƠNG 2 – PHẦN MÔ TẢ MÃ NGUỒN

1. Https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.linalg.html