课内学习和爱好的一点联系

「线性代数是个好东西」

起

其实在无线加速度传感器项目我尝试过使用卡尔曼(Kalman)滤波（但实际直接调用了库），但看B站上的一个哥哥讲完后发现这个的运算有关矩阵的运算，所以决定去学习矩阵（线性代数）。

与课内知识的联系

在尝试使用卡尔曼滤波时，我甚至只学了平面向量，后来听了几节B站的矩阵的课与AI交谈后了解了一点，知道了向量叉乘，学习到了空间向量之后（这个学期其实也只入门，连法向量都没上到），我发现其实叉乘就是用来算法向量的，而且运算比课本的还简单（但高考不能用）。

最重要的

之前做过一道题，给了一个四面体的六边边长（已经确定了一个四面体），我想能不能用向量法解算，所以算了一节课……然后抛给了AI，结果需要运算一个5阶行列式，这不炸了吗，5!=120 项的加减，考试根本用不了，但也猜到了。不过给了我有关无线加速度传感器项目加速度调零的新思路：

测四个不同方向的零静止加速度，这四点其实就是一个偏移向量加真实向量（模等于当地重力加速度），这四点不正好共球吗？半径就是真实向量的模，而球心的位置向量就是偏移向量。

而且，这是有现成的公式，可以编程，甚至可能有现成的库函数。所以近期我将更新这个项目（HERE）使用这种方法。