Literalmente en todas partes.
Los sensores y los sistemas integrados tienen MEMS que solo son posibles a través del modelado efectivo de sistemas eléctricos y mecánicos complejos, regidos por ecuaciones diferenciales y modelado de espacio de estado. Sería imposible fabricar transistores del tamaño de simples átomos sin álgebra lineal.
La dinámica del vehículo (cuyo conocimiento es necesario para construir sistemas de transmisión y frenado efectivos en la actualidad) se basa en la mecánica de ingeniería y el conocimiento de la física y la dinámica del cuerpo rígido, que modelan variables que describen nuestro sistema como vectores. Incluso la simple tarea de convertir nuestras variables de estado entre 2 marcos de referencia diferentes requiere conocimiento de álgebra lineal.
El procesamiento de imágenes toma imágenes de la cámara (y alimentaciones de video, que son solo un flujo continuo de imágenes de la cámara) y las modela como matrices, y realiza operaciones como transformaciones / filtros, que pueden describirse mediante operaciones lineales.
- ¿Los productos escalares están siempre entre cantidades vectoriales?
- ¿Qué es [matemáticas] \ begin {vmatrix} \ binom {0} {0} & \ binom {1} {0} & \ cdots & \ binom {n} {0} \\ \ binom {1} {0} & \ binom {1} {1} & \ cdots & \ binom {n} {1} \\ \ vdots & \ vdots & \ ddots & \ vdots \\ \ binom {n} {0} & \ binom {n} { 1} & \ cdots & \ binom {n} {n} \ end {vmatrix} [/ math] igual a?
- ¿Por qué usamos una matriz?
- ¿Debo obtener un libro riguroso basado en pruebas o en aplicaciones para aprender álgebra lineal?
- ¿Cuál es la principal diferencia entre la eliminación de Gauss y la eliminación de Gauss-Jordan en álgebra lineal y álgebra matricial?
La visión por computadora busca extraer información significativa sobre datos visuales. Los algoritmos de reconocimiento de imágenes más exitosos se basan en redes neuronales artificiales, que aprenden características con series de transformaciones geométricas diferenciables sobre vectores y matrices. Las técnicas que buscan recuperar una profundidad significativa / estructura 3D del mundo procesan imágenes de cámara, triangulan puntos en el espacio y registran una malla 3D final, cada paso haciendo un uso extensivo del álgebra lineal.
La estimación de estado (que recupera con precisión la información sobre la posición del automóvil en su entorno) y los sistemas de control (que aseguran que el automóvil esté haciendo lo que usted quiere que haga) se basan completamente en la teoría detrás de los sistemas dinámicos lineales y la probabilidad.
La planificación de rutas a menudo se formula como un problema de optimización, del cual todo el campo se basa en la parte posterior del álgebra lineal.
Y esta lista ni siquiera toca la punta del iceberg.
Puede ser más fácil preguntar dónde no se usa el álgebra lineal en la conducción autónoma.