特征值分解和奇异值分解
特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。 奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像 ...
原文：讲一下numpy的矩阵特征值分解与奇异值分解
特征值分解 主要还是调包： 特征值分解： A P B PT 当然也可以写成 A QT B Q其中B为对角元为A的特征值的对角矩阵，P QT， 首先A得对称正定，然后才能在实数域上分解， 故使用时应先将特征值转换为矩阵： 故验证了使用np中的eig分解为A P B PT 而不是A QT B Q，其中P vecs， 即C vecs np.diag vals vecs.T 这里简写 为矩阵乘法 然后再 ...
2018-11-10 00:58 0 5292 推荐指数：
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