如何理解矩陣特征值？ ...

原文鏈接 這篇文章是我看到的比較好的從數學原理開始，推導到其應用，淺顯易懂。 特征值和奇異值的應用 　　特征值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面，也很少講任何跟特征值與奇異值有關的應用背景。 　　奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種 ...

矩陣的特征值和特征向量 定義 對於\(n\)階方陣\(A\)，若存在非零列向量\(x\)和數\(\lambda\)滿足\(Ax=\lambda x\)，則稱\(\lambda\)和\(x\)為一組對應的特征值和特征向量 在確定了特征值之后，可以得到對應\(x\)的無窮多個解 求解特征值 ...

特征向量是一個向量，當在它上面應用線性變換時其方向保持不變。考慮下面的圖像，其中三個向量都被展示出來。綠色正方形僅說明施加到這三個向量上的線性變換。 在這種情況下變換僅僅是水平方向乘以因子2和垂直方向乘以因子0.5，使得變換矩陣A定義 ...

特征值分解 　　設 $A_{n \times n}$ 有 $n$ 個線性無關的特征向量 $\boldsymbol{x}_{1}, \ldots, \boldsymbol{x}_{n}$，對應特征值分別為 $\lambda_{1}, \ldots, \lambda_{n ...

大學學習線性代數的時候，特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）一直不甚理解，盡管課本上說特征值和特征向量在工程技術領域有着廣泛的應用，但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外，對其包含的現實意義知之甚少。畢業五六年后，學習機器學習，用到PCA在進行主成分分析過程中，需要 ...

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大學學習線性代數的時候，特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）一直不甚理解，盡管課本上說特征值和特征向量在工程技術領域有着廣泛的應用，但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外，對其包含的現實意義知之甚少。研究生之后學習統計學，在進行主成分分析過程中，需要求解變量 ...