特征值分解和奇異值分解
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方法，它可以將一個比較復雜的矩陣用更小更簡單的幾個子矩陣的相乘來表示，這些小矩陣描述的是矩陣的重要的特性。就像 ...
原文：講一下numpy的矩陣特征值分解與奇異值分解
特征值分解 主要還是調包： 特征值分解： A P B PT 當然也可以寫成 A QT B Q其中B為對角元為A的特征值的對角矩陣，P QT， 首先A得對稱正定，然后才能在實數域上分解， 故使用時應先將特征值轉換為矩陣： 故驗證了使用np中的eig分解為A P B PT 而不是A QT B Q，其中P vecs， 即C vecs np.diag vals vecs.T 這里簡寫 為矩陣乘法 然后再 ...
2018-11-10 00:58 0 5292 推薦指數：
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