相似矩陣(similar matrices) 定義 設\(A,B\)都是\(n\)階矩陣,若有可逆矩陣\(P\),使得\(P^{-1}AP=B\),則稱\(B\)是\(A\)的相似矩陣。 兩個相似矩陣的特征值相同,也就是說如果一個矩陣和一個對角矩陣\(\Lambda ...
一 接着上一節說正定矩陣 所謂正定,就是 x TAx gt except space for space x 成立,我們通常也可以通過特征值,主元,行列式來判斷 雖然我們知道了什么是正定矩陣,如何判斷正定矩陣,那么正定矩陣是從何而來的呢 主要來自:最小二乘法 實際上,大量的物理問題需要用長方形矩陣來描述,我們知道最小二乘法的關鍵是矩陣: A TA ,我們希望證明這是正定矩陣 如果我們知道矩陣 A, ...
2020-02-22 12:37 0 633 推薦指數:
相似矩陣(similar matrices) 定義 設\(A,B\)都是\(n\)階矩陣,若有可逆矩陣\(P\),使得\(P^{-1}AP=B\),則稱\(B\)是\(A\)的相似矩陣。 兩個相似矩陣的特征值相同,也就是說如果一個矩陣和一個對角矩陣\(\Lambda ...
計算局部相似矩陣 代碼文檔:https://github.com/lartpang/mypython/blob/master/2019-09-25計算局部相關性矩陣/計算局部相關性.ipynb 問題說明 對於給定的數據,其尺寸為N,C,H,W,現在想要計算其局部的相關性,也就是說 ...
矩陣,實際上是指定基下的線性變換。 一、相似矩陣 對相似矩陣直觀的理解就是兩個在不同基下的變換矩陣,也可以理解成在不同視角下的變換過程。 例如有一個在基x,y下的向量v,p是根據兩個基得到的矩陣(分別計算x,y在x',y'的坐標作為兩個列向量)。v左乘p后只是換了基(表面上看是換了v ...
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當 \(A\) 有足夠的特征向量的時候,我們有 \(S^{-1}AS=\Lambda\)。在這部分,\(S\) 仍然是最好的選擇,但現在我們允許任意可逆矩陣 \(M\),矩陣 \(A\) 和 \(M^{-1}AM\) 稱為相似矩陣,並且不管選擇哪個 \(M\),特征值都保持不變。 1. 相似矩陣 ...
關聯:0 復習與引申、1 線性空間與線性變換、2 內積空間與等距變換 本章目的 對給定的矩陣,(在找不到相似對角陣的情況下)找一個最簡單的矩陣與之相似。 對給定的線性空間上的線性變換,找線性空間的一組基,使得線性變換的矩陣最簡單。 特征值與特征向量 回顧:矩陣 ...
矩陣本質的意義在於線性變換,可以說離開線性變換,矩陣是毫無用處的。而線性變換的基本運算就是加法和乘法,其中對矩陣乘法的研究一直是線性代數中的核心內容。其中包括矩陣的冪次方、矩陣的逆、矩陣的分解,而且它們是互相滲透的。雖然說研究矩陣乘法的目的是線性變換,但乘法本身的性質可以脫離線性變換而討論 ...
原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/TDj3aCEHjaKHATZ7uviQMA 長方矩陣與正定矩陣 我們之前一直在討論方陣,但大量的實際問題應用到了長方矩陣,比如在最小二乘中用到了ATA。 如果A是一個m×n的長方矩陣,那么ATA是一個對稱矩陣 ...