矩陣Frobenius范數的定義如下: 所以矩陣F范數的平方可以轉化為矩陣的內積(內積的定義可參考這篇文章),再轉化為矩陣的跡,即 我們經常遇到需對矩陣F范數的平方求導的情況,根據上式,可轉化為對矩陣的跡的求導了。 ...
矩陣內積的定義:兩個行數和列數均相同的矩陣,對應元素相乘再求和,記為 在處理矩陣時,我們常用的一個技巧是,把求兩個矩陣內積轉化為求這兩個矩陣乘積得到的矩陣的跡,即 下面給出 矩陣的證明,m n時的情況也可以類似證明: ...
2020-05-19 22:40 0 4040 推薦指數:
矩陣Frobenius范數的定義如下: 所以矩陣F范數的平方可以轉化為矩陣的內積(內積的定義可參考這篇文章),再轉化為矩陣的跡,即 我們經常遇到需對矩陣F范數的平方求導的情況,根據上式,可轉化為對矩陣的跡的求導了。 ...
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矩陣的跡的定義:一個 $n \times n$ 的矩陣 A 的跡是指 A 的主對角線上各元素的總和,記作 $\operatorname{tr}(A)$ 。即 $\operatorname{tr}(A)=\sum\limits\limits _{i=1}^{n} a_{i i ...
關於最小二乘問題的求解,之前已有梯度下降法,還有比較快速的牛頓迭代。今天來介紹一種方法,是基於矩陣求導來計算的,它的計算方式更加簡潔高效,不需要大量迭代,只需解一個正規方程組。在開始之前,首先來認識一個概念和一些用到的定理。矩陣的跡定義如下 一個的矩陣的跡是指的主對角線上各元素的總和,記作。即 ...
1、矩陣的跡: 定義: 線性代數中,n乘n方陣A的跡,是指A的主對角線各元素的總和(從左上方至右下方的對角線),比如: 性質以及證明: 1、矩陣的跡等於特征值的和 特征值和特征向量 定義: 線性代數中,對於一個給定的矩陣A,它的特征向量x,經過這個線性變換 ...
定義 \(A\)的跡定義為它的對角元素之和,即 tr\((A)\equiv \sum_iA_{ii}\) 跡的性質 如果\(A\)和\(B\)是兩個線性算子,\(z\) 是任意復數, 跡的循環性質 tr\((AB)\) = tr\((BA).\) 跡的線性性質 ...
矩陣的跡 一、定義 二、性質 2.1 2.2 2.3 跡等於特征根之和 2.4 三、二次型的跡 3.1 3.2 四、跡的導數 一、定義 線性代數中,把方陣的對角線之和稱為“跡 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/CareChere/article/details/78496752 一個行向量乘以一個列向量稱作向量的內積,又叫作點積,結果是一個數; 一個列向量乘以一個行向量稱作向量的外積,外積是一種特殊的克羅內克積,結果是一個矩陣, 假設和b ...