線性代數矩陣知識
補充一些數學知識:
首先AB相似:P-1*A*P=B, AB合同:CT*A*C=B,
二次型:係數在K中的一個n元二次多項式。由其生成的矩陣稱為二次型的矩陣,二次型的矩陣一定是對稱矩陣!
正定矩陣:實二次型xT*A*x > 0, x為列向量。
性質:假設A為正定矩陣
1、正定矩陣特徵值全大於0
2、行列式 |A| >0
3、A合同於單位陣E,即存在可逆方陣C, s.t. CT*E*C = A = CT*C, 顯然可得A為對稱正定
正交矩陣:A*AT=AT*A=E ,
性質:
1、A的各行/列是單位向量且兩兩正交
2、AT=A-1
3、|A|=1
4、(Ax,Ay)=(x,y)x,y∈R
酉矩陣:A*AH=AH*A=E 顯然為正交矩陣在複數域上的推廣。其中H為共軛轉置。
性質:
1、A的各行/列是單位向量且兩兩正交
2、AH=A-1
3、|A|=1
(這裡補充一個厄米特矩陣:AH = A)
正規矩陣:A*AH=AH*A (以上的矩陣均有這個性質,故正規矩陣最為廣泛)
正規矩陣的充要條件是:存在酉矩陣U,使得A酉相似於對角矩陣B,即UH*A*U=U-1*A*U=B。
相關推薦
線性代數矩陣知識
補充一些數學知識: 首先AB相似:P-1*A*P=B, AB合同:CT*A*C=B, 二次型:係數在K中的一個n元二次多項式。由其生成的矩陣稱為二次型的矩陣,二次型的矩陣一定是對稱矩陣! 正定矩陣:實二次型xT*A*x > 0, x為列向量。 性質:假設A為正定矩陣 1
線性代數-矩陣-加減 C和C++實現
for 通過 turn oba c語言 bsp operator column name 原理解析: (此處補圖) 本節編寫矩陣的加法和減法,兩個矩陣相加,即把兩個相同大小的矩陣對應的元素分別相加 。兩個矩陣相減,把兩個相同大小矩陣的對應元素分別相減。 C++語言: 矩
線性代數-矩陣-轉置 C和C++的實現
說了 cnblogs typename tsp name add type get swap 原理解析: 本節介紹矩陣的轉置。矩陣的轉置即將矩陣的行和列元素調換,即原來第二行第一列(用C21表示,後同)與第一行第二列(C12)元素調換位置,原來c31與C13調換。即cij與
線性代數-矩陣-【5】矩陣化簡 C和C++實現
tar tput c++ spec 但是 exc c++語言 emp opened 點擊這裏可以跳轉至 【1】矩陣匯總:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html 【2】矩陣生成:http://www.cnblog
線性代數基礎知識(二)——運算和性質【轉載】
這樣的 寫作 9.png 改變 通過 內容 你會 列空間 根據 3 運算和性質 在這一節中,我們將介紹幾種矩陣/向量的運算和性質。很希望這些內容可以幫助你回顧以前知識,這些筆記僅僅是作為上述問題的一個參考。 3.1 單位矩陣與對角矩陣 單位矩陣,記作I ∈ Rn×n,
[線性代數] 矩陣代數進階:矩陣分解 Matrix factorization
Matrix factorization 導語:承載上集的矩陣代數入門,今天來聊聊進階版,矩陣分解。其他集數可在[線性代數]標籤文章找到。有空再弄目錄什麼的。 Matrix factorization is quite like an application of inv
線性代數---矩陣---特徵值和特徵向量
轉自:https://jingyan.baidu.com/article/27fa7326afb4c146f8271ff3.html 一、特徵值和特徵向量的定義 首先讓我們來了解一下特徵值和特徵向量的定義,如下: 特徵子空間基本定義,如下:
專注於只給方法不刨根問底的線性代數相關知識
一、線性代數:方陣的行列式 1、含義: 1.1、1階方陣的行列式為該元素本身 1.2、n階方陣的行列式等於它的任一行(或列)的各元素與其對應的代數餘子式乘積之和。 2、演算法: 二階方陣:主對角線元素相乘減去次對角線元素相乘。(這種方法不太適用階數太多的) 二、
OI中常見的線性代數矩陣問題
  \ \ \ \ \ \ \,
線性代數——矩陣解釋平移、旋轉、縮放等
參考部落格: 線性代數:理解齊次座標 https://blog.csdn.net/yinhun2012/article/details/79566148 線性代數:矩陣變換圖形(二維平移縮放旋轉) https://blog.csdn.net/yinhun2012/article/de
線性代數矩陣運算
線性代數的概念對於理解機器學習背後的原理非常重要,尤其是在深度學習領域中。它可以幫助我們更好地理解演算法內部到底是怎麼執行的,藉此,我們就能夠更好的做出決策。所以,如果你真的希望瞭解機器學習具體演算法,就不可避免需要精通這些線性代數的概念。這篇文章中,我們將向你介紹一些機器學
[線性代數]矩陣乘法演算法實現
作者zhonglihao 演算法名矩陣乘法 Matrix Multiplication分類線性代數複雜度n^3形式與資料結構C++實現 一維陣列儲存特性指標封裝返回具體參考出處 教科書備註// ConsoleApplication1.cpp : 定義控制檯應用程式的入口
線性代數矩陣以及Eigen庫的介紹、編譯和使用
原博主部落格地址:https://blog.csdn.net/qq21497936 本文章部落格地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/84339214
理解線性代數矩陣
孟巖的《理解矩陣》三篇: http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511 http://blog.csdn.net/myan/article/details/649018 http://blog.csdn.net/myan/
[線性代數] 矩陣代數基礎 Basic Matrix Algebra
Overview: Matrix algebra Matrix algebra covers rules allowing matrices to be manipulated algebraically via addition, subtraction, multiplication and divi
深度學習/機器學習入門基礎數學知識整理(一):線性代數基礎,矩陣,範數等
前面大概有2年時間,利用業餘時間斷斷續續寫了一個機器學習方法系列,和深度學習方法系列,還有一個三十分鐘理解系列(一些趣味知識);新的一年開始了,今年給自己定的學習目標——以補齊基礎理論為重點,研究一些基礎課題;同時逐步繼續寫上述三個系列的文章。 最近越來越多的
[線性代數] 3.矩陣乘法的幾種求法
com 就是 法則 es2017 img 向量 矩陣 技術分享 組合 已知矩陣A和矩陣B,求A和B的乘積C=AB 矩陣A大小為mxn,矩陣B大小為nxp。 常規方法 矩陣C中每一個元素Cij = A的第i行 乘以(點乘) B的第j列 列方法 矩陣C的第i列 = 矩
數學-線性代數導論-#11 基於矩陣A生成的空間:列空間、行空間、零空間、左零空間
strong pos div 直接 jpg 不能 多次 常見 變化 線性代數導論-#11 基於矩陣A生成的空間:列空間、行空間、零空間、左零空間 本節課介紹和進一步總結了如何求出基於一個m*n矩陣A生成的四種常見空間的維數和基: 列空間C(A),dim C(A) =
數學 - 線性代數 - #12 向量空間的衍生:矩陣空間、微分方程的解、圖
對象 矩陣 mar nodes all 向量 cnblogs 導論 概念 線性代數導論-#12 向量空間的衍生:矩陣空間、微分方程的解、圖 凡是可以進行加法和數乘運算的對象,我們都可以將其視為向量。 凡是對加法和數乘封閉的集合,我們都可以將其視為空間。 分析空間時,我們著
6.矩陣的特征和線性代數
AS 特征值 mage spa img 方式 都是 inf 結果 下面介紹矩陣的一些基本操作,包括矩陣的特征值,三角陣,對角陣,矩陣的翻轉等,以及矩陣的一些特性,例如矩陣的秩,矩陣的跡.最後介紹了矩陣的超越函數. 1 方陣的行列式 1 clear all; 2 A