数学对象的分解:为了找到他们的一些(通用的)属性来更好地理解对象。
进一步-->分解质因数:为了发现整数的一些内在性质;
更进一步-->矩阵分解:为了发现一些矩阵表示成数组元素时不明显的函数性质。
最细化-->特征分解:使用最广的矩阵分解之一,将就在行业内分解成一组特征向量和特征值。
特征值与特征向量的直观理解:
特征值就是运动的速度
特征向量就是运动的方向
有用的Reference:
数学对象的分解:为了找到他们的一些(通用的)属性来更好地理解对象。
进一步-->分解质因数:为了发现整数的一些内在性质;
更进一步-->矩阵分解:为了发现一些矩阵表示成数组元素时不明显的函数性质。
最细化-->特征分解:使用最广的矩阵分解之一,将就在行业内分解成一组特征向量和特征值。
特征值与特征向量的直观理解:
特征值就是运动的速度
特征向量就是运动的方向
有用的Reference:
本文标题:2019-04-25线性代数-矩阵运算之特征分解
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/satagqtx.html
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