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線性代數複習-part5

線性代數複習-part5

作者: RJ阿杰 | 来源:发表于2018-11-26 21:51 被阅读0次

參考李宏毅老師課程

行列式(Determinant)

高中行列是複習

Cofactor Expansion

A_{ij}就是拿掉矩陣i-th rowj-th column,計算Determinant等於拿出任一rowcolumn與cofactor相乘。

  • 例子
    計算Determinant。

行列式的性質

  • 常用性質
    2 \times 2是平行四邊形的面積,3 \times 3是方體的體積,det可以看成是高維空間中的體積。

    我們交換det的row只能改變det的正負號,不能改變他的絕對值(交換前後絕對值相同)。
    det對每個row而言是"linear",這裡的linear與先前不同。
  • invertible相關性質
  • 其他性質

Cramer’s Rule

可以用來求invertible。

Eigenvalues and Eigenvectors(特徵值和特徵向量)

定義

\upsilon不能是零向量,如果為零向量,\lambda就可以等於任何值。

  • 例子
  • 特性
    一個eigenvalue\lambda會有好幾個eigenvetor\upsilon,對應到同一個eigenvalue的vetor不是一個subspace,因為\upsilon不包含zero vector。

如何找到特徵向量(給定特徵值)

(A-\lambda I_n)也可以等於(\lambda I_n-A),可能的eigenvetor的集合就是eigenspace,eigenvetor等於Null Space(A-\lambda I_n)-\{0\}(不包含zero vector)。

檢查scalar是否是特徵值

\lambda代入Null Space(A-\lambda I_n),如果是零代表只有求得zero vector,因為\upsilon在定義上不能為零,所以\lambda不是eigenvalue。

尋找特徵值

det(A-tI_n)=0t值。
det(A)=\prod t,行列式。
trace(A)=\sum t,對角和。

  • 例子

特徵多項式(Characteristic Polynomial)

det(A-tI_n)=0我們稱它為特徵多項式(Characteristic Polynomial),eigenvalue就是它的roots或solution。

  • 特性
    A matrix與它的RREF他們的特徵多項式是不同的,表示有不同的eigenvalue。
    兩個matrix如果是Similar matrices(B=P^{-1}AP),那麼他們有同樣的特徵多項式以及eigenvalue。
    A shape = n \times n,Characteristic Polynomial它的order為n,它的root number一定小於等於n

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