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POP - *+ $40/** 在幹嘛 “對角化” PDP的應用,算次方 很方便,其原理 APP²p 這是結論 4½ POP" PDP = Pop"
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PDP1蛤這蛤? 6 對角矩陣 优勢:次方好! [a b]² = [] a b b] = [ad] Des] [Pe fr [ 2 ]['z P -1 0 dz ㄜ 把A·A爆開 2 P2 P3 P4. [a b] [ a b ] [ a² + b c ab+bd catdc cb+d²) O(pap²) (pdp-1)= pop" pdp-1 pd²pt 考慮一個問題 的row是特徵向量 D 還是Col是特徵向量?
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特徵向量(的描述) 抽象 Jaka 向量 9 linear transformer → B (但是長度變了) def of 特徵 長度 丝幾倍? 人人 向量 ↓ A v = λ v 就是“特徵值” 我有在想是長度不變還是方向不變 但印象是方向 因為長度不變太怪了 但我沒想到是倍數, 交互攻擊下,倍數就合理 多少 因為沒有倍數的話就 沒有辦法做 pdp-1 的證明
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有一個天外飛來一筆那就是 與“特徵值&"特徵向量 有關 []] A = PDP ± AP = PDP P = PD 改 ~ Pro 4/3 (x Dee F1 & 倍) Pol EAK Dele TE 講了一個有趣的D會是特徵值 但我想說特徵值不是純量嗎 不就要过 有D是 對 角矩陣 對角 我本來還在想說,是特徵向量 《 natch 1不一樣 下三角 eo
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PE7 col t 個 個的特徵向量 a C A max 的 [個 col bf L 不是這樣畫 要先克出 b 二 f ce df 特徵 vec . 0 00 e 倍 特徵值 輸出 ↓ 只會有單-ele. 不會有sum 因為對角的 重點整理 同乘P PP的原理 A = PDP-1 AP = PDP-1P = PD 其中P的col vet 為特徵向量 D. 其 element 為對角矩陣 為特徵值 因為P當中的特徵向量,經過A線性轉換 由特徵向量組成的 其的長度乘特微值信
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