标签:特征值 特征向量 ... 矩阵 笔记 基础知识 线性代数 齐次 向量
前沿:万物皆矩阵!
Content
- 1 .Determination
- 2. Homogeneous equation and non-homogeneous equation of solution
- 3. Linear correlation and Linear independence
- 4. Solution Vector
- 5. Base solution group of linear equation group(线性方程组的基础解系)
- 6. Engivalue and Engivector
- 7. Similar Matrics
- 8. Real Symmetric Matrix and Matrix of a quadratic form
- Vital understanding for Engivalue and Engivector Matrix(特征值和特征向量深层次理解)
- Refrence
Defination:不同行不同列n个数的乘积之和。
=======假设原先行列式的值: |D|=A=======
==========================================
性质1:任意两行互换,|D|=-A
性质2:把行列式中A的某行(或列)中元素同乘一数加到另一行,结果任为A。
性质3:A = A^T,由行列式性质可知
性质4:某行同乘K,结果为K*A
性质5:任意两行相同,行列式为0
应用:(1)求解非线性方程组,行列式|D|≠0,这非齐次方程有唯一解。
(2)求解齐次方程,行列式|D|=0 ,则方程存在非零解。
(3) |A|=0,可得:
1.A的行向量线性相关
2.A的列向量线性相关
3.方程组Ax =0 存在非零解
4.A的秩小于n
5.A不可逆
2. Homogeneous equation and non-homogeneous equation of solution
5.2.1 齐次方程(Homogeneous equation),则 A * X = 0, 其中A是nxn矩阵,X是向量(x1,x2,x3,x4,...)
For example:
a11*x1+a12*x2+a13*x3+...a1n*xn = 0;
a21*x1+a22*x2+a23*x3+...a2n*xn = 0;
...
an1*x1+an2*x2+an3*x3+...ann*xn = 0;
Coefficienct Matrix A =
Vector variable X =
Compose: A*X =0; (A和X都加粗表示矩阵和向量)
特别的,其次方程一定有解,解为0,存在非零解的条件是 |A|= 0(线性相关)
5.2.2 非齐次方程(Non-homogeneous equation)
Expression: A * X =B
Existence Situation of Solution:
(1)无解 |A| = 0,化为上三角或下三角行列式,行列式中存在相同行,在B右边值非0,则无解( rank(A) <rank(A,b))
(2)有唯一解,rank(A(nxn)) = n = rank(A,B);
(3)有无穷多个解 rank(A)=rank(A,b) < n
这里涉及矩阵秩的概念,矩阵的秩的定义:是其行向量或列向量的极大无关组中包含向量的个数(行秩和列秩中的最小值)。
3. Linear correlation and Linear independence
根据齐次方程或非齐次方程解的类型,可以引出线性相关和线性无关的概念。
线性相关:设 向量组A:{a1,a2,a3,...},若存在a1 = b1*a2+b2*a3+...bn*an,即an可以由其他向量表示,这杯认为线性相关。
几何意义:如向量B:(线性无关)
代表基坐标(1,0,0) ,(0,1,0),(0,0,1),这乘上向量X(x1,x2,x3),代表线性变换后的结果为在这个坐标系下对
X进行变换的结果为(x1,x2,x3)。
设R(A)=r;
若B是Ax = 0 的解向量,则B是Ax = 0的基础解析的子集,B能被AX=0的基础解析线性表示。这R(B)<=R(A) = n -r
5. Base solution group of linear equation group
(5.1)设齐次线性方程组中AX =0 的 基础解析为 {b1,b2,b3...bn}
则该方程的基础解析为x =a11*b1+a22*b2+...ann*bn
(5.2)设非齐次线性方程组 AX =B的基础解析为{c1,c2,c3...cn}
则该方程的基础解析为x = 齐次方程的基础解系 + 非齐次方程的一个解
求非齐次方程组的通解的一般方法:
1.初等变换为行阶梯形,判断是否有解,即R(A)=R(A,b)
2.若存在,则化为行最简式。
3.列方程组,通常格式为 = 齐次方程组的基础解系 + 非齐次方程组的一个解
4.检验:通过A的R(A),可判断齐次方程组的基础解系的个数为Rs= n - r.
例子:求非齐次线性方程组的通解
的通解
则A的系数矩阵为
对A,b做初等变换
\\
因为R(A)=R(A,b) =2<4,则方程存在无数多个解(意味着方程组的个数小于未知数的个数)
则
则对应线性方程组为
则
接下来,将x3和x4 看成常数提出,则非齐次方程组的基础解系
6.1 Defination in Math:
给定的矩阵A(方阵),如果有一个向量v,使得矩阵A作用于v之后(即A和v相乘),得到的新向量和v
任然保持在同一条直线上,像下面这样:
那么就称向量v是矩阵A的一个特征向量,而lmd就是特征向量v对应的特征值(一个特征向量一定对应
一个特征值)矩阵就是线性变换(nxn维度--->nx1维度,就是可以从矩阵中取出向量和特征值),向量v
在经过矩阵A这个线性变换之后,新向量和原来的向量v任然保持在同一条直线上,也就是说这个变换只是
把向量v的长度进行了改变而保持方向的不变(在特征值是负数的情况下,新向量的方向是原来方向的反向
,即180°反方向。)
6.2 Relevant Conclusion:
1. 矩阵A对角线之和等于特征值的和
2. 矩阵A对角线之积等于 矩阵A的行列式
Certification:
设A为可逆的方阵
移位操作
如果使得方程有解,则行列式 |A-λE| = 0,得到结果
则根据韦达定理,根之和(特征值λ解之和)= a11+a22+a33+...+ann
特别的,当λ =0 时,行列式|A| = a11*a22*a33*....ann
END
6.3 About Engivalue and Engivector Conclusion
(1)Power: A^(k)*P = λ^(k)*p
(2)Inverse Matrix: A^(-1)*P = λ^(-1)*p
(3)Companion Matrix:(A*)*P =|A|* λ^(-1)*P
(4)Transfom Matrix:A^(T)*P = λ*P
(5)Function : f(A)*P = f(λ)*P
6.4 追问精神
(1)为什么N阶矩阵一定有n个特征值?
根据代数定理,n次多项式有且只有n个根,由行列式的性质可知,最高可展成n项,最低0次幂。
f(λ) = |A -λ*E|= 存在λ,且有n个这样的λ。(可能都相同,可能都不同)
(2)AP =λP,若使P存在非零解,
then R(A -λP)<n
or |A-λE| =0
(3)特征值和特征向量的应用
关于理解特征向量,主要应用于图像处理中。如下图所示。
当蒙娜丽莎的图像左右翻转时,中间垂直的红色向量的方向保持不变。而水平方向上黄色的向量的方向
完全反转,因此它们都是左右翻转变换的特征向量。红色向量长度不变,其特征值为1.黄色向量的长度也不变
但方向变了,其特征值为-1.
橙色向量在反转后和原来的向量不在同一条直线上,因此不是特征向量。
7. Similar Matrices(Square Matrix)
Defination:
If P^(-1)*A*P = B ,then A ~B .
Relevant Property:(IF A Similar as B)
(1)Engi-polynomial not Change :|A - λE| = |B - λE |
(2) Engivalue not Change
(3)Determination not Change :|A| = |B| = λ1+λ2+...λn
(4)Trace of Matrix not Change:trA =trB=λ1+λ2+...λn = 矩阵对角线之和
(5)Rank not Change : rank(A) = rank(B), 初等变换性质决定
Quesion:
How to find similar matrics for A ?
(1)与零矩阵相似的只有零矩阵
(2)与单位矩阵相似的只有单位矩阵
(3)与数量矩阵相似的只有它自己
Why propose this quesion? introduce diagonalization for matrix.
(1) n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件 是A有n个 线性无关的特征向量。
Certification:
A(P1,P2,P3,...Pn) = (P1,P2,P3,...Pn)*diag(λ1,λ2,λ3,...λn)
∵ p可逆,则
(A*P1,A8P2,A*P3,...A*Pn) = (P1*λ1,P2*λ2,....,Pn*λn)
由之前的特征值和特征向量知识可知,
(λ1,λ2,λ3,...λn)是A的特征值
(P1,P2,P3,...Pn)是A的特征向量
(2) 方阵A 的n个特征值有 相同的重数,则方阵A能对角化的充分必要条件是
*每一个K重特征值能够确定K个线性无关的特征向量。
*(A-λE)*x = 0的解空间的维数也是K
*R(A-λE) = n -K
APPLICATION:
(1)求解矩阵的高次幂
存在A和P,使得P^(-1)*A*P =√
则A = P*√*P^(-1) ===由特征值幂的性质
A^n = P*√^(n)*P^(-1) ;
(2)利用特征值求行列式
|A| = λ1*λ2*λ3*...*λn ;
(3)判断是否可逆,由(2)可知
(4)判断矩阵是否相似,只有求出各自的对角,对角相似就相似。
8. Real symmetric matrix and Matrix of a quadratic form
(1)Real symmetric matrix:
Defination : 就是矩阵内元素都是实数,其次是对称的(n阶就是N BY N)
Attribution1:实对称矩阵的两个不同的特征值所对应的特征向量是正交的。
Attribution2 :任何实对称矩阵可以通过正交变换将其对角化。
未完待续。。。20220531
Vital understanding for Engivalue and Engivector Matrix
(特征值和特征向量深层次理解)
线性代数的最后,我们都学会矩阵的特征值分解,我们知道一个方阵A经过特征值分解后就得到特征向量和特征值。
那么,这个所谓的特征值和特征向量如何理解呢?
书本上一上来就给这个公式:
Ax = λx,其中x 是一个向量
从公式角度理解,一个矩阵乘上这个向量 等于 一个数乘上这个向量。
特征这个词语来自德语,engen vector,本义是在“本身固有的,本质的”。几何意义就是一个矩阵
乘上向量等于 一个数乘上向量(在向量方向的拉伸压缩或不变)。
从实际应用角度,图像处理就应用到特征值分解。我们都知道图像是由一个个像素组成。假设有一个200x200
的图像,对这个图像矩阵的特征值分解,其实是在提取这个图像中的特征,这些提取出来的特征是一个个向量,即对应
着特征向量。在这个200x200矩阵分解之后,会得到一个200x200的特征向量组成的矩阵Q以及一个200x200的只有对角线
元素不为0的矩阵E,这个矩阵E对角线上元素就是该矩阵的特征值,而且还是按照大小排列,也就是该该特征值200个就是
图像的200个特征,这200个特征的重要性用200个数字表示,这200个数字存放在对角矩阵E中.在实际中我们发现,200个
特征,如果数值很小,对图像的影响就可忽略不计。
根据上述描述,我们知道图像矩阵A特征值分解后可以得到矩阵Q和矩阵E:(在相似矩阵这一章节描述过,见Matlab
learning notes1(1))
A = QEQ^(-1)
那么反推,把右边三个矩阵相乘肯定能得到矩阵A.既然已经知道矩阵E中只有数值较大的比较重要,那不妨将矩阵E中对角
线前20个保留,其余都设置为0,即只取图像的前20个主要特征来恢复图像,剩下的全部舍弃,看看此时会发生什么,
如下图所示。
通过上图我们知道,在只取20个特征和特征向量对图像进行恢复时候,基本上已经可以看到图像的大体轮廓了,而
取到前50的时候,几乎已经和原图无差异。通过上述例子可以形象的理解矩阵的特征值和特征向量的作用。
注:特征值分解必须是nxn的方阵,如果不是行列相等的矩阵,请使用奇异值分解(这个在硕士课程 矩阵论上有)
Refence :
https://blog.csdn.net/woainishifu/article/details/76418176 (About engivalue and engivector
application and understanding) (特征值和特征向量的理解)
Date:20220531 知行合一,方能走的长远
标签:特征值,特征向量,...,矩阵,笔记,基础知识,线性代数,齐次,向量 来源: https://www.cnblogs.com/sophiaecho/p/16331880.html
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