特征值和特征向量的几何意义是什么?
特征值和特征向量的几何意义是什么?在学习因子分析,为什么特征值小于1时,该因子就要去掉?是刻画什么的不变量阿?...
特征值和特征向量的几何意义是什么?
在学习因子分析,为什么特征值小于1时,该因子就要去掉?
是刻画什么的不变量阿? 展开
在学习因子分析,为什么特征值小于1时,该因子就要去掉?
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矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值。
实际上,上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义(图形变换)也讲了其物理含义。
物理的含义就是运动的图景:特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动,伸缩的幅度由特征值确定。特征值大于1,所有属于此特征值的特征向量身形暴长;
特征值大于0小于1,特征向量身形猛缩;
特征值小于0,特征向量缩过了界,反方向到0点那边去了。
拓展资料
特征向量
数学上,线性变换的特征向量(本征向量)是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值(本征值)。
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特征向量的几何意义
特征向量确实有很明确的几何意义,矩阵(既然讨论特征向量的问题,当然是方阵,这里不讨论广义特征向量的概念,就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍 是同维数的一个向量,因此,矩阵乘法对应了一个变换,把一个向量变成同维数的另一个向量,那么变换的效果是什么呢?这当然与方阵的构造有密切关系,比如可 以取适当的二维方阵,使得这个变换的效果就是将平面上的二维向量逆时针旋转30度,这时我们可以问一个问题,有没有向量在这个变换下不改变方向呢?可以想 一下,除了零向量,没有其他向量可以在平面上旋转30度而不改变方向的,所以这个变换对应的矩阵(或者说这个变换自身)没有特征向量(注意:特征向量不能 是零向量),所以一个变换的特征向量是这样一种向量,它经过这种特定的变换后保持方向不变,只是进行长度上的伸缩而已(再想想特征向量的原始定义Ax= cx,你就恍然大悟了,看到了吗?cx是方阵A对向量x进行变换后的结果,但显然cx和x的方向相同),而且x是特征向量的话,ax也是特征向量(a是标 量且不为零),所以所谓的特征向量不是一个向量而是一个向量族, 另外,特征值只不过反映了特征向量在变换时的伸缩倍数而已,对一个变换而言,特征向量指明的方向才是很重要的,特征值不是那么重要,虽然我们求这两个量时 先求出特征值,但特征向量才是更本质的东西!
比如平面上的一个变换,把一个向量关于横轴做镜像对称变换,即保持一个向量的横坐标不变,但纵坐标取相反数,把这个变换表示为矩阵就是[1 0;0 -1],其中分号表示换行,显然[1 0;0 -1]*[a b]'=[a -b]',其中上标'表示取转置,这正是我们想要的效果,那么现在可以猜一下了,这个矩阵的特征向量是什么?想想什么向量在这个变换下保持方向不变,显 然,横轴上的向量在这个变换下保持方向不变(记住这个变换是镜像对称变换,那镜子表面上(横轴上)的向量当然不会变化),所以可以直接猜测其特征向量是 [a 0]'(a不为0),还有其他的吗?有,那就是纵轴上的向量,这时经过变换后,其方向反向,但仍在同一条轴上,所以也被认为是方向没有变化,所以[0 b]'(b不为0)也是其特征向量,去求求矩阵[1 0;0 -1]的特征向量就知道对不对了!
zz quentan blog
特征向量确实有很明确的几何意义,矩阵(既然讨论特征向量的问题,当然是方阵,这里不讨论广义特征向量的概念,就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍 是同维数的一个向量,因此,矩阵乘法对应了一个变换,把一个向量变成同维数的另一个向量,那么变换的效果是什么呢?这当然与方阵的构造有密切关系,比如可 以取适当的二维方阵,使得这个变换的效果就是将平面上的二维向量逆时针旋转30度,这时我们可以问一个问题,有没有向量在这个变换下不改变方向呢?可以想 一下,除了零向量,没有其他向量可以在平面上旋转30度而不改变方向的,所以这个变换对应的矩阵(或者说这个变换自身)没有特征向量(注意:特征向量不能 是零向量),所以一个变换的特征向量是这样一种向量,它经过这种特定的变换后保持方向不变,只是进行长度上的伸缩而已(再想想特征向量的原始定义Ax= cx,你就恍然大悟了,看到了吗?cx是方阵A对向量x进行变换后的结果,但显然cx和x的方向相同),而且x是特征向量的话,ax也是特征向量(a是标 量且不为零),所以所谓的特征向量不是一个向量而是一个向量族, 另外,特征值只不过反映了特征向量在变换时的伸缩倍数而已,对一个变换而言,特征向量指明的方向才是很重要的,特征值不是那么重要,虽然我们求这两个量时 先求出特征值,但特征向量才是更本质的东西!
比如平面上的一个变换,把一个向量关于横轴做镜像对称变换,即保持一个向量的横坐标不变,但纵坐标取相反数,把这个变换表示为矩阵就是[1 0;0 -1],其中分号表示换行,显然[1 0;0 -1]*[a b]'=[a -b]',其中上标'表示取转置,这正是我们想要的效果,那么现在可以猜一下了,这个矩阵的特征向量是什么?想想什么向量在这个变换下保持方向不变,显 然,横轴上的向量在这个变换下保持方向不变(记住这个变换是镜像对称变换,那镜子表面上(横轴上)的向量当然不会变化),所以可以直接猜测其特征向量是 [a 0]'(a不为0),还有其他的吗?有,那就是纵轴上的向量,这时经过变换后,其方向反向,但仍在同一条轴上,所以也被认为是方向没有变化,所以[0 b]'(b不为0)也是其特征向量,去求求矩阵[1 0;0 -1]的特征向量就知道对不对了!
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矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值。
实际上,上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义(图形变换)也讲了其物理含义。物理的含义就是运动的图景:特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动,伸缩的幅度由特征值确定。特征值大于1,所有属于此特征值的特征向量身形暴长;特征值大于0小于1,特征向量身形猛缩;特征值小于0,特征向量缩过了界,反方向到0点那边去了。
注意:常有教科书说特征向量是在矩阵变换下不改变方向的向量,实际上当特征值小于零时,矩阵就会把特征向量完全反方向改变,当然特征向量还是特征向量。我赞同特征向量不改变方向的说法:特征向量永远不改变方向,改变的只是特征值(方向反转特征值为负值了)。
特征向量是线性不变量
所谓特征向量概念的亮点之一是不变量,这里叫线性不变量。因为我们常讲,线性变换啊线性变换,不就是把一根线(向量)变成另一根线(向量),线的变化的地方大多是方向和长度一块变。而一种名叫“特征向量”的向量特殊,在矩阵作用下不变方向只变长度。不变方向的特性就被称为线性不变量。
如果有读者坚持认为负方向的特征向量就是改变了向量的方向的想法的话,你不妨这样看线性不变量:特征向量的不变性是他们变成了与其自身共线的向量,他们所在的直线在线性变换下保持不变;特征向量和他的变换后的向量们在同一根直线上,变换后的向量们或伸长或缩短,或反向伸长或反向缩短,甚至变成零向量(特征值为零时)
实际上,上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义(图形变换)也讲了其物理含义。物理的含义就是运动的图景:特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动,伸缩的幅度由特征值确定。特征值大于1,所有属于此特征值的特征向量身形暴长;特征值大于0小于1,特征向量身形猛缩;特征值小于0,特征向量缩过了界,反方向到0点那边去了。
注意:常有教科书说特征向量是在矩阵变换下不改变方向的向量,实际上当特征值小于零时,矩阵就会把特征向量完全反方向改变,当然特征向量还是特征向量。我赞同特征向量不改变方向的说法:特征向量永远不改变方向,改变的只是特征值(方向反转特征值为负值了)。
特征向量是线性不变量
所谓特征向量概念的亮点之一是不变量,这里叫线性不变量。因为我们常讲,线性变换啊线性变换,不就是把一根线(向量)变成另一根线(向量),线的变化的地方大多是方向和长度一块变。而一种名叫“特征向量”的向量特殊,在矩阵作用下不变方向只变长度。不变方向的特性就被称为线性不变量。
如果有读者坚持认为负方向的特征向量就是改变了向量的方向的想法的话,你不妨这样看线性不变量:特征向量的不变性是他们变成了与其自身共线的向量,他们所在的直线在线性变换下保持不变;特征向量和他的变换后的向量们在同一根直线上,变换后的向量们或伸长或缩短,或反向伸长或反向缩短,甚至变成零向量(特征值为零时)
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矩阵就是刻画变换的,特征值和特征向量的几何意义是变换中的不变量
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