线性代数中怎样求特征值和特征向量?
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特征值与特征向量是线性代数的核心也是难点,在机器学习算法中应用十分广泛。要求线性代数中的特征值和特征向量,就要先弄清楚定义:
设 A 是 n 阶矩阵,如果存在一个数 λ 及非零的 n 维列向量 α ,使得Aα=λαAα=λα成立,则称 λ 是矩阵 A 的一个特征值,称非零向量 α 是矩阵 A 属于特征值 λ 的一个特征向量。
观察这个定义可以发现,特征值是一个数,特征向量是一个列向量,一个矩阵乘以一个向量就等于一个数乘以一个向量。
扩展资料:
下面根据一个例子来理解:
设 A 是 3 阶矩阵
存在一个数 λ ,
且存在一个非零的 3 维列向量 α ,
使得 Aα = λα,即
则称 λ=4 为矩阵A的特征值,
也称 α=[ -4, 5, 17 ]T 是矩阵A属于特征值为 4 的一个特征向量。
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