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  • 向量及其基本运算“ 开局一个向量,构造出新的...向量的加法运算对两个列向量:向量的加法定义为:对两个行向量:向量的加法可表示为:向量加法的作用,将两个原向量合并,构造出一个新的向量。向量的数乘运算对...

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    向量及其基本运算

    “ 开局一个向量,构造出新的向量。

    向量的形式化定义

    个有序数
    所组成的数组称为
    向量,这
    个数称为该向量的
    个分量,第
    个数
    称为第
    个分量。

    维向量可写成一行或一列,分别称为
    行向量列向量

    维列向量表示为:

    维行向量表示为:

    其中

    称为向量的
    维数

    向量的加法运算

    对两个列向量:

    向量的加法定义为:

    对两个行向量:

    向量的加法可表示为:

    向量加法的作用,是将两个原向量合并,构造出一个新的向量。

    向量的数乘运算

    对列向量:

    所谓数乘

    ,即将向量的每个分量都扩大
    倍,即

    对行向量:

    所谓数乘

    ,即将向量的每个分量都扩大
    倍,表示为

    数乘的作用是,将原向量正向缩放(

    )或反向缩放(
    ),构造出一个新的向量。

    向量基本运算的规律

    向量的加法交换律

    向量的加法结合律

    向量的数乘的交换律

    向量的数乘的结合律

    向量的数乘的分配律

    向量组与线性组合

    “ 同维数的向量们,一起来玩儿啊

    向量组的定义

    同维数的列向量(或同维数的行向量)所组成的集合,叫做向量组。若有

    个向量
    ,则由它们构成的向量组
    可记作:

    向量组的线性组合

    给定向量组

    和向量
    ,若存在一组实数
    ,若

    则称向量

    能由向量组
    线性表示,或称向量
    是向量组
    线性组合

    作为特例,零向量

    可被表达为

    注意,零向量

    与数字
    是两个东西。

    线性无关 or 线性相关

    给定向量组

    ,若存在
    不全为零的实数
    ,使得

    则称向量组

    线性相关的 (即组任意向量被其它向量线性表示),否则称向量组
    线性无关的 (即组任意向量不可被其它向量线性表示)。

    怎么理解呢?我们证明一下: 不妨令

    ,其它的
    为不为零随意,那么

    此式表明,向量组

    中至少有向量
    可被同组的其它向量线性表示,那么
    是一个线性相关的向量组。

    特别的,所有包含零向量的向量组都是线性相关的

    改变向量组的维数

    维向量组
    ,若
    线性无关,则增加维数后依然线性无关;若
    线性相关,则减少维数后依然线性相关。

    要注意的是:若

    线性无关,则减少维数后不一定线性无关;若
    线性相关,则增加维数后不一定线性相关。

    不要死记硬背,可通过向量的几何表示来理解。

    总结

    向量的加法和数乘可以让我们构造无数个新的向量。

    将若干个同维数的向量放在一起形成向量组。向量组可分成两类,一类向量组是线性无关的,另一类向量组是线性相关的。

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  • 参数: (矩阵指针,向量指针,结果向量指针,矩阵的列数,矩阵主元的个数) */ __shared__ float Mds[TILE_WIDTH][TILE_WIDTH]; __shared__ float Vds[TILE_WIDTH]; float Nd[2000][2000] = {0}; int bx =...
  • 第五章站在向量组肩膀上之向量空间以线性方程组为主线,我们引入了行列式、矩阵及向量组等概念,在学习的过程中,我们发现有三种操作和两种运算贯穿...向量是一个对象的多维数据,而我们在现实中遇到最多的恰恰是...

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    第五章        站在向量组肩膀上之向量空间

    以线性方程组为主线,我们引入了行列式、矩阵及向量组等概念,在学习的过程中,我们发现有三种操作和两种运算贯穿其中:三种操作是对换、数乘和倍加;二种运算是数乘和加法,操作和运算的对像是行列式的行或列、矩阵的行或列或向量组,所以操作的对象都可以看成是一组多维数据,或者说是向量.什么是向量呢?向量是一个对象的多维数据,而我们在现实中遇到最多的恰恰是多维数据,比如前面讲的一个孩子的身体指标构成一个向量,以后的内容将偏重于向量的运算与操作.

    加法和数乘的运算不仅仅在向量中使用,在很多其它领域都有应用,这些数学系统称为向量空间或线性空间,以后我们均称为向量空间,它们遵循统一的代数法则,本章将给出向量空间的定义和它的一般理论.

    第一节    向量空间的相关概念

    地点:学院大自习室;人物:小刚,小慧,小明.

    讨论内容:向量空间的定义及例子.

    记录

    1.1向量空间

    我:“我们对向量已经有所了解,向量是一组多维有序数据,对于一维数据,它的活动空间就是数轴,或说它的变化范围是数轴,也就是一维向量空间R ,几何形象是线段;二维数据即二维向量,它的变化范围是二维坐标系,也就是二维向量空间,其几何形象是有向线段;方向的意义在于,比如日常用到的邮政编码,相对顺序是很要紧的.三维数据对应的则是三维向量空间,几何形象也是有向线段.其实是所有n维向量所组成的向量空间,这是最大的n维向量空间,除了外还有一些范围较小的向量空间,下面给出向量空间的定义.”

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    我:这次我们讨论的是向量空间的相关概念,主要有向量空间、子空间、生成子空间及基、维数与坐标等概念,通过这节课,我们终于突破了高中坐标系最多三维的限制,为更大范围的应用铺平了道路!

    13b339ed4cc68e1a04476c6d5a24f350.png玩转线性代数更多内容点击原文

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  • 【3】向量是一个特殊的矩阵,讲义中一般都是列向量,如: 【4】如下图为1索引向量和0索引向量,左图为1索引向量,右图为0索引向量,一般我们用1索引向量。 注意:大部分矩阵都大写字母来表示,用小写字母来表示数字...

    矩阵和向量

    什么是矩阵?

    矩阵是指由数字组成的举行阵列,并写在方括号中
    例如:在这里插入图片描述
    【1】矩阵的维度:行数*列数
    【2】矩阵的元素:Aij指的是第i行,第j列的元素。
    【3】向量是一个特殊的矩阵,讲义中一般都是列向量,如:在这里插入图片描述
    【4】如下图为1索引向量和0索引向量,左图为1索引向量,右图为0索引向量,一般我们用1索引向量。在这里插入图片描述

    注意:大部分矩阵都大写字母来表示,用小写字母来表示数字和元素

    加法和标量乘法

    矩阵加法


    在这里插入图片描述
    矩阵乘法(每个数字都要乘):

    矩阵乘法

    矩阵之间的乘法:
    在这里插入图片描述

    矩阵乘法

    矩阵乘法:

    mn矩阵乘以no矩阵,变成m*o矩阵。

    如果这样说不好理解的话就举一个例子来说明一下,比如说现在有两个矩阵A和B,那么它们的乘积就可以表示为图中所示的形式。
    在这里插入图片描述

    矩阵的性质

    在这里插入图片描述

    逆、转置

    【1】矩阵的逆:
    在这里插入图片描述
    【2】矩阵的转置:在这里插入图片描述
    例如:
    在这里插入图片描述
    性质拓展:
    1.在这里插入图片描述
    2.在这里插入图片描述
    3.在这里插入图片描述
    4.在这里插入图片描述

    注意:在MATLAB中矩阵转置:直接打一撇,x=y’

    例题实测:
    在这里插入图片描述

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  • 矩阵的乘法什么,别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的”,还会一点的可能还会说“前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数才能相乘”,然而,这里却会和你说——那都表象。 矩阵乘法真正的含义...

    特征值与特征向量的几何意义

     

    矩阵的乘法是什么,别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的列”,还会一点的可能还会说“前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数才能相乘”,然而,这里却会和你说——那都是表象。

    矩阵乘法真正的含义是变换,我们学《线性代数》一开始就学行变换列变换,那才是线代的核心——别会了点猫腻就忘了本——对,矩阵乘法 就是线性变换,若以其中一个向量A为中心,则B的作用主要是使A发生如下变化:

    1. 伸缩

      clf;
      A = [0, 1, 1, 0, 0;...
          1, 1, 0, 0, 1];  % 原空间
      B = [3 0; 0 2];      % 线性变换矩阵
      
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*');hold on
      grid on;axis([0 3 0 3]); gtext('变换前');
      
      Y = B * A;
      
      plot(Y(1,:),Y(2,:), '-r*');
      grid on;axis([0 3 0 3]); gtext('变换后');
      1

      1

      从上图可知,y方向进行了2倍的拉伸,x方向进行了3倍的拉伸,这就是B=[3 0; 0 2]的功劳,3和2就是伸缩比例。请注意,这时B除了对角线元素为各个维度的倍数外,非正对角线元素都为0,因为下面将要看到,对角线元素非0则将会发生切变及旋转的效果。

    2. 切变

      clf;
      A = [0, 1, 1, 0, 0;...
           1, 1, 0, 0, 1];  % 原空间
      B1 = [1 0; 1 1];       % 线性变换矩阵
      B2 = [1 0; -1 1];       % 线性变换矩阵
      B3 = [1 1; 0 1];       % 线性变换矩阵
      B4 = [1 -1; 0 1];       % 线性变换矩阵
      
      Y1 = B1 * A;
      Y2 = B2 * A;
      Y3 = B3 * A;
      Y4 = B4 * A;
      
      subplot(2,2,1);
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*'); hold on;plot(Y1(1,:),Y1(2,:), '-r*');
      grid on;axis([-1 3 -1 3]);
      subplot(2,2,2);
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*'); hold on;plot(Y2(1,:),Y2(2,:), '-r*');
      grid on;axis([-1 3 -1 3]);
      subplot(2,2,3);
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*'); hold on;plot(Y3(1,:),Y3(2,:), '-r*');
      grid on;axis([-1 3 -1 3]);
      subplot(2,2,4);
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*'); hold on;plot(Y4(1,:),Y4(2,:), '-r*');
      grid on;axis([-1 3 -1 3]);
      2

      2

    3. 旋转

      所有的变换其实都可以通过上面的伸缩和切变变换的到,如果合理地对变换矩阵B取值,能得到图形旋转的效果,如下,

      clf;
      A = [0, 1, 1, 0, 0;...
           1, 1, 0, 0, 1];  % 原空间
      theta = pi/6;
      B = [cos(theta) sin(theta); -sin(theta) cos(theta)];
      Y = B * A;
      figure;
      plot(A(1,:),A(2,:), '-*'); hold on;plot(Y(1,:),Y(2,:), '-r*');
      grid on;axis([-1 3 -1 3]);
      3

      3

    好,关于矩阵乘就这些了。那么,我们接着就进入主题了,对特定的向量,经过一种方阵变换,经过该变换后,向量的方向不变(或只是反向),而只是进行伸缩变化(伸缩值可以是负值,相当于向量的方向反向)?这个时候我们不妨将书上对特征向量的定义对照一遍:

    数学教材定义: 设A是n阶方阵,如果存在 λ 和n维非零向量X,使  ,则 λ 称为方阵A的一个特征值,X为方阵A对应于或属于特征值 λ 的一个特征向量。

    上面特定的向量不就是特征向量吗? λ 不就是那个伸缩的倍数吗?因此,特征向量的代数上含义是:将矩阵乘法转换为数乘操作;特征向量的几何含义是:特征向量通过方阵A变换只进行伸缩,而保持特征向量的方向不变。特征值表示的是这个特征到底有多重要,类似于权重,而特征向量在几何上就是一个点,从原点到该点的方向表示向量的方向。

    特征向量有一个重要的性质:同一特征值的任意多个特征向量的线性组合仍然是A属于同一特征值的特征向量。关于特征值,网上有一段关于“特征值是震动的谱”的解释:

    戏说在朝代宋的时候,我国就与发现矩阵特征值理论的机会擦肩而过。话说没有出息的秦少游在往池塘里扔了一颗小石头后,刚得到一句“投石冲开水底天”的泡妞诗对之后,就猴急猴急地去洞房了,全然没有想到水波中隐含着矩阵的特征值及特征向量的科学大道理。大概地说,水面附近的任一点水珠在原处上下振动(实际上在做近似圆周运动),并没有随着波浪向外圈移动,同时这些上下振动的水珠的幅度在渐渐变小,直至趋于平静。在由某块有着特定质量和形状的石头被以某种角度和速度投入某个面积和深度特定的水池中所决定的某个矩阵中,纹波荡漾中水珠的渐变过程中其特征值起着决定性的作用,它决定着水珠振动的频率和幅度减弱的衰退率。

    在理解关于振动的特征值和特征向量的过程中,需要加入复向量和复矩阵的概念,因为在实际应用中,实向量和实矩阵是干不了多少事的。机械振动和电振动有频谱,振动的某个频率具有某个幅度;那么矩阵也有矩阵的谱,矩阵的谱就是矩阵特征值的概念,是矩阵所固有的特性,所有的特征值形成了矩阵的一个频谱,每个特征值是矩阵的一个“谐振频点”。

    美国数学家斯特让(G..Strang)在其经典教材《线性代数及其应用》中这样介绍了特征值作为频率的物理意义,他说:

    大概最简单的例子(我从不相信其真实性,虽然据说1831年有一桥梁毁于此因)是一对士兵通过桥梁的例子。传统上,他们要停止齐步前进而要散步通过。这个理由是因为他们可能以等于桥的特征值之一的频率齐步行进,从而将发生共振。就像孩子的秋千那样,你一旦注意到一个秋千的频率,和此频率相配,你就使频率荡得更高。一个工程师总是试图使他的桥梁或他的火箭的自然频率远离风的频率或液体燃料的频率;而在另一种极端情况,一个证券经纪人则尽毕生精力于努力到达市场的自然频率线。特征值是几乎任何一个动力系统的最重要的特征。

    其实,这个矩阵之所以能形成“频率的谱”,就是因为矩阵在特征向量所指的方向上具有对向量产生恒定的变换作用:增强(或减弱)特征向量的作用。进一步的,如果矩阵持续地叠代作用于向量,那么特征向量的就会凸现出来。

    更多关于特征向量及特征值的实际例子参见Wikipedia: http://zh.wikipedia.org/wiki/特征向量 。

    特征值分解

    设A有n个特征值及特征向量,则:

    将上面的写到一起成矩阵形式:

    若(x1,x2,...,xn)可逆,则左右两边都求逆,则方阵A可直接通过特征值和特征向量进行唯一的表示,令

    Q=(x1,x2,...,xn)

    Σ = diag(λ1, λ2, ..., λn)

    则  ,该表达式称为方阵的特征值分解,这样方阵A就被特征值和特征向量唯一表示。

    一个变换方阵的所有特征向量组成了这个变换矩阵的一组基。所谓基,可以理解为坐标系的轴。我们平常用到的大多是直角坐标系,在线性代数中可以把这个坐标系扭曲、拉伸、旋转,称为基变换。我们可以按需求去设定基,但是基的轴之间必须是线性无关的,也就是保证坐标系的不同轴不要指向同一个方向或可以被别的轴组合而成,否则的话原来的空间就“撑”不起来了。从线性空间的角度看,在一个定义了内积的线性空间里,对一个N阶对称方阵进行特征分解,就是产生了该空间的N个标准正交基,然后把矩阵投影到这N个基上。N个特征向量就是N个标准正交基,而特征值的模则代表矩阵在每个基上的投影长度。特征值越大,说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大,功率越大,信息量越多。不过,特征值分解也有很多的局限,比如说变换的矩阵必须是方阵。

    在机器学习特征提取中,意思就是最大特征值对应的特征向量方向上包含最多的信息量,如果某几个特征值很小,说明这几个方向信息量很小,可以用来降维,也就是删除小特征值对应方向的数据,只保留大特征值方向对应的数据,这样做以后数据量减小,但有用信息量变化不大,PCA降维就是基于这种思路。

    Matlab中通过eig函数就可求得特征值和特征向量矩阵。

    >> B = [ 3     -2      -.9    2*eps
         -2      4       1    -eps
         -eps/4  eps/2  -1     0
         -.5    -.5      .1    1   ]
    B =
        3.0000   -2.0000   -0.9000    0.0000
       -2.0000    4.0000    1.0000   -0.0000
       -0.0000    0.0000   -1.0000         0
       -0.5000   -0.5000    0.1000    1.0000
    
    >> [V D] = eig(B)
    V =
        0.6153   -0.4176   -0.0000   -0.1437
       -0.7881   -0.3261   -0.0000    0.1264
       -0.0000   -0.0000   -0.0000   -0.9196
        0.0189    0.8481    1.0000    0.3432
    D =
        5.5616         0         0         0
             0    1.4384         0         0
             0         0    1.0000         0
             0         0         0   -1.0000

    D对角线的元素即为特征值(表示了伸缩的比例),D就是特征值分解公式中的Q,V的每一列与D没列对应,表示对应的特征向量,即特征值分解中的Σ。

    奇异值分解

    特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只适用于方阵。而在现实的世界中,我们看到的大部分矩阵都不是方阵,比如说有M个学生,每个学生有N科成绩,这样形成的一个M * N的矩阵就可能不是方阵,我们怎样才能像描述特征值一样描述这样一般矩阵呢的重要特征呢?奇异值分解就是用来干这个事的,奇异值分解是一个能适用于任意的矩阵的一种分解的方法。我们有必要先说说特征值和奇异值之间的关系。

    对于特征值分解公式, ATA 是方阵,我们求 ATA 的特征值,即  ,此时求得的特征值就对应奇异值的平方,求得的特征向量v称为右奇异向量,另外还可以得到:

    所求的ui就是左奇异向量, σi 就是奇异值。已有人对SVD的几何机理做了清晰的分析,非常受用,就不重复造轮子,下文为转载自http://blog.sciencenet.cn/blog-696950-699432.html 。

    转载于:https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/4431795.html

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    千次阅读 2015-01-25 10:58:14
    是向量,二维矩阵,三维呢?1)矩阵:由m*n个数排成的矩形数表;横排叫,竖排叫;2)方阵:行数和数都n的矩阵;主对角线,对角元素,迹(对角元素的和);方阵A的行列式;3)矩阵的线性运算:加法...
  • 行向量列向量的乘法行向量的元素去乘列向量的对应元素然后相加求和。 规则3 向量与矩阵相乘后得到一个向量,不管哪个在前,需要满足前面的列与后面的行数相等。 规则4 两个矩阵相乘AB=CAB=CAB=C,所得CCC为矩阵...
  • 线性代数基础

    2020-11-11 16:10:28
    向量是由n个数组成的n1或1n的有序数组 向量点乘(内积,数量积):运算结果是一个标量,可以计算两个向量间的夹角以及a向量在b向量方向上的投影 向量叉乘(外积,向量积):运算结果是一个向量,并与这两个...
  • 矩阵常用的运算

    2020-04-22 08:51:41
    即矩阵每的第一个列向量第一数字相乘,第一第二个数列向量第二数字相乘,第一第n个和列向量第n数字相乘,然后相加生成结果的第一。以此类推,就生成了m x 1的列向量。 矩阵乘法 ???? × ????矩阵...
  • 向量是一个矩阵,但只有一或一 2、线性代数基本计算规则 (1)矩阵标量运算 如果矩阵、除、加、减一个标量,即对矩阵的每一个元素进行数学运算。 (2)矩阵-矩阵加法和减法 矩阵-矩阵加法和减法要求是...

空空如也

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一个行向量乘一个列向量是一个数