矩阵特征向量和特征值的含义

矩阵特征向量和特征值的含义矩阵特征向量和特征值的含义,几何物理意义A是n阶矩阵,x是n维列向量,则Ax也是n维列向量,当然它己经改变了原来的x的大小与方向。有没有一个特别的非零向量,使得向量Ax仅仅使向量x伸长了若干倍而没有改变其方向呢?这个使Ax=λx成立的特别的向量因矩阵A而定,反映A的内

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矩阵特征向量和特征值的含义,几何物理意义

 A是n阶矩阵,x是n维列向量,则 A x 也是n维列向量,当然它己经改变了原来的 x 的大小与方向。有没有一个特别的非零向量  ,使得向量 A x 仅仅使向量x伸长了若干倍而没有改变其方向呢这个使 A x = λ x  成立的特别的向量因矩阵A而定,反映A的内在特性,故称之为特征向量,相应的数称为特征值

定义:设A为n阶方阵,若存在数 λ 及非零向量x使 A x = λ x ,则称数 λ 为A的特征值,x为A的对应于 λ  的特征向量。

矩阵特征向量和特征值的含义

 

  1. 只有方阵才有特征向量;
  2. 特征向量是非零列向量;
  3. 对应于同一特征值的特征向量有无穷多。

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42260102/article/details/102896371

 

 矩阵特征向量和特征值的含义

 

以下转自:https://www.zhihu.com/question/21874816

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以下来自:https://wenku.baidu.com/view/fa9bd936660e52ea551810a6f524ccbff021ca55.html

 

矩阵的特征值与特征向量的几何意义

1、矩阵乘法的几何意义

    矩阵乘法的几何意义就是对一个向量进行一定的变化,变成一个新的向量。在变化过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某些向量只发生伸缩变化的话,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。

例如,这个矩阵的线性变化形式如下(把第一维度拉长3倍【乘以3】;第二维度不变【乘以1】)

 矩阵特征向量和特征值的含义

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如果矩阵不是对称的,则该矩阵描述的变换如下(第一维度变为了 x+y; 第二维度没有变):

 矩阵特征向量和特征值的含义

 矩阵特征向量和特征值的含义 

这其实相当于在平面对一个轴做拉伸变化,图中的蓝色箭头就是最主要的变化方向。变化的方向可能不止一个,但只需要描述好这个变换的最主要的变换方向就好了。

2、特征值分解与特征向量

    设A为一个方阵,v为一个非零列向量,若矩阵特征向量和特征值的含义,则称为A的特征值,v为矩阵A 对应于特征值的特征向量。

 

特征值分解:    将矩阵A分解为如下形式:矩阵特征向量和特征值的含义

Q为矩阵A的特征向量v组成的矩阵(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),为一个对角阵,主对角线上的元素为A的特征值从小到大排列。这些特征值所对应的特征向量用来描述矩阵A的变换方向,从最主要的变换到最次要的变换排列。也就是说,一个矩阵的信息可由其特征值和特征向量来描述

  

   对于矩阵为高维的情况下,那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换。可以想象,这个变换也同样有很多的变换方向,我们通过特征值分解得到的前N个特征向量,那么就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向。我们利用这前N个变化方向,就可以近似这个矩阵(变换)。

   

    总结一下,特征值分解可以得到特征值与特征向量特征值表示的是这个特征到底有多重要,而特征向量表示这个特征是什么。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。

    在机器学习的特征提取中,对应特征值越大的特征向量包含的信息越多如果某特征向量对应的特征值很小,就可以把它去掉(降维),只保留特征值大的方向的信息,这样就可以减少数据量,PCA降维就是应用了这一原理。

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就是寻找一个正交系去表示你原来的函数,特征向量就是新的正交系的坐标轴,特征值就是坐标轴对应的坐标。

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  • 矩阵乘法线性变换——向量进行旋转长度伸缩,效果与函数相同;
  • 特征向量指向只缩放不旋转的方向;
  • 特征值缩放因子;
  • 旋转矩阵无实数特征向量和特征值。

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REF

https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7890033.html

https://www.zhihu.com/question/21874816 【great

https://wenku.baidu.com/view/fa9bd936660e52ea551810a6f524ccbff021ca55.html【great

https://www.zhihu.com/question/29589753/answer/1635329454

https://zhuanlan.zhihu.com/p/353774689?utm_medium=social&utm_oi=64514645032960 【great

https://www.zhihu.com/question/29589753/answer/1635329454

https://blog.csdn.net/weixin_43812776/article/details/115264947

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