矩陣的特徵向量是矩陣理論上的重要概念之一,它有著廣泛的套用。數學上,線性變換的特徵向量(本徵向量)是一個非簡併的向量,其方向在該變換下不變。該向量在此...
特徵向量系是線性代數的重要概念之一。若線性變換的特徵向量系所含向量個數等於 n,則稱其特徵向量系是完全的。...
特徵值和特徵向量(eigenvalue and eigenvector)數學概念。若σ是線性空間V的線性變換,σ對V中某非零向量x的作用是伸縮:σ(x)=aζ,則稱x是σ的屬於a的特徵...
設A 是n階方陣,如果存在數m和非零n維列向量 x,使得 Ax=mx 成立,則稱 m 是矩陣A的一個特徵值(characteristic value)或本徵值(eigenvalue)。...
特徵子空間(characteristic subspace)是一類重要的子空間,即對應於線性變換的一特徵值的子空間。設V是域P上的線性空間,σ是V的一個線性變換,σ的對應於特徵值λ...
特徵值是線性代數中的一個重要概念。在數學、物理學、化學、計算機等領域有著廣泛的套用。設 A 是n階方陣,如果存在數m和非零n維列向量 x,使得 Ax=mx 成立,...
光譜特徵向量是指同名地物點在不同波段圖像中亮度的觀測量將構成一個多維隨機向量x,稱為光譜特徵向量。...
特徵分解(Eigendecomposition),又稱譜分解(Spectral decomposition)是將矩陣分解為由其特徵值和特徵向量表示的矩陣之積的方法。需要注意只有對可對角化矩陣才可以施以...
概念 一個矩陣可以有多個特徵值,在這些特徵值中,模最大的那個特徵值即主特徵值(對於實數陣即絕對值最大的特徵值),主特徵值對應的特徵向量稱為主特徵向量。 ...
特徵臉(Eigenface)是指用於機器視覺領域中的人臉識別問題的一組特徵向量。使用特徵臉進行人臉識別的方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出,並由Matthew Turk和...
對於形式如下的特徵值問題:求數λ,使方程Ax=λBx有非零解x,這裡A為n階實對稱矩陣,B為n階實對稱正定矩陣,x為n維列向量,則稱該問題為矩陣A相對於矩陣B的...
冪法主要用於計算矩陣的按模為最大的特徵值和相應的特徵向量。...... 冪法主要用於計算矩陣的按模為最大的特徵值和相應的特徵向量 [1] 。冪法求矩陣特徵值基本...
特徵提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息,決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特徵。特徵提取的結果是把圖像上的點分為不同的子...
特徵方程是為研究相應的數學對象而引入的一些等式,它因數學對象不同而不同,包括數列特徵方程、矩陣特徵方程、微分方程特徵方程、積分方程特徵方程等等。...
對於求解線性遞推數列,我們還經常使用生成函式法,而對於常係數線性遞推數列,其生成函式是一個有理分式,其分母即特徵多項式。為n*n的矩陣A的特徵多項式為|A-λE...
是用於表征物質或現象特性的參數信息叫做特徵參數,如: LED的特徵參數:光強度、色度、主波長、純度、色溫。...
由於:Ax=0Ax=0*B,B為A的特徵向量,對應一個特徵值的特徵向量寫成通解的形式是乘上ki並加到一起。這是基礎解系和通解的關係。...
將矩陣 對角化。對於一個矩陣來說,不一定存在將其對角化的矩陣,但是任意一個n×n矩陣如果存在n個線性不相關的特徵向量,則該矩陣可被對角化 [1] 。對角...
設X的協方差矩陣為Σ,則Σ必為半正定對稱矩陣,求特徵值λi(按從大到小排序)及其特徵向量,可以證明,λi所對應的正交化特徵向量,即為第I個主成分Zi所對應的...
U和V中分別是A的奇異向量,而B是A的奇異值。AA'的特徵向量組成U,特徵值組成B'B,A'A的特徵向量組成V,特徵值(與AA'相同)組成BB'。因此,奇異值分解和特徵值...