演算法筆記- Linear Function
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特徵向量： Ax = λx ，符合條件的x 。
λ 是任意一種倍率。
線性函數通常有許多個特徵向量，後續文章的主角。
Eigenvector / Eigenvalue. 針對一個 ...
Eigenbasis
Eigenbasis
「特徵基底」來龍去脈盤根錯節，林林總總各有千秋。
以下將從各種面向，描述「特徵基底」及演算法，分成數章介紹。
這些章節的標題都是我自己定的。
這種章節架構僅供參考。
這種章節架構著重數感與直觀，但是不依循公理系
延伸文章資訊
- 1第七章特徵值與特徵向量
特徵值(eigenvalue)與特徵向量(eigenvector). A：n×n 矩陣. 1/80. A：n×n 矩陣 λ：純量 x： Rn中的非零向量 x. Ax λ. = 特徵值. 特徵向...
- 2特徵向量(Eigenvector) 及特徵值(Eigenvalue) 的定義及求法 ...
何謂它的特徵值？ 其物理意義又為何？ ... 如果存在一個非零的向量x，使得x 被A 作用之後(也就是A*x)，其結果會是x 的簡單常數倍(λ)，也就是：Ax = ...
- 3演算法筆記- Linear Function
特徵向量： Ax = λx ，符合條件的x 。 λ 是任意一種倍率。 線性函數通常有許多個特徵向量，後續文章的主角。 Eigenvector / Eigenvalue. 針對一個 ...
- 4特徵值和特徵向量- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia
代數重次也可以視為一種維數：它是相應廣義特徵空間的維數，也就是當自然數k足夠大的時候矩陣（λI − A）k的零空間。也就是說，它是所有「廣義特徵向量」組成 ...
- 5提要67：特徵向量的解法(二)--特徵根有重根
在之前相異特徵根的討論中，都是一個特徵根(Eigenvalue)對應一組與特徵向量. (Eigenvector)相關之代數方程式，並可由該組代數方程式，解析出所對應之特徵 ...
