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矩阵的对角化:化繁为简的艺术

啊啊啊,这么好的性质怎么做到啊?你先看上面的文章,给出对角化的条件: 矩阵A的所有特征值必须是实数。 每个特征值的几何重数必须等于代数重数。...如果对于一个方阵A,存在一个可逆矩阵P,使得P^(-1)AP是一个对角矩阵Λ,那么我们称矩阵A可以对角化。 其中: P:由A的特征向量组成的矩阵。 Λ:是一个对角矩阵,对角线上的元素就是A的特征值。...对角化的步骤: 求出矩阵A的特征值和特征向量。 将特征向量作为列向量组成矩阵P。 计算P的逆矩阵P^(-1)。 计算P^(-1)AP,得到对角矩阵Λ。...矩阵对角化就是把一个复杂的矩阵变换成一个对角矩阵的过程。 对角矩阵:就是一个对角线上有非零元素,其他位置都是零的矩阵。...理想的遥控器:每个按键只控制一个功能,而且这些功能之间互不影响。 矩阵对角化:就是找到这样一个最简单的遥控器。

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【数据结构】数组和字符串(二):特殊矩阵的压缩存储:对角矩阵——一维数组

4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储   对于一个n×n维的对角矩阵M,由于非主对角线上的元素都为零,只需存储其n个对角元素的值即可。...结构体 typedef struct { int size; // 矩阵的维度 int diagonal[MAX_SIZE]; // 存储对角元素的数组 } DiagonalMatrix...; DiagonalMatrix 结构体定义了对角矩阵的结构,包括矩阵的维度 size 和存储对角元素的数组 diagonal。...DiagonalMatrix 结构体的指针和矩阵的维度作为参数,在函数内部将矩阵的维度存储到 size 成员变量中,并将对角元素数组的所有元素初始化为0。

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    生化小课 | 氨基酸具有共同的结构特征

    生 化 小 课 医学生:生理生化 必有一挂 生科/生技:生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 氨基酸具有共同的结构特征 所有20...它们在侧链或R基团上彼此不同,其结构、大小和电荷各不相同,并影响氨基酸在水中的溶解度。除了这20种氨基酸之外,还有很多不太常见的氨基酸。...由于α-碳原子周围成键轨道的四面体排列,四个不同的基团可以占据两个独特的空间排列,因此氨基酸具有两种可能的立体异构体。...对于所有手性化合物,具有与L-甘油醛构型相关的立体异构体被称为L,与D -甘油醛构型相关的立体异构体被称为D。...另一种指定手性中心周围构型的系统是RS系统,它用于有机化学的系统命名法,更精确地描述了具有多个手性中心的分子的构型(第17页)。

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    如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

    作为一只数学基础一般般的程序猿,有时候连怎么求逆矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值,如果行列式的值为零,说明矩阵不可逆。 什么?行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年的数学课件。 好的,下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步,求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第五步,由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值,从而得到逆矩阵。 注意,这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中,比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...I 是单位阵,其对角线上的元素都为1,其余元素全为0。否则,你可能在某一步出了错。

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    具有可解释特征和模块化结构的深度视觉模型

    如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性? 如何学习具有功能可解释结构的网络? 今天我们先说说第一条:如何使用语义图形模型来表示CNN? 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...CNN的卷积过滤器记忆了多少类型的视觉模式呢? 特征图中激活的分布 哪些模式被共同激活来描述一个部分? 中间是不同卷积层的特征图,这些过滤器在某些区域被共同激活,以表示马的头部。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...学习节点连接,学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类:一个具有多个父节点的节点V,它在不同的图像之间保持一定的空间关系。...检索到的节点不与标记部分重叠,而是表示所有图像中常见的形状。 构造与或图的语义层次结构 输入:1)解释图,2)每个语义部分输出很少(1-3)注释;输出:AOG作为语义部分定位的可解释模型。

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    矩阵特征值和特征向量怎么求_矩阵的特征值例题详解

    非零n维列向量x称为矩阵A的属于(对应于)特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量。 Ax=mx,等价于求m,使得 (mE-A)x=0,其中E是单位矩阵,0为零矩阵。...如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 … mn,则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A的迹是特征值之和:         tr(A)=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...满足矩阵多项式 方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以通过 解方程g(m)=0求得。...特征向量的引入是为了选取一组很好的基。空间中因为有了矩阵,才有了坐标的优劣。对角化的过程,实质上就是找特征向量的过程。...如果一个矩阵在复数域不能对角化,我们还有办法把它化成比较优美的形式——Jordan标准型。高等代数理论已经证明:一个方阵在复数域一定可以化成Jordan标准型。

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    矩阵的特征分解(推导+手算+python计算+对称矩阵的特征分解性质)

    其中V是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,\Lambda是一个对角阵,每一个对角线上的元素就是一个特征值。...2.1.2 特征分解的合理性一个矩阵和该矩阵的非特征向量相乘是对该向量的旋转变换;一个矩阵和该矩阵的特征向量相乘是对该向量的伸缩变换,其中伸缩程度取决于特征值大小。...矩阵在特征向量所指的方向上具有 增强(或减弱)特征向量 的作用。...(0.33,0.2,0.46)附近徘徊,这与计算出来的最大特征值对应的特征向量归一化后的结果是一致的,这也就佐证了矩阵是具有某种不变的特性的。...2.1.4 对称矩阵的特征分解(这个性质后面SVD推导用到)定理:假设矩阵A是一个对称矩阵,则其不同特征值对应的特征向量两两正交。证明:

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    生化小课 | 常见的二级结构具有特征性的二面角

    生 化 小 课 医学生:生理生化 必有一挂 生科/生技:生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 常见的二级结构具有特征性的二面角 α螺旋和β构象是多种蛋白质中主要的重复二级结构...,尽管在某些特殊蛋白质中还存在其他重复结构(例如胶原蛋白,见图 4-12)每一种二级结构都可以通过与每个残基相关的二面角φ和ψ来完整描述。...Ramachandran引入的,是将特定蛋白质结构中观察到的所有φ和ψ角可视化的有用工具,通常用于测试三维蛋白质结构的质量。...在Ramachandran图中,定义α螺旋和β构象的二面角落在空间允许结构的相对有限的范围内(图4-8a)。...已知蛋白质结构的φ和ψ的大部分值落在预期的区域,如预测的那样,α螺旋和β构象值附近浓度较高(图4-8b)。唯一经常在这些区域之外的构象中发现的氨基酸残基是甘氨酸。

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    矩阵特征值和特征向量详细计算过程(转载)_矩阵特征值的详细求法

    1.矩阵特征值和特征向量定义 A为n阶矩阵,若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx,那么数λ称为A的特征值,x称为A的对应于特征值λ的特征向量。...式Ax=λx也可写成( A-λE)x=0,并且|λE-A|叫做A 的特征多项式。...当特征多项式等于0的时候,称为A的特征方程,特征方程是一个齐次线性方程组,求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。 计算:A的特征值和特征向量。...计算行列式得 化简得: 得到特征值: 化简得: 令 得到特征矩阵: 同理,当 得: , 令 得到特征矩阵: 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    一维数组&二维数组&对称矩阵&三角矩阵&三对角矩阵地址的计算

    一维数组的地址计算 设每个元素的大小是size,首元素的地址是a[1],则 a[i] = a[1] + (i-1)*size 若首元素的地址是a[0] 则a[i] = a[0] + i*size...二维数组的地址计算 (m*n的矩阵) 行优先 设每个元素的大小是size,首元素的地址是a[1][1],则a[i][j]?...二维数组通常用来存储矩阵,特殊矩阵分为两类: (1)元素分布没有规律的矩阵,按照规律对用的公式实现压缩。 (2)无规律,但非零元素很少的稀疏矩阵,只存储非零元素实现压缩。...一、三角矩阵 包括上三角矩阵,下三角矩阵和对称矩阵 (1)若i矩阵为下三角矩阵。 (2)若i>j时,ai,j=0,则称此矩阵为上三角矩阵。...(3)若矩阵中的所有元素满足ai,j=aj,i,则称此矩阵为对称矩阵。 下三角 上三角 二、三对角矩阵 带状矩阵的压缩方法:将非零元素按照行优先存入一维数组。

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    特征值和特征向量的解析解法--正交矩阵

    正交矩阵是一类非常重要的矩阵,其具有许多特殊性质和应用。在特征值和特征向量的解析解法中,正交矩阵发挥着重要的作用。本文将详细介绍正交矩阵的定义、性质以及与特征值和特征向量相关的解析解法。...由于正交矩阵具有这些特殊的性质,它们在特征值和特征向量的解析解法中具有重要的作用。 在特征值和特征向量的解析解法中,我们可以利用正交矩阵的特性来简化计算。...对于一个对称矩阵A,如果存在一个正交矩阵Q,使得Q^TAQ是一个对角矩阵D,那么D的对角线上的元素就是A的特征值,而Q的列向量就是A的特征向量。...这样的变换将原始矩阵A转化为对角矩阵D,同时保持了特征值和特征向量的关系。 通过这样的正交相似变换,我们可以方便地计 算矩阵A的特征值和特征向量。...通过正交矩阵的变换,我们可以将原始矩阵对角化,从而得到特征值和特征向量的解析解。这在许多领域中都有广泛的应用,如物理学中的量子力学、工程学中的结构分析和控制系统设计等。

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    特征值和特征向量的解析解法--带有重复特征值的矩阵

    当一个矩阵具有重复的特征值时,意味着存在多个线性无关的特征向量对应于相同的特征值。这种情况下,我们称矩阵具有重复特征值。...考虑一个n×n的矩阵A,假设它有一个重复的特征值λ,即λ是特征值方程det(A-λI) = 0的多重根。我们需要找到与特征值λ相关的特征向量。...我们可以通过以下步骤进行计算: 对于每一个特征值λ,我们解决线性方程组(A-λI)x = 0来获得一个特征向量。这里,A是矩阵,λ是特征值,x是特征向量。...当矩阵具有重复特征值时,我们需要找到与特征值相关的线性无关特征向量。对于代数重数为1的特征值,只需要求解一个线性方程组即可获得唯一的特征向量。...对于代数重数大于1的特征值,我们需要进一步寻找额外的线性无关特征向量,可以利用线性方程组解空间的性质或特征向量的正交性质来构造这些特征向量。这样,我们就可以完整地描述带有重复特征值的矩阵的特征向量。

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    线性代数精华——矩阵的特征值与特征向量

    今天和大家聊一个非常重要,在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。...如果能够找到的话,我们就称λ是矩阵A的特征值,非零向量x是矩阵A的特征向量。 几何意义 光从上面的式子其实我们很难看出来什么,但是我们可以结合矩阵变换的几何意义,就会明朗很多。...这是一个以λ为未知数的一元n次方程组,n次方程组在复数集内一共有n个解。我们观察上式,可以发现λ只出现在正对角线上,显然,A的特征值就是方程组的解。...,第二个返回值是矩阵的特征向量,我们看下结果: ?...总结 关于矩阵的特征值和特征向量的介绍到这里就结束了,对于算法工程师而言,相比于具体怎么计算特征向量以及特征值。

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