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文档简介
1、矩阵特征值和特征向量的几何意义(-by-by 小马哥整理)从定义来理解特征向量的话,就是经过一个矩阵变换后,空间沿着特征向量的 方向上相当于只发生了缩放,比如我们考虑下面的矩阵:A=1.50.50.51.0?A=1.50.50.51.0?求这个变换的特征向量和特征值,分别是:0.850.530.530.85U0.850.530.530.85U ?=?=?(列向量 特征值为:1 1 入=1.8,1=1.8,1 2 2 入=0.69=0.69 注意,这里 U U 是正交矩阵,根据正交矩阵的性质,我们有 1T1T U U U U -=-=。用一个形象的例子来说明一下几何意义,我们考虑下面笑脸图案:图
2、 1.11.1为方便演示笑脸图案在0,00,0和1,11,1围起来的单位正方形里,同时也用两个箭头标出来了特征向量的方向。经过矩阵A=1.50.50.51.0?A=1.50.50.51.0? ? ?的变换,也就是用这个图案中的每个点的坐标和这个矩阵做乘法,得到下面图案:图 1.11.1可以看到就是沿着两个正交的,特征向量的方向进行了缩放。根据特征向量的定义,我们知道 1U1U AUAU -=-=A,也即,T T U U AUAU = =A,那么:T TA A U U U U = =A假设我们把笑脸图案也看作某一个矩阵 C C,那么,矩阵 A*CA*C,即把矩阵 A A 作 用于 C C,可以理
3、解为:T TUUCUUCA我们从这个式子就可以看出来,A A 矩阵是从旋转和沿轴缩放的角度来 作用于 C C ,分成三步:第一步,把特征向量所指的方向分别转到横轴和纵轴,这一步相当于用U U 的转置,也就是 T T U U 进行了变换图 1.21.2第二步,然后把特征值作为缩放倍数,构造一个缩放矩阵1.811.810.69?0.69? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?,矩阵分别沿着横轴和纵轴进行缩放:图 1.31.3 第三步,很自然地,接下来只要把这个图案转回去,也就是直接乘 可以了0,850,5310.53 0.85J10图1.41.4所以,从旋转和缩放的角度,一个矩阵变换就是,旋转-沿坐标轴缩放-转 回来,的三步操作多提一句,这里给的是个(半正定矩阵的例子,对于不镇定的矩阵,也是能分 解为,旋转-沿坐标轴缩放-旋转,的三步的,只不过最后一步和第一步的两个 旋转不是转回去的关系了,表达如下:T T U U V V= =E这个就是 SVDSVD 分
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