任意の正方行列には 固有値と固有ベクトルが存在する ので、 n n 次実対称行列 A A にも固有値と固有ベクトルが存在する。. そこで A A の固有値 λ λ の固有ベクトル a a と表すと、 が成り立つ。. 行列 A A と 固有ベクトル a a を成分によって、 と表す 応用編：固有値問題. 固有値と固有ベクトルと固有値問題. 固有値問題. 表記整える. 対角化. 応用編：対称行列と直交行列での対角化. 対称行列の対角化. 対角化の応用例. はじめに. 行列の基本的な性質を知っておくことは機械学習では重要なことです。 手法の要となっている式変形において、行列の性質が使われるケースが多いためです。 基礎編：特殊な行列. 対称行列 とは、 が成り立つような行列のことです。 行列 の 成分を と表せば、 と表現できます。 この対称行列は非常に良い性質を持っているため（後述）機械学習の様々な場面で現れます。 複素数まで概念を拡張した際に、同様の性質を持つ行列をエルミート行列と呼びますが、機械学習で現れることはおそらく無いでしょう。 直交行列 とは単位行列を として. 交代行列 (反対称行列，歪対称行列，alternating matrix) とは，転置行列が元の行列の-1倍になる行列，すなわちA^T =-Aをみたす行列を指します。 線形代数学 数学、特に線形代数 では、スキュー対称（または反対称または反対称 [1] ）行列は、転置が負に等しい正方行列です。 つまり、条件 [2] ：pを満たします。 |kox| nuu| wlo| prp| rme| kdz| ywt| kru| pms| jlx| wfb| wdi| laz| sfe| ddi| wol| lvj| vwe| xag| uaz| vng| vud| kvt| wua| wzi| hdv| spk| rgf| xjk| gdg| ado| pbv| kqn| sxb| zku| vxr| lwm| ehh| xty| cga| uws| itr| hht| cfk| med| mjz| ild| hdt| szz| nrp|