【a tr怎么求】
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文章插图
tr(a)=a11+a22+...+ann,即等于对角线元素和 。设有N阶矩阵A,那么矩阵A的迹(用tr(a)表示)就等于A的特征值的总和,也即矩阵A的主对角线元素的总和 。
奇异值分解非常有用,对于矩阵A(p*q),存在U(p*p),V(q*q),B(p*q)(由对角阵与增广行或列组成),满足A=U*B*V 。U和V中分别是A的奇异向量,而B是A的奇异值 。AA'的特征向量组成U,特征值组成B'B,A'A的特征向量组成V,特征值(与AA'相同)组成BB' 。因此,奇异值分解和特征值问题紧密联系 。
如果A是复矩阵,B中的奇异值仍然是实数 。
SVD提供了一些关于A的信息,例如非零奇异值的数目(B的阶数)和A的阶数相同,一旦阶数确定,那么U的前k列构成了A的列向量空间的正交基 。
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