特征向量和特征值的几何本质 MHuiG字数：348 字时长：1 分钟子矩阵的特征值编码了原矩阵特征向量的隐藏信息。为阶矩阵，若数和维非列向量满足，那么数称为的特征值，称为的对应于特征值的特征向量。它的物理意义是：一个矩阵乘以一个向量，就相当于做了一个线性变换。方向仍然保持不变，只是拉伸或者压缩一定倍数。特征向量和特征值的几何本质，其实就是：空间矢量的旋转和缩放。线性变换 A 对于特征空间只起到 “扩张 (或者压缩)” 的作用（扩张后还是同样的特征空间）求解特征向量按照传统解法：计算特征多项式→求解特征值→求解齐次线性方程组，得出特征向量。全新的方法：其中:为特征值对应特征向量的第个元素； 为矩阵的第个特征向量； 为矩阵的第个余子式，是该主子式的第个特征值.通过删除原始矩阵的行和列，创建子矩阵。子矩阵和原始矩阵的特征值组合在一起，就可以计算原始矩阵的特征向量。简而言之，已知特征值，一个方程式就可以求得特征向量。参考文献Eigenvectors from EigenvaluesEigenvalues: the Rosetta Stone for Neutrino Oscillations in Matter Math线性代数 Math 线性代数Math线性代数特征向量 Math 线性代数 特征向量发布于：2019年11月17日更新于：2019年11月17日Windows 系列专题 Windows Windows 开始阅读视知觉整合的认知和神经机制研究本文主要探讨知觉整合研究的新视角、轮廓线整合与纹理整合的神经机制以及知觉整合机制待解决的研究问题。 知觉整合研究新视角结构极简取向知觉整合理论研究中最有目共睹的研究成果是格式塔思想，其最核心的... 推荐阅读 Mac Code Test 特征和分类器 回顾几个有趣的小题目 LaTeX数学符号语法速查表 基于K均值聚类的网络流量异常检测(pyspark) Python Playfair
