线性代数 - 如何正确理解特征值与特征向量
总结
1.把矩阵看作n维空间下的一个线性变换,这个变换有很多的变换方向,我们通过特征值分解得到的前N个特征向量,那么就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向。我们利用这前N个变化方向,就可以近似这个矩阵(变换)。其中的N个变化方向,就是这个矩阵最重要的“特征”。详情:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1778705920355428684&wfr=spider&for=pc
2.如果把矩阵看作是位移,那么特征值 = 位移的速度,特征向量 = 位移的方向
3.特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动,伸缩的幅度由特征值确定(注意观察定义式)。特征值大于1,所有属于此特征值的特征向量变长;特征值属于(0, 1),特征向量缩短;特征值小于0,特征向量则反向延长。
参考文献
https://zhuanlan.zhihu.com/p/165382601
分类:
线性代数
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