线性代数|机器学习-P13计算特征值和奇异值

文章目录

  • 1. 特征值
    • 1.1 特征值求解思路
    • 1.1 相似矩阵构造

1. 特征值

1.1 特征值求解思路

我们想要计算一个矩阵的特征值,一般是用如下公式:
∣ ∣ A − λ I ∣ ∣ = 0 → λ 1 , λ 2 , ⋯ , λ n \begin{equation} ||A-\lambda I||=0\rightarrow \lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n \end{equation} ∣∣AλI∣∣=0λ1,λ2,,λn
但这种方法最大的弊端是对于求解n个解的方程来说,太困难了,当n>100以后,简直无法想象,所以我们只有另辟蹊径,这时候我们想到了相似矩阵的性质,假设矩阵A相似于矩阵 B B B,那么矩阵A与矩阵 B B B特征值相同;
∣ ∣ A − λ a I ∣ ∣ = ∣ ∣ B − λ b I ∣ ∣ , B = P − 1 A P \begin{equation} ||A-\lambda_a I||=||B-\lambda_{b} I||,B=P^{-1}AP \end{equation} ∣∣AλaI∣∣=∣∣BλbI∣∣,B=P1AP
∣ ∣ A − λ a I ∣ ∣ = ∣ ∣ P − 1 A P − λ b I ∣ ∣ = ∣ ∣ P − 1 A P − P − 1 λ b I P ∣ ∣ \begin{equation} ||A-\lambda_a I||=||P^{-1}AP -\lambda_{b} I||=||P^{-1}AP -P^{-1}\lambda_{b}I P|| \end{equation} ∣∣AλaI∣∣=∣∣P1APλbI∣∣=∣∣P1APP1λbIP∣∣
∣ ∣ P − 1 A P − P − 1 λ b I P ∣ ∣ = ∣ ∣ P − 1 ∣ ∣ ∣ ∣ A − λ b I ∣ ∣ ∣ ∣ P ∣ ∣ = ∣ ∣ A − λ b I ∣ ∣ \begin{equation} ||P^{-1}AP -P^{-1}\lambda_{b}I P||=||P^{-1}||||A-\lambda_{b}I||||P||=||A-\lambda_{b} I|| \end{equation} ∣∣P1APP1λbIP∣∣=∣∣P1∣∣∣∣AλbI∣∣∣∣P∣∣=∣∣AλbI∣∣

  • 所以得到当矩阵 A ∼ B → λ a = λ b A\sim B\rightarrow \lambda_a=\lambda_b ABλa=λb
    ∣ ∣ A − λ b I ∣ ∣ = ∣ ∣ A − λ b I ∣ ∣ \begin{equation} ||A-\lambda_{b} I||=||A-\lambda_{b} I|| \end{equation} ∣∣AλbI∣∣=∣∣AλbI∣∣
    那我们的思路是如果我们对于原矩阵A无法求特征值,那就找一个与A相似的矩阵B,如果矩阵B是一个上三角矩阵 C C C,那么我们对矩阵C进行 ∣ ∣ C − λ I ∣ ∣ = 0 ||C-\lambda I||=0 ∣∣CλI∣∣=0,就直接发现主对角线上的元素就是特征值,真是方便的思路。

1.1 相似矩阵构造

假设我们有一个矩阵 A 0 A_0 A0,我们知道不管什么方法一定能够通过QR分解,且Q为正交矩阵,R为上三角矩阵。那么可得如下:
A 0 = Q 0 R 0 , Q 0 T Q 0 = I \begin{equation} A_0=Q_0R_0,Q_0^TQ_0=I \end{equation} A0=Q0R0Q0TQ0=I

  • 我们知道,矩阵 Q 0 Q_0 Q0一定可逆,所以矩阵 A 0 A_0 A0左右两边分别乘以 Q 0 T , Q 0 Q_0^T,Q_0 Q0T,Q0
    Q 0 T A 0 Q 0 = Q 0 T Q 0 R 0 Q 0 = R 0 Q 0 \begin{equation} Q_0^TA_0Q_0=Q_0^TQ_0R_0Q_0=R_0Q_0 \end{equation} Q0TA0Q0=Q0TQ0R0Q0=R0Q0

  • 我们发现矩阵A乘以矩阵 Q 0 Q_0 Q0后居然得到了 R 0 Q 0 R_0Q_0 R0Q0,我们定义新的矩阵 A 1 = R 0 Q 0 A_1=R_0Q_0 A1=R0Q0
    Q 0 T A 0 Q 0 = A 1 → λ a 1 = λ a 0 \begin{equation} Q_0^TA_0Q_0=A_1\rightarrow \lambda_{a1}= \lambda_{a0} \end{equation} Q0TA0Q0=A1λa1=λa0

  • 小结1:当我们不断地用正交矩阵Q处理的时候,矩阵 A 1 A_1 A1逐渐会变成上三角矩阵
    在这里插入图片描述

  • 小结2: 当我们矩阵 A 0 A_0 A0通过 Q 0 Q_0 Q0变换成为对角矩阵 Λ \Lambda Λ
    ( Q 0 Q 1 ⋯ Q n ) T A 0 ( Q 0 Q 1 ⋯ Q n ) = A n → λ a 0 = λ a n \begin{equation} (Q_0Q_1\cdots Q_n)^TA_0(Q_0Q_1\cdots Q_n)=A_n\rightarrow \lambda_{a0}= \lambda_{an} \end{equation} (Q0Q1Qn)TA0(Q0Q1Qn)=Anλa0=λan

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