1、已經有人講解的比較清楚，可以參考 線性代數中，特徵值與特徵向量在代數和幾何層面的實際意義是什麼？）。但是，還是要有自己的理解。
2、矩陣和向量相乘就是向量的對映變換。如果將矩陣換成 squre matix ，那麼就是在本向量空間的一種線性變化。這種變換包括方向和數值兩個方面的變化。
3、從簡單的例子去理解，但不一定正確。從二維的角度去理解，乙個二維的square matrix 將乙個 向量 做怎麼樣的線性變換呢？找乙個好理解的矩陣a，a可以分解成旋轉角度的矩陣v（由兩個正交的對稱的座標向量組成）和在座標軸上伸縮的對角矩陣d。a = vdv』 ，那麼a*b = vdv』*b，按照步驟來看，顯示計算v』*b（旋轉vector b到v的座標軸，得到v下面新的座標），再計算dv』*b（在兩個座標軸方面做數值伸縮，得到v下面的新的座標），最後計算vdv』*b（再次旋轉，回到原來座標空間下的座標）
4、迪待續。。。。。
特徵值和特徵向量
在剛開始學的特徵值和特徵向量的時候只是知道了定義和式子，並沒有理解其內在的含義和應用，這段時間整理了相關的內容，跟大家分享一下 首先我們先把特徵值和特徵向量的定義複習一下 定義 設a是n階矩陣，如果數 和n維非零向量x使關係式 成立，那麼，這樣的數 稱為矩陣a的特徵值，非零向量x稱為a的對應於特徵值...
特徵值和特徵向量
特徵向量和特徵值在計算機視覺和機器學習中有許多重要的應用。眾所周知的例子是pca 主成分分析 進行降維或人臉識別是特徵臉。特徵向量和特徵值的乙個有趣應用在我的另一篇有關誤差橢圓的博文中提到。此外，特徵值分解形成協方差矩陣幾何解釋的基礎。在這篇文章中，我將簡單的介紹這個數學概念，並且展示如何手動獲取二...
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