機器學習數學基礎 (三)線性代數之四個基本子空間

2021-08-14 05:41:04 字數 971 閱讀 8446

前提:

常用數學符號表 rn

———————n維實空間 rm

n—————–m×n的實矩陣

t————————轉置

det(a)—————–行列式

c(a)——————–列空間

n(a)——————–零空間 a−

1———————逆

diag(a)—————-將向量轉化為對角矩陣

tr———————–跡(trace)即主對角線的和

rank——————–秩

矩陣的四個基本子空間:列空間, 零空間, 行空間, a的轉置零空間(左零空間)。

對於矩陣am

∗ n

來說:

1.列空間c(a)

位於rn

,維數是秩rank(a),

2.零空間n(a)

位於rn

,維數是n-rank(a),

3.行空間r(a) 位於r

m ,維數是rank(a

t ),

4.左零空間n(at

) 位於r

m ,維數是m-rank(at

)一、列空間和零空間構成乙個r

n 空間,列空間的維數是主列的個數也就是秩的個數,零空間的維數是自由列的個數也就是n-rank的個數。

零空間就是使齊次線性方程組ax=0的解空間。

二、行空間和左零空間構成乙個r

m 空間,行空間的維數是rank(a

t ),零空間的維數是自由行的個數也就是m-rank(am

). 左零空間就是齊次線性方程組a

t x=0的解空間。

利用子空間重新思考線性方程組的解:

ax=b

1.無解,則b不在c(a)子空間中。

2.有解,則b在c(a)子空間中

有唯一解,則rank(a)=n,n(a)的維數是n-n=0;

有無窮多解,則rank(a)

機器學習之線性代數基礎

友情提示,本博文是博主的雲筆記,記錄一下線性代數的基本知識,很多簡單的內容太懶了就沒寫。博文內容對你可能沒有實質性幫助。c ab,a的列數必須等於b的行數,c的行數是a的行數,c的列數是b的列數。乘法法則是a的每一行與b的每一列的每個對應元素乘積之和。ab e,逆矩陣唯一,且可逆矩陣都是方陣。求解線...

深度學習數學基礎之線性代數

深度學習中的基本資料結構,基本上都是用向量或矩陣表示的,因此 深度學習的基礎學科之一 就是線性代數。深度學習中的線性代數知識主要包括以下部分 1 標量 向量 矩陣和張量 這4個變數很好理解 分別表示 乙個數 一維空間 一條線 二維 乙個平面 多於二維 立體或超立體等 2 矩陣的乘法和內積 這個在深度...

數學基礎 線性代數

1 矩陣正定性的判斷,hessian 矩陣正定性在梯度下降中的應用 若矩陣所有特徵值均不小於0,則判定為半正定,若矩陣所有特徵值均大於0,則判定為正定,在判斷優化演算法的可行性時hessian 矩陣的正定性起了很大的作用,若hessian 正定,則函式的二階偏導恆大於0,函式的變化率處於遞增狀態,在...