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线性变换可逆的判别方法
如何
判断线性变换
是否
可逆
?
答:
因为|A| = 1≠0,故A可逆.而f不是
可逆线性变换
所以B不可逆.所以|B| = 0即|B| = a = 0。逆变换我用S表示:S(1)=1,S(1+x)=x,S(1+x+x^2)=x^2,即S(1)=1,S(x)=S(1+x)--S(1)=x--1,S(x^2)=S(1+x+x^2)--S(1)--S(x)=x^2--1--(x--1)=x^...
判断
矩阵是否
可逆的
四种
方法
答:
1、行列式判别法:计算矩阵的行列式
,如果行列式的值不等于零(非零),则该矩阵可逆;如果行列式的值等于零,那么该矩阵不可逆。2、逆矩阵判别法:求解矩阵的逆矩阵,如果矩阵存在逆矩阵,则该矩阵可逆;如果矩阵不存在逆矩阵,那么该矩阵不可逆。3、列主元素判别法:将矩阵进行行变换,转化为行阶梯或行...
二次型化为标准形,为什么一定要是
可逆线性变换
?怎么
判断线性变换
是可逆...
答:
这里的可逆主要是指矩阵A可逆。按照标准算法去做,做出来的A肯定是
可逆的
。
判别
下列矩阵是否
可逆
?若可逆,用初等
变换法
求其逆矩阵
答:
可以的,这与解线性方程组一样操作。
变到最后,形成一个上三角矩阵,若最后一行不是全零,这矩阵就是可逆的了
。若要再求出逆矩阵,操作方式类似,只不过要在矩阵(设为A)旁并排放一个单位矩阵I,组成AI阵,然后对A和I同步操作。若能把A变成上三角矩阵,I也会发生相应的变化。若A表明是一个可逆矩...
如何
判断
一个
线性变换
是不是正交变换呢?
答:
这个线性变换可以用矩阵乘法来表示。
3、判断是否为正交变换,若变换矩阵P满足以下条件,则称该线性变换为正交变换,若P是实数矩阵,则P的转置等于其逆矩阵
:P^T=P^(-1)。若P是复数矩阵,则P的转置等于其复共轭的逆矩阵:P^T=(P^*)^(-1)。4、正交基,正交变换T的每一列向量称为该正交变换的...
如何
判断线性变换
是不是可以对角化的?
答:
不是的,只有当n阶方阵存在n个
线性
无关的特征向量,或者n个不同的特征值时才可以。进一步来说,如果A方阵的初等因子都是一次因式,或者A拥有一个无零点的零化多项式,或者A的最小多项式无重零点都是可以
判断
A可对角化的
fisher
判别法的判断
规则
答:
2.计算
判别
函数:一旦得到了投影向量,我们就可以计算判别函数。判别函数是通过对投影后的数据进行线性或非
线性变换
得到的。这个变换可以是任何可学习的映射,比如sigmoid函数或tanh函数。3.分类:最后,我们通过比较判别函数的值来对新的样本进行分类。如果判别函数的值大于某个阈值,那么我们就将这个样本归...
fisher
判别法
的步骤
答:
操作步骤如下:1. 首先需要一个数据集,将数据导入分析工具如SPSS。2. 通过分析——分类——判别式来选择Fisher
判别法
建立判别函数。3. 寻找一个类间差异尽可能大,类内变异尽可能小
的判别
函数,各系数通过合并协方差阵代入解方程可得。4. 计算综合指标Zi,并计算出每个类别(比如A类和B类)的均数。...
fisher
线性判别
分析在处理多类别问题时
答:
1、Fisher
线性判别
分析(LDA)是一种监督学习的降维技术,它的目标是找到一个线性组合的特征空间,使得在这个空间中,不同类别的数据点尽可能地分开。这种
方法
在处理多类别问题时,具有很好的效果。2、首先,LDA的基本思想是最大化类间距离和最小化类内距离。这意味着,我们希望同一类别的数据点在新的...
时频分析中怎么
判断线性变换
还是非线性变换
答:
号的
方法
,从根本上有 别于传统的信号时频分析方法,并在实际应用中取得了很好的效果。EMD分解算法通过层层筛选,得到信号不同时间特征尺度的IMF分量。EMD 分解的主要目的是为了将信号进行平稳化处理,对IMF分量进行Hilbert
变换
,进 一步得到IMF分量对应的瞬时频率成分,这样得到的瞬时频率有了合理的物理意 ...
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