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特征子空间的基
如何直观的理解线性代数中伴随算子(矩阵) 、自伴算子(矩阵)、正规算子...
答:
正规算子的特殊性在于,它们的伴随与自身可以交换,因为它们的分解可以同时包含旋转和缩放操作于同一
子空间
,就像旋转与伸缩操作可以互换顺序而不改变结果。自伴随矩阵的
特征
</自伴随矩阵A满足A* = A,这意味着它的共轭和本身一致。这暗示着矩阵A的特征值都是实数,对应的特征向量在实数域内。这与复数z...
设N阶矩阵A、B满足R(A)+R(B)<N,证明A与B有公共的
特征
值,有公共的特征向...
答:
2. 只需证明存在x≠0使得Ax=0且Bx=0,则x同时是A与B对应于
特征
值0的特征向量。方法一:Ker(A)={x≠0|Ax=0}和Ker(B)={x≠0|Bx=0}都是R^n的线性
子空间
,且dimKer(A)=n-rank(A),dimKer(B)=n-rank(B),所以dimKer(A)+dimKer(B)=2n-(rank(A)+rank(B))>2n-n=n=dimR^...
特征
提取技术包括哪些
答:
特征提取技术包括内容如下:1、主成分分析法。主成分分析PCA又称K-L变换,是一种基于统计
特征的
多维(如多带)正交线性变换,也是遥感数字图像处理中最常用的变换算法。2、基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种低阶特征提取算法,结合了遗传算法的
子空间
搜索功能。它不仅包括光谱特征提取...
动态图上的异常检测文献综述(2015)
答:
【77】通过对数据执行PCA,计算的
特征
向量可以分为正常和异常两个集合,方法是检验数据中的值映射到特征向量。在每个时间步,根据特征值对特征向量进程降序排列,第一个特征向量则包含一个在其余值的3个标准差之外的投影点,此后的每个特征向量,都构成了异常集。第二步即是将数据映射到正常和异常
子空间
,一旦完成了这些...
...在
基
e1,e2下的矩阵w=[2 -5;1 -2],求A的所有不变
子空间
答:
矩阵的
特征
值为复数i, -i 所以在R^2上A的不变
子空间
只有平凡的{0}与R^2 --这部分内容我不太熟习了,不敢保证所说正确,采纳请慎重
商业银行与人脸识别技术的那些事
答:
人脸识别有多种方法,如:基于几何
特征
、基于
子空间
映射降维、基于模板、基于模型、基于神经网络等方法。 当前,基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率,并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法,而是SparseCoding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法,根据认知...
线性代数,求
特征
值和特征向量
答:
特征
值 λ = -2, 3, 3,特征向量: (1 0 -1)^T、(3 0 2)^T。解:|λE-A| = |λ-1 -1 -3|| 0 λ-3 0||-2 -2 λ| |λE-A| = (λ-3)|λ-1 -3||-2 λ| |λE-A| = (λ-3)(λ^2-λ-6) = (λ+2)(λ-3)^...
人脸识别有什么优化算法还?请各位大神赐教,简单一点的。谢谢
答:
PCA算法选取的特征最大化了人脸样本间的差异,但也保留了一些由于光照和面部表情产生的不必要的变化。而同一个人由于光照产生的变化可能会大于不同人之间的变化,如图4所示。LDA算法在最大化不同个体之间的样本差异的同时,最小化同一个体内部的样本差异。这样达到了人脸
特征子空间的
划分。图5是PCA和LDA...
σ属于L(V),dimV=n,W是一个σ不变
子空间
,dimW=n-1。证明:σ有
特征
值
答:
设V是有理数域Q上的线性
空间
,dimV= n,设σ是V的一个线性变换,并且σ设λ0是σ的
特征
值,那么存在非零向量α使得σα=λ0α,易知σ^kα=λ
什么是有理数,有理数有哪些
特征
?
答:
有理数是实数的紧密子集:每个实数都有任意接近的有理数。一个相关的性质是,仅有理数可化为有限连分数。依照它们的序列,有理数具有一个序拓扑。有理数是实数的(稠密)子集,因此它同时具有一个
子空间
拓扑。四、有理数的运算 加法运算 1、同号两数相加,取与加数相同的符号,并把绝对值相加。2...
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