我们正在努力恢复Google Play商店上的Unionpedia应用程序
🌟我们简化了设计以优化导航！
Instagram Facebook X LinkedIn

埃尔米特矩阵和特征向量

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

埃尔米特矩阵和特征向量之间的区别

埃尔米特矩阵 vs. 特征向量

埃尔米特矩阵（Hermitian matrix，又译作厄米矩阵），也稱自伴隨矩陣，是共轭對稱的方陣。埃尔米特矩阵中每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的复共轭。 对于 有： 记做： 例如： 3&2+i\\ 2-i&1 \end 就是一个埃尔米特矩阵。 显然，埃尔米特矩阵主对角线上的元素都是实数的，其特征值也是实数。对于只包含实数元素的矩阵（实矩阵），如果它是对称阵，即所有元素关于主对角线对称，那么它也是埃尔米特矩阵。也就是说，实对称矩阵是埃尔米特矩阵的特例。. #重定向 特征值和特征向量.

之间埃尔米特矩阵和特征向量相似

埃尔米特矩阵和特征向量有1共同点（的联盟百科）: 特征值和特征向量。

特征值和特征向量

在数学上，特别是线性代数中，对于一个给定的矩阵A，它的特征向量（eigenvector，也譯固有向量或本征向量）v 经过这个线性变换之后，得到的新向量仍然与原来的v 保持在同一條直線上，但其长度或方向也许會改变。即 \lambda為純量，即特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例，称\lambda 为其特征值（本征值）。如果特徵值為正，则表示v 在经过线性变换的作用后方向也不变；如果特徵值為負，说明方向会反转；如果特征值为0，则是表示缩回零点。但无论怎样，仍在同一条直线上。图1给出了一个以著名油画《蒙娜丽莎》为题材的例子。在一定条件下（如其矩阵形式为实对称矩阵的线性变换），一个变换可以由其特征值和特征向量完全表述，也就是說：所有的特徵向量組成了這向量空間的一組基底。一个特征空间(eigenspace)是具有相同特征值的特征向量与一个同维数的零向量的集合，可以证明该集合是一个线性子空间，比如\textstyle E_\lambda.

埃尔米特矩阵和特征值和特征向量 · 特征值和特征向量和特征向量 · 查看更多 »

上面的列表回答下列问题

埃尔米特矩阵和特征向量之间的比较

埃尔米特矩阵有21个关系，而特征向量有1个。由于它们的共同之处1，杰卡德指数为4.55% = 1 / (21 + 1)。

参考

本文介绍埃尔米特矩阵和特征向量之间的关系。要访问该信息提取每篇文章，请访问：