之间應用於最優化的牛頓法和正定矩阵相似
應用於最優化的牛頓法和正定矩阵有（在联盟百科）4共同点: 向量，單位矩陣，Cholesky分解，非奇异方阵。
向量
向量（vector，物理、工程等也称作--）是数学、物理学和工程科学等多个自然科學中的基本概念，指一个同时具有大小和方向，且满足平行四边形法则的几何對象。一般地，同时满足具有大小和方向两个性质的几何对象即可认为是向量（特别地，电流属既有大小、又有正负方向的量，但由于其运算不满足平行四边形法则，公认为其不属于向量）。向量常常在以符号加箭头标示以区别于其它量。与向量相对的概念称标量或数量，即只有大小、绝大多数情况下没有方向（电流是特例）、不满足平行四边形法则的量。.
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單位矩陣
在線性代數中，n階單位矩陣，是一個n \times n的方形矩陣，其主對角線元素為1，其餘元素為0。單位矩陣以I_n表示；如果階數可忽略，或可由前後文確定的話，也可簡記為I（或者E）。（在部分領域中，如量子力學，單位矩陣是以粗體字的1表示，否則無法與I作區別。） I_1.
Cholesky分解
線性代數中，Cholesky分解（Cholesky decomposition or Cholesky factorization，另有譯作楚列斯基分解）是指將一個正定的Hermite矩陣分解成一個下三角矩陣與其共軛轉置之乘積。這種分解方式在提高代數運算效率、蒙特卡羅方法等場合中十分有用。實數矩陣的Cholesky分解由最先發明。實際應用中，Cholesky分解在求解線性方程組中的效率約兩倍於LU分解。.
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非奇异方阵
若方块矩阵A\,满足条件\left|A\right|(\rm(A))\ne0，则称A\,为非奇异方阵，否则称为奇异方阵。.
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- 什么應用於最優化的牛頓法和正定矩阵的共同点。
- 什么是應用於最優化的牛頓法和正定矩阵之间的相似性
應用於最優化的牛頓法和正定矩阵之间的比较
應用於最優化的牛頓法有25个关系，而正定矩阵有36个。由于它们的共同之处4，杰卡德指数为6.56% = 4 / (25 + 36)。
参考
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