Разложение Холецкого
Разложение по Холецкому Основы разложения Холецкого Разложение Холецкого — это метод факторизации матрицы A в произведение двух треугольных матриц L […]
Разложение по Холецкому Основы разложения Холецкого Разложение Холецкого — это метод факторизации матрицы A в произведение двух треугольных матриц L […]
QR-декомпозиция Основы QR-декомпозиции QR-декомпозиция — это метод разложения матрицы на ортогональную и верхнюю треугольную матрицы. Разложение используется для решения линейных
Собственное разложение матрицы Определение и свойства собственных значений и векторов Собственные значения и векторы описывают линейные преобразования и являются ключевыми
Разложение LU Определение и свойства матрицы поворота Матрица поворота — это матрица, которая преобразует вектор в другой вектор, вращая его.
Каноническая форма вейра Каноническая форма Вейра — квадратная матрица, индуцирующая «приятные» свойства у матриц, с которыми она коммутирует. Форма Вейра
Разложение по сингулярным значениям SVD (сингулярное разложение) — разложение матрицы на множители с изменением масштаба и вращением. SVD обобщает собственное
Нормальная форма Джордана Нормальная форма Жордана — верхняя треугольная матрица, представляющая линейный оператор в векторном пространстве. Матрица имеет ненулевые недиагональные
Матричная декомпозиция Матричные разложения используются для разложения матрицы на составляющие. Разложения включают сингулярные значения, SVD, масштабно-инвариантные декомпозиции и другие варианты.
Анализ основных компонентов PCA (анализ главных компонент) — метод уменьшения размерности данных, основанный на разложении ковариационной матрицы. Цель PCA —