Eigenvalues and eignevectors

$$ \bbox[yellow,5px] { 如果 Ax = \lambda x \\ 则有(A+3I)x = (\lambda + 3)x \\\\ det[A-\lambda I] = 0 \\ 矩阵的迹 \; trace = \lambda_1 + \lambda_2+...+\lambda_n \\\\\\ 矩阵的行列式：det A = \lambda_1 \lambda_2...\lambda_n } $$

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向量正交和子空间正交

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Ax=b及最小二乘法

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线性回归的计算

$P = A(A^TA)^{-1}A^T$

$$A^TAx = A^Tb​$$

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综合整理对矩阵的理解

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四个基本的子空间和$R^n到R^{n \times n}$的扩展

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新向量空间的基础，秩为1的矩阵，小世界图画

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