刚刚开始学习离散学和图像学.有个问题需要请教一下.
假设一个图形中有N个节点,组成一个N*N的相似矩阵(A).
如果有详细的推导材料,请推荐.多谢.
这个x2为什么可以用来给A代表的n个节点,分类?
买买提到了以后,想问学术难度,就苦逼了.
"特征"一词译自德语的eigen,由希尔伯特在1904年首先在这个意义下使用(赫尔曼·冯·亥姆霍兹在更早的时候也在类似意义下使用过这一概念).eigen一词可翻译为"自身的","特定于...的","有特征的"或者"个体的" - 这强调了特征值对于定义特定的变换上是很重要的.
λ {\displaystyle \lambda } 为标量,即特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例,称 λ {\displaystyle \lambda } 为其特征值(eigenvalue,也译固有值,本征值).如果特征值为正,则表示 v {\displaystyle v} 在经过线性变换的作用后方向也不变;如果特征值为负,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,也就是说:所有的特征向量组成了这向量空间的一组基底.
● 亲们, 你们都是怎么和对方说想要的啊?
● UPS的tracking现在这么不靠谱了吗? 还是我孤陋寡闻一直这样?
● 大家说,Amazon这些公司如果都安装了这些设备,会不会大量裁员啊?