特征值和特征向量可能是線性代數(shù)中最重要的概念之一。從機器學(xué)習(xí)、量子計算、物理到許多數(shù)學(xué)和工程的問題，都可以通過找到一個矩陣的特征值和特征向量來解決。

根據(jù)定義(標量λ、向量v是特征值、特征向量A)：

視覺上，Av與特征向量v位于同一直線上。

這里有些例子。

然而,Ax通常不會等于λx。只有一些特殊的向量滿足條件。

應(yīng)用

許多問題可以用線性變換建模，其中解決方案來自特征值和特征向量。讓我們先用一個抽象的例子來詳細說明這個問題。在許多系統(tǒng)中，我們可以在向量中表達屬性，其變化率線性地取決于當前屬性(例如，人口增長率線性地取決于當前人口和GDP)。一般等式是

我們來猜一下滿足上面方程的u(t)。因為一個指數(shù)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)等于它本身，我們從一個t的指數(shù)函數(shù)開始然后乘以一個向量x，輸出就是一個向量。

根據(jù)上面的計算，u(t)的解是

接下來，我們將找到它的完全解。一階導(dǎo)數(shù)方程是一個線性函數(shù)。

對于線性函數(shù)，完全解是特定解的線性組合。如果u和v是解，則C?u + C?v也是解。從我們之前的特征值λ= 4，-2和-2的例子中，完全解將是

在t = 0時,我們可以測量初始狀態(tài)u(0),比如說[u??,u??,u??]?,并求解常數(shù)C?,C?,C?。

讓我們用諧振子來說明這個想法。我們選擇這個例子是因為諧波振蕩器及其近親(量子諧振子)在研究粒子物理學(xué)，量子力學(xué)或物理學(xué)方面幾乎無處不在。我們從著名的F=ma方程開始用特征值和特征向量來解二階導(dǎo)數(shù)。由于我們確實可以自由選擇質(zhì)量單位，物理學(xué)家通常設(shè)m = 1來簡化討論，即

我們把諧振子問題重新寫成矩陣的形式。

阻尼諧振子

這與我們上一個例子的形式相同，因此，我們可以使用A的特征值和特征向量來形成完全解。

這不是一個證明特征值能力的孤立例子。著名的定態(tài)(time-independent)薛定諤方程用特征值和特征向量表示。所有觀察到的屬性都是通過量子力學(xué)中的特征值建模的。還有很多其他的例子，包括機器學(xué)習(xí)。

從根本上說，許多系統(tǒng)都可以建模為

讓我們再研究時間序列模型。

首先，我們假設(shè)初始狀態(tài)u 0是A的特征向量。因此，未來狀態(tài)可以計算為

簡而言之，我們可以通過用標量的冪代替矩陣(A?)的冪來簡化計算。 接下來，考慮A具有n個線性獨立的特征向量，它們構(gòu)成R?的basis 。 我們可以將R?的任何向量分解為該basis，并通過再次計算特征值的冪來簡化計算。

讓我們簡化討論，假設(shè)整個互聯(lián)網(wǎng)只包含三個網(wǎng)頁。矩陣A的元素A??是當用戶在頁面j上時用戶去頁面i的概率。

如果我們總結(jié)給定特定頁面的下一頁的所有可能性，它等于1。因此，A的所有列總和為1.0，這種矩陣稱為隨機矩陣(轉(zhuǎn)移矩陣或馬爾可夫矩陣)。

馬爾可夫矩陣具有一些重要的性質(zhì)。Ax或A?x的結(jié)果總是其列相加的和為1。此結(jié)果表示每次點擊后分別位于第1,2和3頁的可能性。所以很明顯它的和應(yīng)該是1。

任何馬爾可夫矩陣A的特征值都是1，其他特征值(正或負)的絕對值都小于1。這種行為非常重要。在我們的例子中,

對于馬爾可夫矩陣，我們可以選擇λ= 1的特征向量，使元素總和達到1.0。 元素總和為1的向量v也可以使用A的特征向量進行分解，其中c 1等于1。

由于u 1，u 2，...和un是特征向量，所以A?可以用λ?代替。除了特征值λ= 1之外，馬爾可夫矩陣的特征值(λ?)的冪將減小，因為這些特征值的絕對值小于1。 因此，無論初始狀態(tài)如何，系統(tǒng)都達到接近特征向量u 1的穩(wěn)態(tài)。 A?和穩(wěn)態(tài)都可以從特征向量u 1導(dǎo)出，如下所示。

在我們的例子中，我們到達第1、2和3頁的概率分別是0.41、0.34和0.44。這個概念有許多潛在的應(yīng)用。許多問題可以用馬爾可夫過程和馬爾可夫/轉(zhuǎn)移矩陣來建模。

馬爾可夫過程和轉(zhuǎn)移矩陣

PageRank

以谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里佩奇命名的PageRanking算法也有類似的概念。它是第一個谷歌搜索排名算法，即使它現(xiàn)在經(jīng)過大量修改，增加了排名算法，以改善用戶體驗并避免人們操縱系統(tǒng)。 核心概念可視化如下。PageRanking通過跟蹤到其他頁面的Web鏈接，輸出您在隨機游走后可能點擊頁面的概率分布。該概率充當網(wǎng)頁的排名。當很多頁面鏈接到您的網(wǎng)頁時，谷歌會將它排序更高，因為鏈接到網(wǎng)頁的頁面數(shù)量是其受歡迎程度的指標。 這意味著在隨機游走中點擊頁面的機會。

從概念上講，我們計算一個頁面排名，它等于鏈接到這個頁面的其他頁面排名的總和，除以經(jīng)過某種歸一化后的出站頁面總數(shù)。

我們迭代地執(zhí)行計算，直到它達到穩(wěn)態(tài)。在數(shù)學(xué)上，PageRank嘗試在以下等式中求解PageRank R.

這與我們之前討論的例子有很大的相似之處，如果我們忽略阻尼因子d。引入這個因子是因為隨機游走不會永遠持續(xù)。

對于Google，他們不直接計算特征向量。在我們前面的例子中，A的冪收斂得很快，A3的列已經(jīng)收斂到本征向量u 1 。

PageRank論文證明，有3.22億個頁面鏈接，該解決方案在52次迭代中收斂到一個可容忍的極限。

馬爾可夫矩陣使我們得到下面的方程，其中穩(wěn)態(tài)依賴于一個主成分。

在機器學(xué)習(xí)中，信息與原始數(shù)據(jù)糾纏在一起。 在數(shù)學(xué)上，特征值和特征向量提供了識別它們的方法。 特征向量識別成分，特征值量化其重要性。 下面的等式將A中的信息分解為成分。 我們可以基于特征值的平方根對它們進行優(yōu)先級排序，并忽略具有小α值的項。 這樣可以降低噪聲并幫助我們在A中提取核心信息。

解

希望你現(xiàn)在可以看到Ax =λx的美感。 特征值和特征向量可以通過求解(A-λI)v = 0來計算。對于Ax =λx，對于v = 0以外的解，矩陣(A-λI)是不可逆的。 即它是單數(shù)的。 即它的行列式是零。 det(A - λI)= 0稱為特征多項式。 特征值是該多項式的根。

例

特征值是：

應(yīng)用Av =λv：

讓我們通過一個更復(fù)雜的例子詳細說明這一步驟，

要找到特征值λ，

16的可能因數(shù)是1 2 4 8 16。

讓我們計算特征值λ= 4的特征向量，通過減少行。

我們有三個變量，有2個方程。我們將x 3任意設(shè)置為1并計算其他兩個變量。因此，對于λ= 4，特征向量是：

我們重復(fù)計算λ= -2并得到

通過3個變量和1個方程，我們的解決方案中有2個自由度。讓我們在與其他(多個)時間設(shè)定為1?自由之一的一個度為0而設(shè)定為X 2 = 1時，X 3 = 0，和X 2 = 0，X 3 = 1分開，所計算出的特征向量是：

有3個變量和1個方程，解有2個自由度。讓我們一次把一個自由度設(shè)為1，另一個自由度設(shè)為0。 即設(shè)置x 2 = 1，x 3 = 0，x 2 = 0，x 3 = 1，計算出的特征向量為：

請注意，特征值和特征向量的解集不是唯一的。我們可以重新縮放特征向量。我們還可以為上面的x 2，x 3設(shè)置不同的值。因此，選擇我們的特征向量以滿足某些條件是可能的，也是可取的。例如，對于對稱矩陣，總是可以選擇具有單位長度并且彼此正交的特征向量。

在我們的例子中，我們有一個重復(fù)的特征值“-2”。它生成兩個不同的特征向量。然而，情況并非總是如此 - 有些情況下重復(fù)的特征值不具有多個特征向量。

對角化

假設(shè)矩陣A具有兩個特征值和特征向量。

我們可以將它們連接在一起并以矩陣形式重寫方程式。

我們可以將它推廣到任意數(shù)量的特征向量：

其中V連接所有特征向量，Λ(λ的大寫字母)是包含特征值的對角矩陣。

矩陣A一個是可對角化的(如果我們可以把它轉(zhuǎn)換成一個對角矩陣)，

即

如果n×n矩陣具有n個線性獨立的特征向量，則它是可對角化的。如果矩陣是對稱的，則它是可對角化的。如果矩陣沒有重復(fù)的特征值，它總是生成足夠的特征向量來對向量進行對角化。如果沒有，則無法保證。

特征分解

如果A是一個具有N個線性獨立特征向量的矩形矩陣(v 1，v 2，...＆vn和相應(yīng)的特征值λ1，λ2，...和λn)，我們可以重新排列

成

例如，

特征值和特征向量的性質(zhì)

• Ax與特征向量x在同一直線上(方向相同或相反)。
• 特征值的和等于矩陣的跡(對角元素的和)。
• 特征值的乘積等于行列式。
• 如果沒有特征值重復(fù)，所有特征向量都是線性無關(guān)的。
• 如果特征值是重復(fù)的，我們可能有也可能沒有足夠的線性無關(guān)的特征向量來對角化一個方陣。
• 正特征值的數(shù)量等于正pivots的數(shù)量。
• 對于Ax =λx，

• 如果A是奇異的，它的特征值是0。可逆矩陣的所有特征值都是非零的。
• 特征值和特征向量可以是復(fù)數(shù)。
• 投影矩陣的特征值始終僅為1和0。反射矩陣的特征值為1和-1。

可視化

因為很難看到超過3個維度的任何東西。 此處的示例保留2維。 假設(shè)v 1和v 2是2×2矩陣A的線性無關(guān)特征向量。任何向量都可以在v 1和v 2方向上分解為components 。 當我們將A與特征向量相乘時，結(jié)果在特征向量的同一條線上。 如果特征值為正，則它將向量按特征值在相同方向上縮放。 否則，它會向相反方向縮放向量。

因此，對于下面紅色單位圓上的所有點，都將轉(zhuǎn)換為橢圓上的點。但是對于非特征向量，它不會在原向量的同一條直線上。當我們繼續(xù)將結(jié)果與A相乘時，結(jié)果會更接近特征向量。

在這種可視化中有一件非常重要的事情。變換后的單位向量(Ax)的最大范數(shù)(長度)小于或等于最大特征值。另一方面，范數(shù)大于或等于最小特征值，即

事實上，這可以很容易地在下面看到。

目標或成本函數(shù)通常以x?Ax的二次形式表示。假設(shè)m×n矩陣A保持n個主體的屬性。AA?保持這些屬性之間的關(guān)系，這個矩陣S是對稱的。

特征值和特征向量可以幫助我們改變不同方向的特征。具有最大值的特征向量向我們顯示這些屬性之間的相關(guān)性。這些概念可以在SVD和PCA看到。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的特征值与特征向量_机器学习和线性代数 - 特征值和特征向量的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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