Vectores y Valores Propios

Geometría y álgebra de aplicaciones lineales, vectores y matrices

La mayoría de los vectores se desvían cuando una matriz actúa sobre ellos: giran además de estirarse. Pero unas pocas direcciones especiales son invariantes. La matriz solo estira o invierte estas direcciones, nunca las gira. Estos son los vectores propios, y el factor de estiramiento es el valor propio.

Díselo en voz alta: aplicar la matriz A a su vector propio v devuelve la misma dirección, pero escalada por . Si el valor propio es λ, esa dirección se duplica; si es λ = 2, se invierte; si es λ = −1, se achica a la mitad. Los vectores propios forman la λ = 0.5esquelética de la transformación, los ejes a lo largo de los cuales actúa de manera más simple.

Arrastra un vector alrededor del gráfico. La mayoría de las direcciones giran visiblemente bajo A; solo en las direcciones de los vectores propios el resultado se mantiene paralelo a la entrada.

Dónde aparece en el MLLos vectores propios son las direcciones en que un proceso se mueve naturalmente. En PCA, los vectores propios de la matriz de covarianza son los ejes de mayor varianza, las direcciones en que realmente se extiende tu datos. En optimización, los valores propios del Hessian describen la curvatura de la pérdida en cada dirección: grandes valores propios son paredes escarpadas, pequeños son valles…
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