Vetores Próprios & Valores Próprios

Geometria e álgebra das aplicações lineares, vetores e matrizes

A maioria dos vetores é desviada do seu rumo quando uma matriz age sobre eles: rodam ao mesmo tempo que esticam. Mas algumas direções especiais são invariantes. A matriz limita-se a esticá-las ou invertê-las, nunca as faz girar. Estes são os vetores próprios, e o fator de estiramento é o valor próprio.

Lê em voz alta: aplicar A ao seu vetor próprio v devolve a mesma direção, apenas escalada por λ. Se λ = 2, essa direção duplica; se λ = −1, inverte; se λ = 0.5, encolhe a metade. Os vetores próprios formam o esqueleto da transformação, os eixos ao longo dos quais ela age de forma mais simples.

Arrasta um vetor à volta da figura. A maioria das direções roda visivelmente sob A; apenas ao longo das direções de vetor próprio é que a saída permanece paralela à entrada.

Onde isto aparece no MLOs vetores próprios são as direções ao longo das quais um processo se move naturalmente. Em PCA, os vetores próprios da matriz de covariância são os eixos de maior variância, as direções onde os teus dados realmente se espalham. Em otimização, os valores próprios da Hessiana descrevem a curvatura da loss em cada direção: valores próprios grandes são paredes íngremes, pequenos são vales planos, e…
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