Диагонализация

Геометрия и алгебра линейных отображений, векторов и матриц

Диагонализация переписывает матрицу в её собственной наиболее естественной системе координат, построенной из собственных векторов. В этой системе матрица диагональна: она лишь масштабирует каждую собственную ось на её собственное значение. Запутанное преобразование становится простым.

Здесь P содержит собственные векторы как столбцы, D диагональна с собственными значениями. Читайте произведение справа налево как трёхшаговый рецепт: P⁻¹ поворачивает в собственные координаты, D масштабирует каждую ось, P поворачивает обратно. Запутанное преобразование как чистое растяжение между двумя сменами точки зрения.

Диагонализация делает матричные степени почти бесплатными. Поскольку средние P⁻¹P сокращаются, Aᵏ = P Dᵏ P⁻¹, а возведение диагональной матрицы в степень — просто возведение каждого диагонального элемента. Никаких повторных умножений матриц.

Где это встречается в MLДиагонализация объясняет долгосрочное поведение повторных линейных отображений, и почти каждый итеративный алгоритм есть повторное отображение вблизи неподвижной точки. Сходится обучение или взрывается — зависит от того, внутри или вне единичного круга лежат соответствующие собственные значения. Та же идея, применённая к симметричным матрицам, становится спектральным разложением, на котором…
▶ Диагонализация
← Собственные векторы и собственные значенияСимметричные матрицы →