Simetrik Matrisler

Geometry and algebra of linear maps, vectors, and matrices

Simetrik matrisler (A = Aᵀ) alışılmadık derecede iyi davranır ve ML'de en çok karşına çıkanlar da bunlardır. Kovaryans matrisleri, Hessian'lar, Gram matrisleri: hepsi simetriktir. İsim verilecek kadar temiz bir garantiyle gelirler.

Spektral teorem: her gerçek simetrik matrisin gerçek özdeğerleri ve tam bir ortogonal özvektörler kümesi vardır. Karmaşık sayılar yok, defective durumlar yok; öz-yönler kusursuz dik açılarla kesişir. Böyle bir matrisi her zaman ortogonal bir matrisle diyagonalize edebilirsin.

Q ortogonal olduğu için Q⁻¹ = Qᵀ olur; dolayısıyla ayrışım bir döndürme, bir ölçekleme ve ters döndürmeden oluşur. Özvektörler sana bedava gelen kusursuz bir ortonormal koordinat sistemi verir.

Bunun ML'deki yeriBir kaybın Hessian'ı simetriktir (karma kısmi türevler yer değiştirir), bu yüzden özdeğerleri gerçektir ve her yöndeki eğriliği söyler: hepsi pozitif ⇒ yerel minimum (kâse), karışık işaretler ⇒ eyer. Kovaryans matrisleri simetrik ve pozitif yarı tanımlıdır; PCA'nın öz-ayrışımının her zaman gerçek, ortogonal ana yönler ve negatif olmayan varyanslar vermesinin nedeni tam olarak budur.
▶ Simetrik Matrisler
← DiyagonalizasyonSVD →