ディープラーニングについてディープにラーニング。

思いっきり、自分が学んだことのアウトプットしていきますが、何分初心者。もし何かアドバイス等頂けましたら幸いです!

固有値と固有ベクトル

今日からUDEMYに切り替える。

今回は、固有値固有ベクトルについて


固有ベクトル

固有ベクトルとは、
ある行列に演算をしても、与えられた定数分にしか増加・減少せず、向きは一切
変わらないベクトルのこと。
その与えられた定数のことを固有値とよぶ。

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式はこの式になる。
行列AにベクトルのXをかけても、λ分の定数分、長さは変化するが、
全体の向きは変わらない。

また、大事なこととして、
単位行列をかけたとしても、表列には影響はないため、このようにもかける。


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んで、
この右辺を全て左辺に移行するとこんな感じになる。
OKOK。ここまではOK。

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ここからがなんでこれが固有方程式になるかがわからんかった。

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わからんなりに、最後の方程式が固有方程式っていうらしい。

固有ベクトル、・固有値を求める

ここでは、固有ベクトル固有値の求め方について書く。
まずは固有値を求めていくのだが、
固有ベクトルがまだわかってない状態なので、
まずは、固有方程式の式を使って、λ(固有値)を調べる

det( A - λE ) = 0
Eは単位行列、でAは今回調べたい固有値の行列。

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この結果、λは2 か 5かである。
では、次に固有値が決まったので、固有ベクトルについても
求めてみる。
まず、→Xについては( P Q )と仮において、このように計算。

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この条件を満たすベクトルが、Aの固有ベクトルになるってこと。