行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事ではユニタリ行列を用いたエルミート行列の対…
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行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事ではユニタリ行列を用いたエルミート行列の対…
行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事では交代行列の対角化(diagonaliz…
行列の各固有値(eigen value)に対応する固有ベクトル(eigen vector)を用いることで行列の対角化(diagonalization)を行うことが可能です。当記事では直交行列を用いた実対称行列の対角化につ…
統計学や機械学習で出てくる行列は対称行列(symmetric matrix)が多いですが、対称行列の取り扱いはやや特殊なので抑えておくと良いです。当記事では対称行列の対角化とスペクトル分解(spectral decomp…
当記事では$2$次元の行列に対して、「行列の積」、「行列式」、「逆行列」、「固有値・固有ベクトル」、「対角化」などの基本トピックを取り扱います。$2$次元の行列に関してはある程度シンプルな公式があるので、一通り抑えておく…