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  • 【355】线性代数相关概念

      术语 解释
      零矩阵 所有元素均为 0。
      n 阶矩阵 矩阵的行、列数都是 n。也称 n 阶方阵。
      上三角矩阵 在 n 阶矩阵中,若主对角线左下侧的元素全为 0。
      下三角矩阵 在 n 阶矩阵中,若主对角线右上侧的元素全为 0。
      对角矩阵 主对角线两侧的元素全为 0。
      单位矩阵 主对角线上元素全为 1 的对角矩阵。
      负矩阵 $(-1)A = -A$
      转置矩阵 矩阵 $A$ 的行与列互换所得的矩阵。
      对称矩阵 方阵 $A$ 满足 $A = A^T$
      逆矩阵 $AB=BA=E$
      伴随矩阵 $A^*$
      n 维行向量 1 × n 矩阵(只有一行)
      n 维列向量 n × 1 矩阵(只有一列)
      非奇异矩阵 行列式非零的方阵,有逆矩阵,非奇异矩阵和可逆矩阵是等价的概念。
      奇异矩阵 行列式等于零的矩阵,不可逆矩阵。
      如果矩阵 $A$ 的所有子式中,不等于零的子式的最高阶数为 $r$,则 $r$ 称为矩阵 $A$ 的秩,记为 $R(A)=r$ 或 $秩(A) = r$ 
      满秩矩阵 如果R(A) = min(m, n),则称为满秩矩阵
      內积、点积、点乘、数量积 一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积,又叫作点积,结果是一个数;向量的点乘,也叫向量的内积、数量积,对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,点乘的结果是一个标量。
    参考:矩阵外积与内积
    表示形式 G_{ij}=langle v_{i},v_{j}
angle
      外积、 一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积,外积是一种特殊的克罗内克积,结果是一个矩阵,
      Gram 矩阵、格拉姆矩阵
    G(x_{1},dots ,x_{n})={egin{vmatrix}langle x_{1},x_{1}
angle &langle x_{1},x_{2}
angle &dots &langle x_{1},x_{n}
angle \langle x_{2},x_{1}
angle &langle x_{2},x_{2}
angle &dots &langle x_{2},x_{n}
angle \vdots &vdots &ddots &vdots \langle x_{n},x_{1}
angle &langle x_{n},x_{2}
angle &dots &langle x_{n},x_{n}
angle end{vmatrix}}.
         
         
         
         
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/alex-bn-lee/p/10302144.html
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