《AI算法工程师手册》读书笔记（1）
1.线性代数复习
向量：
矩阵：
迹：n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹。A与A’的迹相同
谱：矩阵A的谱半径等于矩阵A的特征值的模的最大值；若特征值为复数，则谱半径为实部与虚部的平方和的开方。
范数||x||：正定性（||x||>=0且||x||=0<=>x=0）
齐次性：||kx||=|k|*||x|| k属于C或R
三角不等式：||x+y||<=||x||+||y||
向量1-范数：分量绝对值的和
2-范数：模（分量绝对值平方和再开方）
无穷范数：最大分量绝对值
矩阵范数多了一个相容性：||AB||(实数)<=||A||*||B||
矩阵1-诱导范数(列和范数)：绝对值最大的列
2-诱导范数（欧几里德范数,谱范数）：最大特征值的平方根（也是最大奇异值）
无穷诱导范数(行和范数)：绝对值最大的行
Frobenius范数(也叫Euclid范数)非诱导范数：等于AA’(转置)的迹的平方根也等于A所有元素平方和的平方根
线性相关：指存在一组不全为零的实数使得
线性无关：当这组实数全为零才满足上述式子
一个向量空间所包含的最大线性无关向量的数目，称作该向量空间的维数。
两个向量的并矢：给定两个向量x y,并矢为：
转载于:https://www.cnblogs.com/zzdely-from-bit-to-nudt/p/11095743.html
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