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对于任意矩阵A(甚至62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431346438是非方的),A(T)A(这个时候就变成方阵了,可以算特征值了)的特征值就称为A的奇异值。奇异值有个特性,就是A(T)A和AA(T)特征值相同。证明如下:

假定A(T)A做了一个特征分解,为:A(T)A = QΣQ(T)

对上式取转置,有AA(T) = QΣ(T)Q(T)

显然,Σ是个对角阵,因而,Σ(T) = Σ

故而,AA(T)和A(T)A有完全一致的特征分解,即共特征值。

扩展资料:

将A的所有元素绕着一条从第1行第1列元素出发的右下方45度的射线作镜面反转,即得到A的转置。一个矩阵M, 把它的第一行变成第一列,第二行变成第二列,......,最末一行变为最末一列, 从而得到一个新的矩阵N。

设A为n阶方阵,X=(x1,… ,xn)′,二次型f= X′AX的矩阵为:

解:因为未假设A对称,所以f= X′AX虽然是n元二次型,但不能肯定其矩阵是A。只有A对称时,二次型f= X′AX的矩阵才是A。

由于一阶矩阵的转置不变,所以(X′AX)′=X′AX,即就是:X′A′X= X′AX。

由此可得:f= X′AX= X′*1/2*(A+ A′)*X。

注意到1/2(A+ A′)是对称矩阵,所以二次型f= X′AX的矩阵为1/2(A+ A′)。

无论采用的设备多精密,方法有多好,总是会存在一些误差的。由于大的奇异值对应着矩阵中的主要信息,因此可以运用奇异值分解进行数据分析,提取矩阵的主要信息。

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