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编程问答

对“陶哲轩-来自特征值的特征向量”的理解

發(fā)布時(shí)間:2023/12/16 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 对“陶哲轩-来自特征值的特征向量”的理解 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

柯西-比內(nèi)(Cauchy-Binet)公式的證明 及 對(duì)《來自特征值的特征向量》的理解


0.說明

1.? 化簡(jiǎn)的方法

2.? 運(yùn)用行列式

3.? 聯(lián)立可得

4.? 特殊情況1

5.? 特殊情況2

6.? 特殊情況3

7.? 特殊情況4

8.? 解釋及備注

9. 特征向量歸一化的驗(yàn)證


  據(jù)新聞報(bào)道, 3個(gè)物理學(xué)家和數(shù)學(xué)天才陶哲軒研究出一個(gè)只用特征值就可以計(jì)算矩陣特征向量的公式, 我感覺很有趣, 這應(yīng)該能夠應(yīng)用在很多領(lǐng)域中, 所以仔細(xì)研究了一波.

  研究公式耗費(fèi)了我大半天, 我把所有的公式都推導(dǎo)了一遍, 也給出了一些我的看法, 現(xiàn)在把它們總結(jié)出來, 方便后人參考. 我給出了柯西-比內(nèi)(Cauchy-Binet)公式(原文引理1)的更一般形式及其證明過程, 對(duì)該公式取特殊條件即可證明引理2.(該引理就是全文的主要結(jié)論). 不過相比之下, 還是陶哲軒對(duì)于引理2的證明更加簡(jiǎn)潔, 雖然沒有用到引理1.? 有人說需要矩陣是埃爾米特矩陣(自共軛矩陣)才可以應(yīng)用,實(shí)際上并不是的,這個(gè)公式可以應(yīng)用在任意矩陣上,還是有一定的實(shí)用價(jià)值。

  我的證明有些地方可能不嚴(yán)謹(jǐn), 歡迎讀者批評(píng)指正.


?參考(文獻(xiàn))

  新聞報(bào)道(微信): 3個(gè)搞物理的顛覆了數(shù)學(xué)常識(shí), 數(shù)學(xué)天才陶哲軒: 我開始?jí)焊幌嘈?/strong>

?  參考(文獻(xiàn)): Denton, P.B., Parke, S.J., Tao, T., Zhang, X., 2019. Eigenvectors from Eigenvalues. 未發(fā)表預(yù)印版.


0.說明

1.? 化簡(jiǎn)的方法

2.? 運(yùn)用行列式

3.? 聯(lián)立可得

   從1,2我們可以看出,無需要求矩陣A是埃爾米特矩陣(自共軛矩陣), 我們就可以獲得一個(gè)更一般形式的柯西比內(nèi)公式,如下

4.? 特殊情況1

5.? 特殊情況2

6.? 特殊情況3

7.? 特殊情況4

8.? 解釋及備注

9. 特征向量歸一化的驗(yàn)證

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的对“陶哲轩-来自特征值的特征向量”的理解的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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