深度学习-笔记 第2章 线性代数 2.6特殊类型的矩阵和向量
2.6 特殊类型的矩阵和向量
对角矩阵:只在主对角线上含有非零元素,其他位置都是零。形式上,矩阵D是对角矩阵,当且仅当对于所有的i ≠ j, Di, j = 0。
单位矩阵:是对角矩阵,其对角元素全部是1。
用diag(v)表示对角元素由向量v中元素给定的一个对角方阵。
如图:
对角方阵的逆矩阵:diag(v)-1 = diag([1/v1,…,1/vn])
计算乘法diag(v)x,我们只需要将x中的每个元素xi放大vi倍。换言之,diag(v)x = v圈点x
并非所有的对角矩阵都是方阵。长方形的矩阵也有可能是对角矩阵。非方阵的对角矩阵没有逆矩阵。
对于长方形对角矩阵D而言,乘法Dx会涉及x中每个元素的缩放,如果D是瘦长型矩阵,那么在缩放后的末尾添加一些零;如果D是胖宽型矩阵,那么在缩放后去掉最后一些元素。
如图:
对阵矩阵:是转置和自己相等的矩阵,即A = AT
单位向量:是具有单位范数的向量,即||x||2 = 1
正交:如果xTy = 0,那么向量x和向量y互相正交
标准正交:如果有n个(范数非零)向量不但互相正交,而且范数都为1,那么我们称他们是标准正交。
正交矩阵:指行向量和列向量是分别标准的正交方阵,即ATA = AAT = I => A-1 = AT