乍看正定和半正定会被吓得虎躯一震，因为名字取得不知所以，所以老是很排斥去理解这个东西是干嘛用的，下面根据自己和结合别人的观点解释一下什么是正定矩阵(positive definite, PD) 和半正定矩阵(positive semi-definite, PSD)。定义首先从定义开始对PD和PSD有一个初步的概念：正定矩阵(PD):给定一个大小为 \(n\times n\) 的实对称矩阵 \(A\
前言本文主要针对线性代数中的正定矩阵、实对称矩阵、矩阵特征值分解以及矩阵 SVD 分解进行总结。如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。正定矩阵1. 概念首先正定矩阵是定义在对称矩阵的基础上，其次对于任意非零向量 ，若 恒成立，则矩阵 为正定矩阵；若 恒成立，则矩阵 2. 物理意义任意非零向量 经过矩阵 线性变换
矩阵 (A) 分解为一个下三角矩阵 (K) 和其转置 (K^T) 的乘积。通过上述步骤，我们完成了正定对称矩阵 (A) 的Cholesky分解。正定
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2024-06-16 21:39:02
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。
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2023-03-24 22:07:19
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矩阵论的所有文章，主要内容参考北航赵迪老师的课件[注]由于矩阵论对计算机比较重要，所以选修了这门课，但不是专业搞数学的，所以存在很多口语化描述，而且对很多东西理解不是很正确与透彻，欢迎大家指正。我可能间歇性忙，但有空一定会回复修改的。7.5 非负/正矩阵7.5.1 定义a. 非负/正矩阵定义一个实矩阵 若对每一 和 ， ，则称A是非负矩阵，若对每一 和 ， ，则称A是正矩阵，b. 矩阵大小
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2024-01-04 06:59:46
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常常在Mplus中求解线性结构方程的时候出现 如下警告：WARNING: THE LATENT VARIABLE COVARIANCE MATRIX (PSI) IS NOT POSITIVE1 背景： 大约不少人找了很多书籍，要么一笔带过，要么只给出结论，让人终觉疑虑满满。是线性代数的知识，但是你去翻书，人也
矩阵分解是指将一个矩阵表示为结构简单或具有特殊性质若干矩阵之积或之和。矩阵分解应用极广，常用来解决代数中解决各种复杂的问题。大体可以分为：三角分解QR
Q
R
满秩分解奇异值分解三角分解基本概念如果一个方阵 A
A
可
一、矩阵分解模型。用户对物品的打分行为可以表示成一个评分矩阵A(m*n)，表示m个用户对n各物品的打分情况。如下图所示： 其中，A(i,j)表示用户user i对物品item j的打分。但是，用户不会对所以物品打分，图中？表示用户没有打分的情况，所以这个矩阵A很多元素都是空的，我们称其为“缺失值（missing value）”。在推荐系统中，我们希望得到用户对所有物品的打分情况，如果用户没有对一个
稀疏正定矩阵的Cholesky分解本文大部分参考这篇文章。图片也是从他那里复制的>_<图和矩阵的对应考虑矩阵A，如果A[i][j]=w，那么在i,j之间就有一条长度为w的路径。由于我们考虑的是无向图，因此这个矩阵A一定满足\(A=A^T\)正定（SPD）矩阵的Cholesky分解要做的事情是将一个正定矩阵A分解为一个下三角矩阵L和其转置的乘积，也即\(A=LL^T\)。考虑这样一个做法
矩阵分析之 实矩阵分解（1）特征分解与奇异值分解前言特征分解（又称谱分解、对角化）奇异值分解SVDSVD的进一步理解 前言本篇开始学习记录矩阵分解内容。需要说明的是，目前我所触及的矩阵基本上没有出现复数域，因此所做的讨论都局限于实矩阵分析。特征分解（又称谱分解、对角化）当n阶方阵具有n个线性无关的特征向量时，可以将特征分解为可逆矩阵与对角矩阵的乘积： 其中，是对应于主对角特征值的特征向量组。特征
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2024-09-25 21:55:26
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1.三角分解(LU分解) 矩阵的LU分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵与上三角矩阵的乘积。本质上，LU分解是高斯消元的一种表达方式。首先，对矩阵A通过初等行变换将其变为一个上三角矩阵。对于学习过线性代数的同学来说，这个过程应该很熟悉，线性代数考试中求行列式求逆一般都是通过这种方式来求解。然后，将原始矩阵A变为上三角矩阵的过程，对应的变换矩阵为一个下三角矩阵。这中间的过程，就是Doolittle
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2024-07-10 01:00:11
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( Incomplete ) Cholesky decompositionCholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线形代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。 Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学
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2024-02-10 00:35:56
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作者：（美）Timothy Sauer2.6 用于对称正定矩阵的方法对称矩阵由于它们的特殊结构，和一般的矩阵相比，它们只有一半数量的独立元素，在线性方程组求解中占据一个有利的位置.这就提出了一个问题，形如LU的分解是否可以用一半的计算代价实现，并且仅仅使用一半的内存.对于对称正定矩阵，可以使用楚列斯基（Cholesky）分解实现这个目的.对称正定矩阵还允许以一个非常不同的方式求解Ax=b，该方式并
2.8 阵列协方差矩阵的特征分解在实际处理中，我们通常得到的数据是在有限时间范围内的有限快拍次数。这段时间内假定空间源信号的方向不发生变化，或者空间源信号的包络虽然随时间变化，但通常认为它是一个平稳随机过程，其统计特性不随时间变化。这样可以定义阵列输出信号X(t)的协方差矩阵为：其中，，则有：此外，还有以下几个条件必须满足。(1) M>K，即阵元个数M要大于该阵列系统
（17）对称矩阵的cholesky分解补发笔记
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2021-05-30 19:26:43
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前言 参考 1. 完
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2023-01-04 16:06:10
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Cholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线性代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学院。Cholesky分解是他在学术界最重要的贡献。后来，Cholesky参加了...
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2021-08-13 09:46:53
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述Cholesky分解是一种将对称正定矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积的方法。这个分解可以被用来解决线性方程组、计算矩阵的逆、以及进行随机数生成等问题。对于一个对称正定矩阵A，Cholesky分解将其表示为A = LL^T，其中L为下三角矩阵，L^T为L的转置。Cholesky分解的计算过程如下：1. 对于矩阵A的第
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2024-08-07 13:07:30
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矩阵分析之 实矩阵分解（3）Cholesky分解前言Cholesky分解（LLT分解）改进的Cholesky分解（LDLT分解） 前言上篇写了LU和PLU分解。对于任意可逆方阵都可以进行LU分解和PLU分解，并且PLU分解的稳定性优于LU分解。本次的Cholesky分解实际上是LU分解的特例。Cholesky分解（LLT分解）当方阵是对称正定矩阵时，可以进行Cholesky分解：Cholesky
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2024-03-14 08:10:37
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首先来复习线性代数中几个重要的概念。1）如果一个复矩阵A = A*（共轭转置），则A称为Hermitian矩阵。（注意，矩阵A转置后仍为其本身，显然A一定是方阵。）2）关于正定矩阵的定义：Mn×n，对于任意的（由n个实数组成）的非零列向量z，都有 zTMz > 0，则称M是正定的（positive definite）的。More generally，Mn×nHermitian矩阵，对于任意的
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2024-04-23 14:44:57
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