可逆方阵 A 的逆记为,A−1,需满足 AA−1=I。
在 BLAS 的各种实现中,一般都不会直接给出 matrix inverse 的直接实现,其实矩阵(方阵)的逆是可以通过 gemm()
和gesvd()
操作得到。
实值可逆方阵 A,其 SVD 分解如下:
其中:
-
V,U 均为正交矩阵,
{VVT=IUUT=I⇒{V−1=VTU−1=UT -
S 为对角矩阵;
- 因为 A 是可逆的,根据 SVD 的定义,S 的对角元素均是正数;
所以有:
也即:
可逆方阵 A 的逆记为,A−1,需满足 AA−1=I。
在 BLAS 的各种实现中,一般都不会直接给出 matrix inverse 的直接实现,其实矩阵(方阵)的逆是可以通过 gemm()
和gesvd()
操作得到。
实值可逆方阵 A,其 SVD 分解如下:
其中:
V,U 均为正交矩阵,
S 为对角矩阵;
所以有:
也即:
今日,分享点Python学习小记,利用Python实现以下目的:(1)判定是否为方阵矩阵的本质就是映射。对于一个m×n的矩阵A,y=Ax的作用是将向量从n维原始空间中的x坐标位置,映射到m维目标空间中的y坐标位置,这是正向映射的结果。如果用y去反推x的过程,被称为逆映射或逆问题。表征逆映射的矩阵为矩阵A的逆矩阵。对于“矮胖”矩阵(即m<n)压缩空间,不存在逆映射,也即不存在逆矩阵;对于“高瘦”矩阵
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