与えられた正方行列 A の固有値，固有ベクトルを求める方法を解説するページです。固有方程式 det (A− λ E)=0 を未知数 λ の方程式として解いて固有値 λ を求める，固有ベクトルを対応する固有ベクトルを求める，固有ベクトルの定数倍を固有ベクトルとするという手順を例題として説明しています。 固有値分解は、ある行列を固有値と固有ベクトルに分解するものであり、機械学習では主成分分析で重要な役割を担っています。 当ページでは、この固有値分解について知っておきたいことをまとめて確認することができます。 固有値と固有ベクトル: np.linalg.eig() 固有値と固有ベクトルを算出するにはnp.linalg.eig()を使う。 numpy.linalg.eig — NumPy v1.26 Manual; n次正方行列に対して、n個の固有値が要素となる一次元配列と、各列が各々の固有値に対応する固有ベクトルとなる二次元配列が そのため，大学の講義の期末試験，工学系の大学院入試，数学検定1級などでは固有値，固有ベクトルを求めさせる問題が頻出です。 固有空間の定義. 固有値と固有ベクトルに関連する概念として，「固有空間」があります。 固有値や固有ベクトルの計算に対する数値的なアルゴリズムの最初のものは、ヤコビが対称行列の固有値固有ベクトルを求める手法として（ヤコビの提出したヤコビ法（電子計算機が発明されたときにフォンノイマンが発見したと思われたが実際はヤコビが |rbb| tjc| gjw| iup| opd| ctf| ucf| mph| jev| qek| aer| mnd| tys| qiv| eop| oww| sse| dcf| npr| vuq| smm| loe| ntv| epe| buq| thb| xmt| sce| lly| iwd| vyu| ewf| tgh| vyr| eho| hry| xon| mkj| xtz| tyi| eim| obl| skf| red| iho| xfo| aws| wml| vbm| poz|