人工智能之数学基础:瑞利商与特征值的关系

本文重点

瑞利商是线性代数中的一个重要概念,具有丰富的性质和广泛的应用。通过求解瑞利商的最大值或最小值,可以找到矩阵的特征值和特征向量,进而解决降维、聚类、优化和计算机视觉等领域的问题。广义瑞利商作为瑞利商的推广形式,在机器学习和数据分析中也发挥着重要作用。

瑞利商的定义

瑞利商(Rayleigh Quotient)是线性代数中的一个重要概念,它定义为一个标量函数,形式为:

其中,A 是一个 n×n 的Hermitian矩阵(在实数情况下,通常指的是实对称矩阵),x 是一个非零的 n 维向量。

瑞利商的性质

缩放不变性:

对于任意的非0实数k,可以得到:

R(A,x)=R(A,kx)

这个表示对向量x缩放之后,瑞利商不会发生变化。

上下界性质:

由于将向量乘以非0系数k之后,瑞利商并没

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