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标准矩阵的逆矩阵 |
伪逆矩阵,矩阵和矩阵的逆的关系
>ω< 伪逆矩阵(广义逆矩阵) Inverse Matrix(逆矩阵)& Pseudoinverse Matrix(伪逆矩阵/广义逆矩阵)概念广义逆矩阵定义与最小二乘法的关系伪逆矩阵的意义伪逆矩阵与SVD的关系再由V的满秩特性以及标准正交特点,可知V^{-1} = V^T,也就得到对任意的矩阵A可分解为UΣV−1。接下来给出伪逆矩阵的定义,一些基本性质,与最小二乘解(Least Squares Solution,LS
对于m>n的情况,A⁺=VΣ⁺U^T,其中Σ⁺是Σ的伪逆矩阵,即对角线上的非零元素取倒数,其余都为零;对于m 求伪逆矩阵\boldsymbol{A}^{+}的一个方法是利用奇异值分解\boldsymbol{A}=\boldsymbol{U}\boldsymbol{\varSigma} \boldsymbol{V}^T,其中对角阵\boldsymbol{\va当方程组有惟一解时,由逆矩阵可得解;当方程组有无穷组解时,由右伪逆矩阵可得满足方程的解中最靠近原点的解;当方程组无解时,由左伪逆矩阵可得出使||AX-B||最小化的近似解X0。 ˙0˙ 首先,我们将展示如何使用pinv函数计算方阵的伪逆。从输出结果可以看出,pinv函数成功地计算出了非方阵B的伪逆矩阵。从输出结果可以看出,pinv函数成功地计算出了方阵A的伪逆矩阵。其中1,伪逆矩阵任意非0矩阵的伪逆矩阵:用特征值分解可以得到它的等价定义:其中对角矩阵D 的伪逆矩阵是D的所有非零元素各自取倒数之后再转置得到的。如果一个方阵有逆矩阵,那么它的
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标签: 矩阵和矩阵的逆的关系
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