Álgebra lineal para científicos de datos

Ilustración: UCI
Ilustración: UCI

"Nuestra filosofía general [de Irving Kaplansky y Paul Halmos] sobre el álgebra lineal es la siguiente: pensamos en términos infundados, escribimos en términos infundados, pero cuando se trata de negocios serios, nos encerramos en la oficina y hacemos todo lo posible con las matrices".





Irving Kaplansky





.





 





kdnuggets
kdnuggets

, .





 

x, y ∈ ℝⁿ xy





:





, . ,





.





 





x ^ Ty = y ^ Tx

x ∈ ℝᵐ, y ∈ ℝⁿ ( ) xyᵀ ∈ ℝᵐˣⁿ. , : (xy)ᵢⱼ = xy,





 

A ∈ ℝⁿˣⁿ, tr(A) ( trA), : 





:





  • A ∈ ℝⁿˣⁿ: trA = trAᵀ.





  • A,B ∈ ℝⁿˣⁿ: tr(A + B) = trA + trB.





  • A ∈ ℝⁿˣⁿ t ∈ ℝ: tr(tA) = t trA.





  • A,B, , AB : trAB = trBA.





  • A,B,C, , ABC : trABC = trBCA = trCAB (  — ).





TimoElliott
TimoElliott

∥x∥ x «» . , , l₂:





, ‖x‖₂²=xᵀx.





: f : ℝn → ℝ, :





  1. x ∈ ℝⁿ: f(x) ≥ 0 ().





  2. f(x) = 0 , x = 0 ( ).





  3. x ∈ ℝⁿ t ∈ ℝ: f(tx) = |t|f(x) ().





  4. x, y ∈ ℝⁿ: f(x + y) ≤ f(x) + f(y) ( )





 





l





l





lp, p ≥ 1





, :





 

{x₁, x₂, ..., xₙ} ⊂ , . - , . ,





α₁,…, αₙ-₁ ∈ , , x₁, ..., x



; . ,





, x₃ = −2xₙ + x₂.





A ∈ ℝᵐˣⁿ , . , ,  — A. , .





( ), A ∈ ℝᵐˣⁿ , A rank(A) rk(A); rang(A), rg(A) r(A). :





  • A ∈ ℝᵐˣⁿ: rank(A) ≤ min(m,n). rank(A) = min(m,n), A .





  • A ∈ ℝᵐˣⁿ: rank(A) = rank(Aᵀ).





  • A ∈ ℝᵐˣⁿ, Bn×p: rank(AB) ≤ min(rank(A),rank(B)).





  • A,B ∈ ℝᵐˣⁿ: rank(A + B) ≤ rank(A) + rank(B).





 

x, y, xy = 0. x, ||x||₂ = 1.





Uⁿˣⁿ , ( ). , .





,





, , . , U (U ∈ ℝᵐˣⁿ, n < m), , UU = I, UUᵀ ≠ I. , , .





, ,





x ∈ ℝⁿ U ∈ ℝⁿˣⁿ.





TimoElliott
TimoElliott

-

{x₁, x₂, ..., xₙ} , {x₁, ..., xₙ},





R(A) ( ) A ∈ ℝᵐˣⁿ . ,





 -, A ∈ ℝᵐˣⁿ ( N(A) ker A), , A ,





 

A ∈ ℝⁿˣⁿ x xAx. :





,





 





  • A ∈ 𝕊ⁿ , xxAx > 0.





    ( A > 0),





    .





  • A ∈ 𝕊ⁿ , xAx ≥ 0.









    ( A ≥ 0),





    .





  • A ∈ 𝕊ⁿ





  • , xxAx < 0.





  • , A ∈ 𝕊ⁿ (





    ), xxAx ≤ 0.





  • , A ∈ 𝕊ⁿ , , , x₁, x₂ ∈ ⁿ ,









    .





 

Aⁿˣⁿ λ ∈ ℂ x ∈ ℂⁿ ,





, A x , λ. , x ∈ ℂⁿ ∈ ℂ A(cx) = cAx = cλx = λ(cx). , cx . , , λ, 1 ( , x, –x, ).





 






" Data Science". , , , .













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